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联邦可视化:一种隐私保护的可视化新模型

التفاصيل البيبلوغرافية
العنوان: 联邦可视化:一种隐私保护的可视化新模型
المؤلفون: 魏雅婷, 王智勇, 周舒悦, 陈为
المصدر: 智能科学与技术学报, Vol 1, Iss 4, Pp 415-420 (2019)
بيانات النشر: POSTS&TELECOM PRESS Co., LTD, 2019.
سنة النشر: 2019
المجموعة: LCC:Electronic computers. Computer science
مصطلحات موضوعية: 联邦学习, 数据隐私, 视觉特征, 数据可视化, 人工智能, Electronic computers. Computer science, QA75.5-76.95
الوصف: 概述了联邦可视化的概念、框架、方法与应用。联邦可视化框架能够在不进行数据整合的情况下,针对具体任务和特定场景进行加密训练,得出反映全体数据特征的可视化模型。联邦可视化是联邦学习框架在可视化领域的拓展应用,主要强调在保障数据隐私的前提下,互利共赢的联邦协作方式在对多数据源数据进行可视分析方面的应用,以打破各领域、各行业的数据壁垒,实现数据与知识的共享。
نوع الوثيقة: article
وصف الملف: electronic resource
اللغة: Chinese
تدمد: 2096-6652
Relation: http://www.infocomm-journal.com/znkx/CN/abstract/abstract169803.shtml; https://doaj.org/toc/2096-6652
URL الوصول: https://doaj.org/article/ef518f8f0bfe4905b014c78c3f451fd5
رقم الانضمام: edsdoj.f518f8f0bfe4905b014c78c3f451fd5
قاعدة البيانات: Directory of Open Access Journals