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• 联邦学习中标签分布偏差的“数据药方”：客户端预处理的深度实践与考量

  在联邦学习（Federated Learning, FL）的宏大愿景里，数据隐私被置于核心，模型在本地客户端数据上训练，而非直接收集原始数据。这听起来很美，但现实往往比想象中复杂，尤其当我们的模型在实际场景中“接地气”时，一个棘手的问题浮...

  2025/8/3 0 226 0 0 0 联邦学习数据不平衡数据预处理

• 工业物联网边缘AI异常检测：低功耗高效模型训练与部署实战指南

  在瞬息万变的工业生产环境中，机器故障或异常行为往往会导致巨大的经济损失和安全隐患。传统的异常检测方式，比如依赖人工巡检或中心化云端分析，时效性与实时性都难以满足工业4.0时代的需求。将人工智能的能力下沉到工业物联网（IIoT）的边缘侧，实...

  2025/8/4 0 337 0 0 0 工业物联网边缘计算异常检测

• 当区块链遇上工业物联网边缘：数据安全共享、溯源与防篡改的深度实践

  嘿，各位技术同仁们，聊聊现在工业物联网（IIoT）边缘设备的数据问题，是不是总感觉“缺了点什么”？特别是当海量的生产数据、传感器读数从车间里、产线上、设备终端源源不断地涌出，需要在不同系统、甚至不同参与方之间流转、共享、分析时，安全、信任...

  2025/8/4 0 197 0 0 0 工业物联网区块链边缘计算

• 缓存未命中会导致哪些性能问题？

  什么是缓存未命中？ 缓存未命中（Cache Miss）是指当应用程序试图从缓存中读取数据时，发现数据并不存在的情况。此时，系统必须从较慢的后备存储（如数据库、磁盘）中获取数据，这会导致额外的延迟。 缓存未命中导致的性能问题 ...

  2024/7/14 0 604 0 0 0 缓存技术性能优化IT基础架构