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数据伦理
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联邦学习中客户端隐私偏好配置接口：标准化、可扩展与用户体验设计实践
在联邦学习（Federated Learning, FL）的实际部署中，客户端数据的隐私保护始终是核心关切。我们希望在不直接收集原始数据的前提下，通过聚合各方模型更新来训练全局模型。但这还不够，用户或数据管理员往往希望能更精细地控制其数据...
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现代算法如何进行道德判断和选择？从人工智能到数据伦理
现代算法如何进行道德判断和选择？从人工智能到数据伦理 随着人工智能技术的飞速发展，算法已经渗透到我们生活的各个领域。从推荐系统到自动驾驶，从医疗诊断到金融投资，算法正在越来越多地影响我们的生活。但与此同时，人们也开始思考，算法是否能够...
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边缘网关数据脱敏与生产线OEE分析：如何平衡隐私保护与业务洞察的实战策略
在工业物联网（IIoT）飞速发展的今天，生产线上的海量数据承载着巨大的商业价值，尤其对于衡量生产效率的关键指标——整体设备效率（OEE）来说，数据的准确性和及时性至关重要。然而，这些数据往往包含着设备运行状态、人员操作习惯甚至是敏感的工艺...