由于日趋严格的隐私保护政策，各种隐私保护算法被提出。联邦学习能够在保护用户隐私不被泄露的情形下，运行各种机器学习算法。介绍了在不同场景下适用的联邦学习框架，并以逻辑回归为例介绍了纵向联邦学习的几种常用实现方式；此外，对各种实现方式的优缺点及适用场景进行了分析。
随着数字化时代的来临，大数据、人工智能等精尖技术进入了高速发展阶段。然而,对一些行业而言，存在数据样本量少、特征少、标注信息缺失、数据质量差等问题，同时由于相同行业不同企业间的竞争以及同一企业中不同业务条线、业务系统间的阻隔性等情况，难以实现有效的数据信息交流与整合，易造成“数据孤岛”现象，这使大数据、人工智能相关技术难以发挥出预期的应用效果。
横向联邦学习（Horizontal Federated Learning）[1][2]也称按样本划分的联邦学习，可以应用于联邦学习各参与方的数据集有重叠的特征空间和不同的数据样本的场景。举例来说，两个地区的通信运营商在各地有自己的用户群体，他们之间的用户交集非常小，因此他们的数据集中有不同的样本ID，但他们的业务非常相似，因此他们之间的特征空间是相同的。联合进行横向联邦学习可以更好的构建套餐推荐等模型。
联邦学习在2016年由谷歌提出，因为Google有安卓系统，需要解决多个安卓设备的分布式建模问题。其中，主要是针对输入法的建模，比如客户在安卓输入法中输入单词“what”，或许他可能想继续输入“do you think”，Google输入法如果能自动联想出来，用户体验就会变得比较好，但是自动联想功能需要大量的用户数据才能学习出来，怎么获得这些用户数据呢？
近年来，人工智能技术处于高速发展期。然而，随着人工智能技术发展进入深水区，出现了越来越多的壁垒和难题，数据孤岛就是其中之一。在实际的应用落地场景中，很难实现企业与企业之间的数据共享，即使在同一个企业中，不同部门之间的数据共享也十分困难。因此，往往只有少数的大型互联网公司才拥有真正的「大数据」，大多数小微企业和中小型企业面临着数据量小、数据维度稀少等问题，这些问题严重制约着人工智能技术的发展。
讲到多方安全计算（MPC），就会提到姚氏百万富翁问题：有两个很有钱的富翁，他们想知道谁更有钱，他们又都不想让除己以外的任何人知道自己实际有多少钱（即不信任任何第三方）。这是一个典型的两方安全计算案例，需要在不分享原始数值的情况下，得出想要的结论。其中相关的技术包括：秘密分享，模糊传输，同态加密，混淆电路。
数据是人工智能时代的石油，但是由于监管法规和商业机密等因素限制，"数据孤岛"现象越来越明显。联邦学习（Federated Learning）是一种新的机器学习范式，它让多个参与者可以在不泄露明文数据的前提下，用多方的数据共同训练模型，实现数据可用不可见。
近年来，联邦学习作为解决数据孤岛问题的技术被广泛关注，已经开始被应用于金融、医疗健康以及智慧城市等领域。从3个层面系统阐述联邦学习算法。首先通过联邦学习的定义、架构、分类以及与传统分布式学习的对比来阐述联邦学习的概念；然后基于机器学习和深度学习对目前各类联邦学习算法进行分类比较和深入分析；最后分别从通信成本、客户端选择、聚合方式优化的角度对联邦学习优化算法进行分类，总结了联邦学习的研究现状，并提出了联邦学习面临的通信、系统异构、数据异构三大难题和解决方案，以及对未来的期望。
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
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过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
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光子技术以光子作为信息和能量的载体，实现信息的获取、传递、处理和呈现，以及能量的转换与释放，是引领新一轮科技革命和产业变革、促进经济增长的基础性、战略性高新技术。尤其与人工智能、先进计算等新一代信息技术深度交织的信息光子，近年来成为全球主要国家高度重视、全力布局的重点方向。
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伴随着机器人、自动驾驶汽车等智能化设备的普及和运用，智能生产工具替代现有生产工具和大量劳动力，形成了新的物流生产要素结构。
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