90s解读AI

随着大众对保护数据隐私的意识加强，作为训练模型主要范式之一的联邦学习(FL)因具有数据隐私保护功能而在近年来受到研究者们的越发关注。但是，大多数FL客户端当前还是单模态。随着边缘计算的崛起，多种多样的传感器和可穿戴设备产生了大量不同模态的数据，从而推动了对多模态联邦学习(MMFL)的研究。西安电子科技大学公茂果教授团队对多模态联邦学习(MMFL)领域的研究进行了深入剖析。文章首先分析了MMFL的主要动力。然后将当前已提出的MMFL方法根据MMFL的模态分布和模态注释进行了归类。接着讨论了MMFL的数据集和应用场景。最后列出了MMFL的局限与挑战，并为未来的研究进行了展望并提出了方法。

全文导读

西电公茂果团队 | 综述: 多模态数据的联邦学习

视频可见于https://mp.weixin.qq.com/s/Qu-J58F2IWDn78Dy_tBOdA

全文下载：

Federated Learning on Multimodal Data: A Comprehensive Survey

Yi-Ming Lin, Yuan Gao, Mao-Guo Gong, Si-Jia Zhang, Yuan-Qiao Zhang, Zhi-Yuan Li

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1398-0

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-022-1398-0

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关于Machine Intelligence Research

Machine Intelligence Research（简称MIR，原刊名International Journal of Automation and Computing）由中国科学院自动化研究所主办，于2022年正式出版。MIR立足国内、面向全球，着眼于服务国家战略需求，刊发机器智能领域最新原创研究性论文、综述、评论等，全面报道国际机器智能领域的基础理论和前沿创新研究成果，促进国际学术交流与学科发展，服务国家人工智能科技进步。期刊入选"中国科技期刊卓越行动计划"，已被ESCI、EI、Scopus、中国科技核心期刊、CSCD等20余家国际数据库收录，入选图像图形领域期刊分级目录-T2级知名期刊。2022年首个CiteScore分值在计算机科学、工程、数学三大领域的八个子方向排名均跻身Q1区，最佳排名挺进Top 4%，2023年CiteScore分值继续跻身Q1区。2024年获得首个影响因子(IF) 6.4，位列人工智能及自动化&控制系统两个领域JCR Q1区。

往期目录

2024年第5期 | 大语言模型，无人系统，统一分类与拒识...

2024年第4期 | 特约专题: 多模态表征学习

2024年第3期 | 分布式深度强化学习，知识图谱，推荐系统，3D视觉，联邦学习...

2024年第2期 | 大语言模型、零信任架构、常识知识推理、肿瘤自动检测和定位...

2024年第1期 | 特约专题: AI for Art

2023年第6期 | 影像组学、机器学习、图像盲去噪、深度估计...

2023年第5期 | 生成式人工智能系统、智能网联汽车、毫秒级人脸检测器、个性化联邦学习框架... (机器智能研究MIR)

2023年第4期 | 大规模多模态预训练模型、机器翻译、联邦学习......

2023年第3期 | 人机对抗智能、边缘智能、掩码图像重建、强化学习... 

2023年第2期 · 特约专题 | 大规模预训练: 数据、模型和微调

2023年第1期 | 类脑智能机器人、联邦学习、视觉-语言预训练、伪装目标检测... 

2022年第6期 | 因果推理、视觉表征学习、视频息肉分割...

2022年第5期 | 重磅专题：类脑机器学习

2022年第4期 | 来自苏黎世联邦理工学院Luc Van Gool教授团队、清华大学戴琼海院士团队等

2022年第3期 | 聚焦自然语言处理、机器学习等领域；来自复旦大学、中国科学院自动化所等团队

2022年第2期 | 聚焦知识挖掘、5G、强化学习等领域；来自联想研究院、中国科学院自动化所等团队

主编谭铁牛院士寄语, MIR第一期正式出版！

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