联邦学习在智慧城市中的应用：最新进展、分类体系与开放挑战
机器学习
2021-03-16 v2 密码学与安全
摘要
联邦学习在智慧城市进程中发挥着重要作用。随着大数据与人工智能的发展，该进程中出现了数据隐私保护问题。联邦学习能够解决此问题。本文从联邦学习的当前发展及其在各领域的应用入手，进行了全面调研。本文总结了联邦学习在智慧城市各领域应用的最新研究，从物联网、交通、通信、金融、医疗等领域深入理解联邦学习的当前发展。在此之前，我们介绍了联邦学习的背景、定义与关键技术。此外，我们回顾了关键技术及最新成果。最后，我们讨论了联邦学习在智慧城市中的未来应用与研究方向。
引用
@article{arxiv.2102.01375,
title = {Applications of Federated Learning in Smart Cities: Recent Advances, Taxonomy, and Open Challenges},
author = {Zhaohua Zheng and Yize Zhou and Yilong Sun and Zhang Wang and Boyi Liu and Keqiu Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.01375},
year = {2021}
}