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联邦任务网络 (FMN) 任务合作伙伴...
执行摘要 信息共享是一个自愿过程。联邦任务网络 (FMN)/任务伙伴环境 (MPE) 民用-军用 (FMCM) 指南的目的是当民用-军用 (CIV-MIL) 信息共享对于完成任务至关重要时，为军事作战规划人员提供支持。本指南将尝试通过确定从经验丰富的民用和军用参与者那里获得的流程、程序和最佳实践来消除已知问题区域。它不会改变政府或人道主义界开展行动的方式，也不会要求任何实体向任何人提供信息。初步研究（附件 1，人道主义援助环境中 CIV-MIL 通信问题快速分析报告）表明，许多 CIV-MIL 交互问题都与信息共享有关。FMCM 指南是一个多国能力发展运动 (MCDC) 项目，供军队使用，重点关注军队在北约 FMN 和美国 MPE 努力下进行的变革。 FMN 和 MPE 方法利用参与国的系统架构来创建通用信息环境。指南重点是 FMN/MPE 在有平民实体在场并执行救援和人道主义行动的行动中的应用。FMCM 将为与平民实体共享军事信息提供指导。当前的军事信息共享架构、实践
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...
CS＆it，Jain（被视为大学的大学）摘要：医疗保健部门正在经历各种健康数据的激增，涵盖了医疗成像，电子健康记录和可穿戴技术的实时传感器读数。通过促进更好的诊断准确性，定制的治疗方法以及对疾病的发展方式，整合这些多模式数据集具有改善医疗服务的巨大潜力。但是，在各个机构中集中了这些敏感的患者数据，引起了严重的隐私问题，并引发了围绕数据管理和行政监督的复杂问题。经过的学习已经浮出水面，作为利用可用数据的潜在方法，同时维护患者的隐私。联邦学习（FL）促进了一种协作方法，以模拟各个医疗机构之间的培训，使他们可以共同努力而无需交换其原始数据。本研究提出了一个专门设计用于整合多模式健康数据的创新FL框架。我们的方法解决了联合环境中数据可变性和模型集成问题的问题，目的是提高诊断精度和个性化治疗建议，同时保持患者数据的机密性。关键字：联合学习，多模式健康数据，隐私机器学习，电子健康记录（EHRS），医学成像整合，模型聚合个性化治疗计划
联合量子卷积神经网络 - 普渡大学化学系
摘要 近年来，科学家积极推动联邦机器学习的概念，以缓解数据所有者的隐私担忧。目前，机器学习和量子计算技术的结合是一个热门的行业话题，并有望成为重大颠覆者。它已成为重塑从医疗保健到金融等多个行业的有效新工具。数据共享对众多行业的大规模机器学习构成了重大障碍。研究由异构联邦资源组成的先进量子计算生态系统是一个自然的目标。在这项工作中，数据治理和隐私问题通过开发量子联邦学习方法来处理，该方法可以在嘈杂的中型量子时代在量子硬件上有效执行。我们提出了一种联邦混合量子-经典算法，称为量子卷积神经网络，它在不同的站点进行分布式训练而无需交换数据。混合算法需要小型量子电路来为图像分类任务产生有意义的特征，这使其成为近期量子计算的理想选择。这项工作的主要目标是评估混合量子-经典和经典-量子卷积神经网络在多个医疗机构/客户之间的非独立和非相同分区 (Non-IID) 和真实世界数据分区数据集上的潜在优势。我们研究了协作量子卷积神经网络在两个医学机器学习数据集 COVID-19 和 MedNIST 上的性能。进行了大量实验来验证所提出的量子联邦学习框架的稳健性和可行性。我们的研究结果表明，与联邦随机梯度下降方法相比，必要的通信轮次减少了 2%–39%。即使在医疗数据在客户端之间分布不均匀的情况下，混合联邦框架也能保持较高的分类测试准确性和通用性。
基于动态信息分配的联邦过滤器...
多传感器组合导航在水下传感器网络中得到了广泛的应用，它提高了单传感器的跟踪精度，且具有较好的容错能力。多传感器数据融合有两种基本结构：集中式融合和分布式融合。集中式融合将所有数据收集到融合中心进行处理，因此不存在任何数据丢失，集中式融合是最优的，但集中式融合计算和通信负担过重，容错能力差。分布式融合近年来受到越来越多的关注。20世纪90年代，NA Carlson提出了联邦滤波器[1]。联邦滤波器由一个全局滤波器和若干个局部滤波器组成，各局部滤波器彼此独立，采用各自的滤波算法，处理各自的测量信息并生成局部的跟踪路径。全局滤波器只能融合局部滤波器生成的路径[2]。传统的联邦滤波器使用KF作为局部滤波器，这导致传统的联邦滤波器只能跟踪线性运动目标。但测量函数往往是非线性的，KF不能利用非线性信息，因此该算法采用UKF作为局部滤波器。此外，为了识别故障传感器，将动态信息分配设计为子滤波器协方差矩阵的迹与全局协方差矩阵的迹的比值。仿真结果表明，该算法能很好地跟踪非线性系统，且精度优于UKF算法，并且能放大子系统的软故障灵敏度，从而易于识别故障传感器。
助力密克罗尼西亚联邦走向激动人心的未来！
为满足密克罗尼西亚联邦 100% 电力供应的能源政策，在可预见的未来，政府必须采取更多措施。 • 这将需要国际捐助方提供总额超过 1.2 亿美元的赠款。 • 2018 年密克罗尼西亚联邦能源总体规划允许政府获得更多
密克罗尼西亚联邦 项目名称 F
密克罗尼西亚联邦 (FSM) 的国家教育部 (NDOE) 已获得世界银行的支持，通过 FSM 技能和就业能力提升 (SEE) 项目加强其技术职业教育和培训 (TVET) 机构和就业服务。作为教育专家，咨询服务（“服务”）包括在实施与教育相关的项目组成部分时提供技术专业知识和后勤支持。在 SEE 项目经理的直接监督下，教育专家将在支持项目实施部门 (PIU) 实施和监督项目计划、时间表、预算和支出方面发挥关键作用，特别关注项目的教育相关组成部分、子组成部分和活动。本文件的附件中附有该任务的详细职责范围 (TOR)，也可以在以下网站找到。所有候选人在提交意向书 (EOI) 之前都应仔细阅读职责范围：
从模型融合到联合X学习
联合学习是一种新的学习范式，它通过多方计算和模型聚合来分解数据收集和模型培训。作为一种流行的学习设置，联合学习有可能与其他学习框架集成。我们与其他学习算法进行了针对联邦学习的重点调查。特别是，我们探索了各种学习算法，以改善联合平均算法的香草，并审查模型融合方法，例如自适应聚集，正则化，聚类方法和贝叶斯方法。遵循新兴趋势，我们还讨论了与其他学习范式的交叉路口中的联合学习，称为联合X学习，其中X包括多任务学习，元学习，转移学习，
OHDSI AI：OHDSI研究文献的生成AI驱动知识翻译和
我们在过去5年（2024年4月22日至2019年4月22日之间）在关键字“联合数据网络”上搜索了PubMed，并确定了任何描述FDN并包括健康数据的出版物。我们通过使用内部大语言模型来补充这些发现，根据与初始搜索中确定的关键论文的相似性分数来识别其他论文。我们筛选了确定的论文，这些论文描述了出版物中提到或引用的任何其他FDN感兴趣的FDN。最后，我们询问了四位具有FDN研究经验的流行病学同事，如果我们发现的FDN列表中可能会缺少任何网络，因为即使他们没有出版物，我们也希望包括已知的FDN。
superfl：具有效率和鲁棒性的联合学习隐私性
联邦学习（FL）完成了协作模型培训，而无需共享本地培训数据。但是，现有的FL聚合方法遭受了效率低下，隐私脆弱性和对中毒攻击的忽视，从而严重影响了模型培训的整体性能和可靠性。为了应对这些挑战，我们提出了Superfl，这是一种有效的两服务汇总计划，既可以保存又可以保护中毒攻击。两个半honest服务器S 0和S 1相互协作，带有Shuffle Server S 0负责隐私聚类，而分析服务器S 1负责稳健性检测，识别和过滤恶意模型更新。我们的计划采用了同质加密和代理重新加密的新型组合，以实现安全的服务器与服务器协作。我们还利用一种新型的稀疏矩阵投影压缩技术来提高通信效率并显着降低开销。为了抵制中毒攻击，我们基于可信赖的根，将降低维度降低和规范计算引入双过滤算法，以识别恶意模型更新。广泛的实验验证了我们方案的效率和鲁棒性。SuperFL达到了令人印象深刻的压缩比，范围从5-40 x，在不同的模型下，同时以基线为基准的可比较模型精度。值得注意的是，我们的解决方案在MNIST和CIFAR-10数据集中分别显示出最大模型的准确性不超过2％和6％，在特定的压缩比和恶意客户的存在下。
在联邦学习系统中实现安全性和隐私性
联邦学习 (FL) 允许服务器跨多个分散的客户端学习机器学习 (ML) 模型，这些客户端私密地存储自己的训练数据。与集中式 ML 方法相比，FL 将计算保存到服务器，并且不需要客户端将其私有数据外包给服务器。然而，FL 并非没有问题。一方面，客户端在每个训练阶段发送的模型更新可能会泄露有关客户端私有数据的信息。另一方面，服务器学习到的模型可能会受到恶意客户端的攻击；这些安全攻击可能会毒害模型或阻止其收敛。在本文中，我们首先研究针对 FL 的安全和隐私攻击，并严格调查文献中提出的缓解每种攻击的解决方案。之后，我们讨论了同时实现安全和隐私保护的难度。最后，我们概述了解决这个悬而未决的问题并同时实现安全和隐私的方法。