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Research on Multi-Institution Data Fusion Methods Based on Cloud-Edge Collaboration and Federated Learning

独立同分布随机变量 计算机科学 集合(抽象数据类型) 数据挖掘 数据集 联合学习 传感器融合 基线(sea) 试验装置 数据建模 考试(生物学) 数据集成 情报检索 人工智能 分布式数据库 校准 融合 钥匙(锁) 数据库 方案(数学) 互操作性
作者
Jingchen Qu
出处
期刊:
标识
DOI:10.57760/sciencedb.j00133.00560
摘要

Set up independent identically distributed scenarios and low, medium, and high heterogeneity non independent identically distributed scenarios on the MNIST, CIFAR-10, and CIFAR-100 datasets to test the performance of the model in various complex scenarios. Including CEFDFM-MI model code, experimental data, and baseline model.

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