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摘要
随着人工智能技术的迅猛发展，尤其是深度学习技术的广泛应用，该领域
已经实现了突破性的进展。这种进展不仅推动了技术的创新，同时也显著提高
了对大规模数据集的依赖性。然而现实情境中的数据通常呈现出高度分散且规
模较小的特点，分布于各个独立机构之中。与此同时，在大数据时代的背景下，
个人隐私保护日益成为公众关注的焦点。众多国家和地区相继推出了一系列旨
在限制数据跨界流通的隐私保护法规，这些措施直接影响了传统集中式数据训
练方法的可行性。在数据采集和合规性的双重约束下，联邦学习作为一种创新
的隐私保护
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