聯邦學習 Federated Learning,FL

分布式學習方案。
通過多個參與方（client）

聯邦計算 Federated Computing

聯邦計算(Federated Learning)是一種分布式 機器學習 方法,旨在解決數據隱私保護與數據孤島問題。

圖聯邦 Graph Neural Networks,GNNs

圖聯邦 都是基于大量的圖數據進行訓練的 ，然而在許多的現實場景中，圖數據通常在多個數據所在者處，（例如醫療保健系統中的住院預測，圖數據通常存儲在多個數據所有者處，由于涉及患者的隱私和相關法律法規限制，不同數據所有者的數據不能直接共享。）【沒明白？】

自然語言處理（NLP）

natural language processing。人工智能領域的重要研究方向，融合了語言學，計算機科學，機器學，數學以及認知心理學等多個學科領域的知識，是一門交叉學科（集計算機科學、人工智能和語言學為一體）。
自然語言處理包括（自然語言理解和自然語言生成）。研究內容主要是字、詞、句、段落和篇章等等多種層次。是機器語言和人類語言溝通的橋梁。
旨在是機器理解、解釋并生成人類語言，實現人機有效溝通，使得計算機能夠執行語言翻譯、情感分析、文本摘要等任務。

自然語言處理任務：

• 研制表示語言能力
• 語言應用模型
  建立計算框架來實現并完善語言模型，根據語言模型設計各種實用系統及探討這些系統的評測技術。

時間序列預測法（歷史引伸預測法）

其實是一種回歸預測方法，屬于定量預測。
基本原理是:一方面承認事物發展的延續性，運用過去的時間序列數據進行統計分析，推測出事物的發展趨勢；另一方面充分考慮到由于偶然因素影響而產生的隨機性，為了消除隨機波動產生的影響，利用歷史數據進行統計分析，并對數據進行適當處理，進行趨勢預測

智能計算

智能計算只是一種經驗化的計算機思考性程序，是人工智能化體系的一個分支，其是輔助人類去處理各式問題的具有獨立思考能力的系統

多模態學習

多模態是指利用多種不同形式或感知渠道的信息進行表達、交流和理解的方式，通常包括視覺、聽覺、文本、觸覺等多種感官輸入和輸出方式。在計算機科學、人工智能和機器學習領域，多模態技術指的是通過整合來自不同模態的數據（如圖像、文字、音頻、視頻等），從而增強模型的理解能力和推理能力。這種整合可以提高信息的完整性和準確性，因為每種模態可以為特定任務提供獨特的信息。例如，在自動駕駛中，攝像頭提供視覺信息，激光雷達提供空間感知數據，結合這些多模態信息可以使系統更好地識別障礙物并做出準確的決策。在自然語言處理和計算機視覺領域，多模態模型能夠同時處理圖像和文本任務，如圖文描述生成、視覺問答等，幫助模型實現跨領域的理解和生成。這種多模態技術被廣泛應用于人機交互、自動駕駛、醫療診斷等場景，展示了其強大的應用潛力。

?機器學習流量識別技術?

機器學習流量識別技術?是一種通過機器學習算法對網絡流量進行分析和識別的技術。它主要依賴于監督學習和無監督學習技術，旨在從網絡數據包中提取特征，識別異常行為和潛在威脅。

全卷積網絡

全卷積網絡(fully convolutional network, FCN)[15]是第一個成功應用卷積神經網絡進行語義分割的模型，將傳統的卷積神經網絡架構轉化為FCN。U-Net在FCN的基礎上，增加了跳躍連接來更好地保留原始圖像的細節信息，專門用于解決語義分割問題，并且在分割精度和運行速度方面具有良好的表現[16]。

鏈路預測(Link Prediction)

網絡中的鏈路預測(Link Prediction)是指如何通過已知的網絡節點以及網絡結構等信息預測網絡中尚未產生連邊的兩個節點之間產生鏈接的可能性。這種預測既包含了對未知鏈接（exist yet unknown links）的預測也包含了對未來鏈接（future links）的預測。該問題的研究在理論和應用兩個方面都具有重要的意義和價值

計算機視覺

開發賦予計算機視覺能力的技術。
智能眼睛！！！
應用場景？ 機器人？智慧交通？違章等抓拍？醫療？工業化？生產線？自動駕駛 面部識別等？

計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學，更進一步的說，就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，并進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。作為一個科學學科，計算機視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或者多維數據中獲取‘信息’的人工智能系統。這里所指的信息指Shannon定義的，可以用來幫助做一個“決定”的信息。因為感知可以看作是從感官信號中提取信息，所以計算機視覺也可以看作是研究如何使人工系統從圖像或多維數據中“感知”的科學。

頂會
ICCV：International Conference on Computer Vision，國際計算機視覺大會
CVPR：International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，國際計算機視覺與模式識別大會
ECCV：European Conference on Computer Vision，歐洲計算機視覺大會
較好會議
ICIP：International Conference on Image Processing，國際圖像處理大會
BMVC：British Machine Vision Conference，英國機器視覺大會
ICPR：International Conference on Pattern Recognition，國際模式識別大會
ACCV：Asian Conference on Computer Vision，亞洲計算機視覺大會

頂刊 PAMI：IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine
Intelligence，IEEE 模式分析與機器智能雜志 IJCV：International Journal on Computer
Vision，國際計算機視覺雜志 較好期刊 TIP:IEEE Transactions on Image
Processing，IEEE圖像處理雜志 CVIU：Computer Vision and Image
Understanding，計算機視覺與圖像理解 PR：Pattern Recognition，模式識別 PRL：Pattern
Recognition Letters，模式識別快報