數據作為數字經(jīng)濟和信息社會(huì )的核心資源，被認為是繼土地、勞動(dòng)力、資本、技術(shù)之后的又一個(gè)重要生產(chǎn)要素，其在企業(yè)數字化轉型中發(fā)揮重要作用，并對治理能力、經(jīng)濟運行機制、社會(huì )生活方式等產(chǎn)生深刻影響。與此同時(shí)，數據安全的重要性愈發(fā)凸顯。依法采取嚴密的監管措施，保障數據安全無(wú)虞，有利于為數字經(jīng)濟發(fā)展夯實(shí)安全基礎，為安全和公共利益保駕護航。
基于前期的工作，在行業(yè)多家聯(lián)邦學(xué)習產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)的共同支持下，信通院編寫(xiě)了《聯(lián)邦學(xué)習場(chǎng)景應用研究報告（2022年）》。報告總結了信通院對于聯(lián)邦學(xué)習技術(shù)、數據應用推廣的經(jīng)驗，并深入探討聯(lián)邦學(xué)習在政務(wù)、醫療、金融、廣告、物流的應用價(jià)值，以期為數據應用價(jià)值的釋放帶來(lái)解讀和參考。
附件：機器學(xué)習框架應用報告：聯(lián)邦學(xué)習場(chǎng)景應用研究報告2022
「Vision+Ask」的任務(wù)包含視覺(jué)問(wèn)題生成、根據問(wèn)題生成查詢(xún)、圖像描述等；「Vision+Answer」的任務(wù)包含視覺(jué)問(wèn)答、視覺(jué)對話(huà)等
基于康復機器人內部傳感器識別記錄訓練過(guò)程中的運動(dòng)學(xué)參數,能夠實(shí)時(shí)定量評估不同的運動(dòng)模式,還能夠掌握患者是否主動(dòng)參與訓練等情況
智能機器人視覺(jué)方面的工作，主要體現在感知、理解、學(xué)習及推理4個(gè)方面，涉及到目標檢測、目標追蹤、人體姿態(tài)估計、人臉識別、行為識別、推理等技術(shù)
從大型仿人機器人整機構型國內外研究現狀入手，圍繞機器人整機構型、關(guān)節運動(dòng)特點(diǎn)、伺服驅動(dòng)器、減速器、仿真平臺等方面進(jìn)行深度講解，最后就大型仿人機器人整機構型未來(lái)發(fā)展趨勢給出自己的見(jiàn)解
HRI的MTL可以使機器人更輕松，更智能地與新用戶(hù)進(jìn)行交互，即使使用諸如RL這樣的數據密集型方法，也可以避免社交交互失敗的不利影響。MTL和多模態(tài)ML已用于自動(dòng)識別自閉癥譜系障礙（ASD）兒童
服務(wù)機器人潛在危險有：電擊、與能量有關(guān)的危險、著(zhù)火、與熱有關(guān)的危險、機械危險、輻射、化學(xué)危險等
視頻搜索是涉及信息檢索、自然語(yǔ)言處理（NLP）、機器學(xué)習、計算機視覺(jué)（CV）等多領(lǐng)域的綜合應用場(chǎng)景
驅動(dòng)系統由4個(gè)200W無(wú)刷直流電機構成，通過(guò)50:1的空心軸減速機可以最高達2m/s的速度在玉米、高粱等農作物的地里前進(jìn)
通過(guò)2D激光雷達信息采用Hector SLAM實(shí)現機器人對地圖的感知和自主導航規劃，通過(guò)頂部的RGB-D相機采集目標物體深度和RGB圖像信息
機器人的學(xué)習分為三個(gè)部分的軌跡預測包括示教者的手部運動(dòng)軌跡、示教者的身體移動(dòng)軌跡以及被操作物體的運動(dòng)軌跡
Cosero是德國波恩大學(xué)的Sven Behnke團隊根據家庭環(huán)境中的日常操作任務(wù)而研制的一款仿人操作機器人基于深度學(xué)習方法的目標姿態(tài)估計和RGB-D SLAM等感知測量
機器人、無(wú)人機、自動(dòng)駕駛汽車(chē)等加快落地，智慧城市深入建設，更是為傳感器產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了難以估量的龐大機遇
