arXiv：cs.LG（机器学习，全量分类）· Rafael Garcia-Dias, Alexandre Triay Bagur, Chayanin Tangwiriyasakul, Virginia Fernandez, Parhom Esmaeili, Piyalitt Ittichaiwong, Yang Li, Lawrence Adams, Wason Buncharoen, Martin Chapman, Benjamaporn Chayanond, Sadthavud Chunrod, Tanawat Fongsri, Kass Gibson, Supat Plungprasertkul, Supawit Tangpanithandee, Kanyakorn Veerakanjana, Vicky Goh, Michela Antonelli, Joe Zhang, Kongkiat Kespechara, Sebastien Ourselin, M. Jorge Cardoso·· 1 天前AI 评分39
FLIP：让跨洲联邦学习可复现的多应用平台研究
Making Cross-Continental Federated Learning Repeatable with FLIP: a Multi-Application Study
AI 导读
研究团队提出开源多应用平台 FLIP（Federated Learning Interoperability Platform），将联邦学习训练与评估流程做成可组合服务，包括站点数据库队列查询、按需从 PACS 获取 DICOM、站点项目审批和可复用 FL 任务类型。
来源：arXiv：cs.LG（机器学习，全量分类） · arxiv.org