联邦学习是一种分布式人工智能模型训练技术。《基于联邦学习的电力视觉检测系统要求和框架》国际标准将联邦学习技术与电力视觉检测业务相结合，构建了一套分布式模型训练方法，能够有效解决数据孤岛带来的算法模型精准度不高等问题，从而提升电力设备智能化运维水平，提高电网智能化、安全运行能力。
“人工智能需依靠大量的数据训练来提升算法的准确性，但在实际应用中，视觉检测模型面临着训练数据分散、视觉数据传输成本高、训练数据安全难以保证等问题。”《基于联邦学习的电力视觉检测系统要求和框架》标准召集人、浙江省王红凯技能大师工作室领衔人王红凯说。
王红凯介绍，联邦学习的优势在于能够打破数据孤岛，允许多个数据主体在不共享数据的情况下，跨主体开 展视觉检测模型训练，有效提升电力系统各环节设备维护和异常行为监测的准确率和检测效率。
“等我回来再谈吧，我在开车。”夏雷说。
“你把我叫来，却又把她叫来，是个什么意思？”凌浩看着苏笑说道。
夜深人静。r?anw?e?nｗ?ｗｗ．ｒａｎｗｅｎ.ｏｒｇ一辆雪佛兰suburban越野厢车停在了郊区的一条马路边上。马路的尽头是一个村庄，那里亮着灯火，不时传来几声犬吠。
凡凡围着夏雷转了足足三圈才回到夏雷的面前，她赞叹地道：“我看过很多人的身体，但从没有看过你这样的身体。你的身体很匀称，超乎想象的匀称。你的肌肉线条很优美，同时也富有力量感。你看过罗马的掷铁饼者吗？他的身体被认为是最完美的身体，可是和你的比起来仍然有一些差距。”
可这已经是非常明显的暗示了。世界首个电力联邦学习国际标准获批立项第0628章 ZN局的人
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