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生物医学数据联邦学习框架论文
摘要：
随着生物医学领域的快速发展，生物医学数据量呈爆炸式增长，如何有效利用这些数据进行深度学习和分析成为了一个重要课题。联邦学习作为一种新兴的机器学习技术，能够保护用户隐私，同时实现数据的联合学习。本文旨在探讨生物医学数据联邦学习框架的设计与实现，以期为生物医学数据的共享与分析提供一种新的解决方案。
关键词：生物医学数据；联邦学习；隐私保护；深度学习；数据共享
一、引言
（一）生物医学数据的特点与挑战
1.数据量大：生物医学领域的数据量庞大，包括基因组数据、临床数据、影像数据等，这些数据对于机器学习模型的训练至关重要。
2.数据多样性：生物医学数据具有高度的
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