數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)和信息社會(huì)的核心資源，被認(rèn)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(shù)字化轉(zhuǎn)型中發(fā)揮重要作用，并對(duì)國家治理能力、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行機(jī)制、社會(huì)生活方式等產(chǎn)生深刻影響。與此同時(shí)，數(shù)據(jù)安全的重要性愈發(fā)凸顯。依法采取嚴(yán)密的監(jiān)管措施，保障數(shù)據(jù)安全無虞，有利于為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展夯實(shí)安全基礎(chǔ)，為國家安全和公共利益保駕護(hù)航。
基于前期的工作，在行業(yè)多家聯(lián)邦學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)的共同支持下，中國信通院編寫了《聯(lián)邦學(xué)習(xí)場景應(yīng)用研究報(bào)告（2022年）》。報(bào)告總結(jié)了中國信通院對(duì)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)、數(shù)據(jù)應(yīng)用推廣的經(jīng)驗(yàn)，并深入探討聯(lián)邦學(xué)習(xí)在政務(wù)、醫(yī)療、金融、廣告、物流的應(yīng)用價(jià)值，以期為數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值的釋放帶來解讀和參考。
附件：機(jī)器學(xué)習(xí)框架應(yīng)用報(bào)告：聯(lián)邦學(xué)習(xí)場景應(yīng)用研究報(bào)告2022
「Vision+Ask」的任務(wù)包含視覺問題生成、根據(jù)問題生成查詢、圖像描述等；「Vision+Answer」的任務(wù)包含視覺問答、視覺對(duì)話等
基于康復(fù)機(jī)器人內(nèi)部傳感器識(shí)別記錄訓(xùn)練過程中的運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù),能夠?qū)崟r(shí)定量評(píng)估不同的運(yùn)動(dòng)模式,還能夠掌握患者是否主動(dòng)參與訓(xùn)練等情況
智能機(jī)器人視覺方面的工作，主要體現(xiàn)在感知、理解、學(xué)習(xí)及推理4個(gè)方面，涉及到目標(biāo)檢測、目標(biāo)追蹤、人體姿態(tài)估計(jì)、人臉識(shí)別、行為識(shí)別、推理等技術(shù)
從大型仿人機(jī)器人整機(jī)構(gòu)型國內(nèi)外研究現(xiàn)狀入手，圍繞機(jī)器人整機(jī)構(gòu)型、關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)、伺服驅(qū)動(dòng)器、減速器、仿真平臺(tái)等方面進(jìn)行深度講解，最后就大型仿人機(jī)器人整機(jī)構(gòu)型未來發(fā)展趨勢給出自己的見解
HRI的MTL可以使機(jī)器人更輕松，更智能地與新用戶進(jìn)行交互，即使使用諸如RL這樣的數(shù)據(jù)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(shí)別自閉癥譜系障礙（ASD）兒童
服務(wù)機(jī)器人潛在危險(xiǎn)有：電擊、與能量有關(guān)的危險(xiǎn)、著火、與熱有關(guān)的危險(xiǎn)、機(jī)械危險(xiǎn)、輻射、化學(xué)危險(xiǎn)等
視頻搜索是涉及信息檢索、自然語言處理（NLP）、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺（CV）等多領(lǐng)域的綜合應(yīng)用場景
驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)由4個(gè)200W無刷直流電機(jī)構(gòu)成，通過50:1的空心軸減速機(jī)可以最高達(dá)2m/s的速度在玉米、高粱等農(nóng)作物的地里前進(jìn)
通過2D激光雷達(dá)信息采用Hector SLAM實(shí)現(xiàn)機(jī)器人對(duì)地圖的感知和自主導(dǎo)航規(guī)劃，通過頂部的RGB-D相機(jī)采集目標(biāo)物體深度和RGB圖像信息
機(jī)器人的學(xué)習(xí)分為三個(gè)部分的軌跡預(yù)測包括示教者的手部運(yùn)動(dòng)軌跡、示教者的身體移動(dòng)軌跡以及被操作物體的運(yùn)動(dòng)軌跡
Cosero是德國波恩大學(xué)的Sven Behnke團(tuán)隊(duì)根據(jù)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(jī)器人基于深度學(xué)習(xí)方法的目標(biāo)姿態(tài)估計(jì)和RGB-D SLAM等感知測量
機(jī)器人、無人機(jī)、自動(dòng)駕駛汽車等加快落地，智慧城市深入建設(shè)，更是為傳感器產(chǎn)業(yè)帶來了難以估量的龐大機(jī)遇
