2025年AI在智能城市中的垃圾處理考核卷答案及解析

一、單選題（共15題）

1.在智能城市垃圾處理中，以下哪項(xiàng)技術(shù)能夠有效降低垃圾識(shí)別錯(cuò)誤率？

A.基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別技術(shù)

B.垃圾成分分析光譜技術(shù)

C.傳統(tǒng)的基于規(guī)則的方法

D.垃圾智能分類算法

答案：A

解析：基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別技術(shù)通過訓(xùn)練大量的垃圾圖像數(shù)據(jù)，能夠識(shí)別出不同類型的垃圾，有效降低垃圾識(shí)別錯(cuò)誤率。參考《人工智能在智能城市中的應(yīng)用》2025版3.2節(jié)。

2.智能城市垃圾處理系統(tǒng)中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)垃圾的自動(dòng)分類？

A.機(jī)器視覺技術(shù)

B.紅外感應(yīng)技術(shù)

C.激光雷達(dá)技術(shù)

D.磁感應(yīng)技術(shù)

答案：A

解析：機(jī)器視覺技術(shù)通過攝像頭捕捉垃圾圖像，利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行分類，是當(dāng)前智能城市垃圾處理系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)垃圾自動(dòng)分類的主要技術(shù)。參考《智能城市垃圾處理技術(shù)手冊(cè)》2025版4.1節(jié)。

3.在智能城市垃圾處理中，以下哪種方法可以有效減少垃圾識(shí)別系統(tǒng)的計(jì)算資源消耗？

A.知識(shí)蒸餾

B.模型量化

C.模型剪枝

D.模型并行

答案：B

解析：模型量化通過將浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度整數(shù)，可以減少模型的計(jì)算資源消耗。在垃圾識(shí)別系統(tǒng)中，模型量化技術(shù)能夠有效降低能耗。參考《模型量化技術(shù)白皮書》2025版2.4節(jié)。

4.智能城市垃圾處理中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)垃圾收集路徑的優(yōu)化？

A.模擬退火算法

B.啟發(fā)式搜索算法

C.深度學(xué)習(xí)

D.機(jī)器學(xué)習(xí)

答案：A

解析：模擬退火算法是一種優(yōu)化算法，可以用于垃圾收集路徑的優(yōu)化，通過模擬物理過程中的退火過程，找到全局最優(yōu)解。參考《智能城市垃圾處理技術(shù)手冊(cè)》2025版5.2節(jié)。

5.在智能城市垃圾處理中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)垃圾處理過程中的實(shí)時(shí)監(jiān)控？

A.物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

B.云計(jì)算技術(shù)

C.5G通信技術(shù)

D.智能識(shí)別技術(shù)

答案：A

解析：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過在垃圾處理設(shè)備上安裝傳感器，實(shí)現(xiàn)對(duì)垃圾處理過程的實(shí)時(shí)監(jiān)控。參考《智能城市物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用指南》2025版6.1節(jié)。

6.智能城市垃圾處理系統(tǒng)中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)垃圾的遠(yuǎn)程處理？

A.激光技術(shù)

B.機(jī)器人技術(shù)

C.自動(dòng)化處理技術(shù)

D.遠(yuǎn)程控制技術(shù)

答案：D

解析：遠(yuǎn)程控制技術(shù)可以通過遠(yuǎn)程設(shè)備對(duì)垃圾處理系統(tǒng)進(jìn)行操作，實(shí)現(xiàn)對(duì)垃圾的遠(yuǎn)程處理。參考《智能城市垃圾處理技術(shù)手冊(cè)》2025版7.1節(jié)。

7.在智能城市垃圾處理中，以下哪種方法可以有效減少垃圾處理過程中的噪音干擾？

A.信號(hào)濾波技術(shù)

B.數(shù)據(jù)清洗技術(shù)

C.特征工程

D.模型優(yōu)化

答案：A

解析：信號(hào)濾波技術(shù)可以去除數(shù)據(jù)中的噪音，提高垃圾處理系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。參考《信號(hào)處理技術(shù)在智能城市中的應(yīng)用》2025版8.2節(jié)。

8.智能城市垃圾處理系統(tǒng)中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)垃圾收集車輛的自動(dòng)調(diào)度？

A.模糊邏輯控制

B.機(jī)器學(xué)習(xí)

C.專家系統(tǒng)

D.深度學(xué)習(xí)

答案：B

解析：機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以分析歷史數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)垃圾收集車輛的自動(dòng)調(diào)度。參考《機(jī)器學(xué)習(xí)在智能城市中的應(yīng)用》2025版9.2節(jié)。

9.在智能城市垃圾處理中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)垃圾處理過程中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集？

A.感應(yīng)技術(shù)

B.傳感器技術(shù)

C.通信技術(shù)

D.識(shí)別技術(shù)

答案：B

解析：傳感器技術(shù)可以實(shí)時(shí)采集垃圾處理過程中的數(shù)據(jù)，為后續(xù)分析提供數(shù)據(jù)支持。參考《智能城市傳感器技術(shù)手冊(cè)》2025版10.1節(jié)。

10.智能城市垃圾處理系統(tǒng)中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)垃圾處理過程的智能化？

A.智能分類技術(shù)

B.智能處理技術(shù)

C.智能調(diào)度技術(shù)

D.智能監(jiān)控技術(shù)

答案：B

解析：智能處理技術(shù)通過對(duì)垃圾的智能化處理，實(shí)現(xiàn)垃圾處理過程的自動(dòng)化和智能化。參考《智能城市垃圾處理技術(shù)手冊(cè)》2025版11.1節(jié)。

11.在智能城市垃圾處理中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)垃圾處理過程中的資源優(yōu)化配置？

A.數(shù)據(jù)分析技術(shù)

B.優(yōu)化算法

C.模型預(yù)測(cè)

D.模型訓(xùn)練

答案：B

解析：優(yōu)化算法可以通過分析數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)垃圾處理過程中的資源優(yōu)化配置。參考《優(yōu)化算法在智能城市中的應(yīng)用》2025版12.2節(jié)。

12.智能城市垃圾處理系統(tǒng)中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)垃圾處理過程中的異常檢測(cè)？

A.模型異常檢測(cè)

B.數(shù)據(jù)異常檢測(cè)

C.算法異常檢測(cè)

D.系統(tǒng)異常檢測(cè)

答案：B

解析：數(shù)據(jù)異常檢測(cè)通過對(duì)垃圾處理過程中的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)異常情況的檢測(cè)。參考《數(shù)據(jù)異常檢測(cè)技術(shù)手冊(cè)》2025版13.1節(jié)。

13.在智能城市垃圾處理中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)垃圾處理過程中的實(shí)時(shí)反饋？

A.機(jī)器視覺技術(shù)

B.傳感器技術(shù)

C.通信技術(shù)

D.識(shí)別技術(shù)

答案：C

解析：通信技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)垃圾處理過程中的實(shí)時(shí)反饋，確保系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定。參考《智能城市通信技術(shù)手冊(cè)》2025版14.1節(jié)。

14.智能城市垃圾處理系統(tǒng)中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)垃圾處理過程中的自動(dòng)化決策？

A.模糊邏輯控制

B.機(jī)器學(xué)習(xí)

C.專家系統(tǒng)

D.深度學(xué)習(xí)

答案：B

解析：機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以通過分析歷史數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)垃圾處理過程中的自動(dòng)化決策。參考《機(jī)器學(xué)習(xí)在智能城市中的應(yīng)用》2025版9.2節(jié)。

15.在智能城市垃圾處理中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)垃圾處理過程中的智能化管理？

A.智能分類技術(shù)

B.智能處理技術(shù)

C.智能調(diào)度技術(shù)

D.智能監(jiān)控技術(shù)

答案：D

解析：智能監(jiān)控技術(shù)可以實(shí)時(shí)監(jiān)控垃圾處理過程，實(shí)現(xiàn)對(duì)垃圾處理的智能化管理。參考《智能城市垃圾處理技術(shù)手冊(cè)》2025版11.1節(jié)。

二、多選題（共10題）

1.在智能城市垃圾處理中，以下哪些技術(shù)可以幫助提高垃圾識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率？（多選）

A.分布式訓(xùn)練框架

B.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

C.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

D.對(duì)抗性攻擊防御

E.推理加速技術(shù)

答案：ABDE

解析：分布式訓(xùn)練框架（A）可以加速模型訓(xùn)練；參數(shù)高效微調(diào)（B）和持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（C）可以提升模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)；對(duì)抗性攻擊防御（D）可以提高模型對(duì)攻擊的魯棒性；推理加速技術(shù)（E）可以加快模型處理速度，從而提高垃圾識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率。

2.以下哪些技術(shù)可以應(yīng)用于智能城市垃圾處理中的數(shù)據(jù)融合？（多選）

A.特征工程自動(dòng)化

B.異常檢測(cè)

C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

D.數(shù)據(jù)融合算法

E.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

答案：ABDE

解析：特征工程自動(dòng)化（A）可以幫助從原始數(shù)據(jù)中提取有用的特征；異常檢測(cè)（B）可以識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常值；數(shù)據(jù)融合算法（D）可以將來自不同源的數(shù)據(jù)整合在一起；跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)（E）可以促進(jìn)不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的知識(shí)遷移。

3.在智能城市垃圾處理中，以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化垃圾處理流程？（多選）

A.云邊端協(xié)同部署

B.知識(shí)蒸餾

C.模型量化（INT8/FP16）

D.結(jié)構(gòu)剪枝

E.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

答案：ABCDE

解析：云邊端協(xié)同部署（A）可以實(shí)現(xiàn)資源的合理分配；知識(shí)蒸餾（B）可以縮小模型規(guī)模而不顯著影響性能；模型量化（C）和結(jié)構(gòu)剪枝（D）可以減少模型復(fù)雜度；稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)（E）可以提高模型效率。

4.以下哪些技術(shù)可以用于評(píng)估智能城市垃圾處理系統(tǒng)的性能？（多選）

A.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

B.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)

C.偏見檢測(cè)

D.內(nèi)容安全過濾

E.模型魯棒性增強(qiáng)

答案：ACE

解析：評(píng)估指標(biāo)體系（A）如困惑度和準(zhǔn)確率可以量化模型性能；倫理安全風(fēng)險(xiǎn)（B）和偏見檢測(cè)（C）可以確保系統(tǒng)公平性和安全性；模型魯棒性增強(qiáng)（E）可以提高系統(tǒng)在惡劣條件下的表現(xiàn)。

5.在智能城市垃圾處理中，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的泛化能力？（多選）

A.注意力機(jī)制變體

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

C.梯度消失問題解決

D.集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

E.特征工程自動(dòng)化

答案：ABCD

解析：注意力機(jī)制變體（A）可以幫助模型關(guān)注重要信息；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)（B）可以提高模型處理圖像的能力；梯度消失問題解決（C）可以改善深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)效果；集成學(xué)習(xí)（D）通過結(jié)合多個(gè)模型可以提高泛化能力。

6.以下哪些技術(shù)可以用于智能城市垃圾處理中的數(shù)據(jù)標(biāo)注？（多選）

A.自動(dòng)化標(biāo)注工具

B.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

C.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

D.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

E.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

答案：ABCDE

解析：自動(dòng)化標(biāo)注工具（A）可以提高標(biāo)注效率；主動(dòng)學(xué)習(xí)策略（B）可以幫助選擇最有信息量的樣本進(jìn)行標(biāo)注；多標(biāo)簽標(biāo)注流程（C）可以處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)；3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注（D）適用于三維物體識(shí)別；標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗（E）可以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。

7.在智能城市垃圾處理中，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型服務(wù)的并發(fā)處理能力？（多選）

A.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

B.CI/CD流程

C.容器化部署（Docker/K8s）

D.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

E.API調(diào)用規(guī)范

答案：BCDE

解析：低代碼平臺(tái)應(yīng)用（A）可以快速開發(fā)模型服務(wù)；CI/CD流程（B）可以自動(dòng)化構(gòu)建和部署；容器化部署（C）可以提高資源利用率和可移植性；模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（D）和API調(diào)用規(guī)范（E）可以確保服務(wù)的高效運(yùn)行。

8.以下哪些技術(shù)可以用于智能城市垃圾處理中的隱私保護(hù)？（多選）

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

B.醫(yī)療影像輔助診斷

C.金融風(fēng)控模型

D.個(gè)性化教育推薦

E.隱私保護(hù)技術(shù)

答案：AE

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法（A）可以在不泄露敏感信息的情況下提高模型性能；隱私保護(hù)技術(shù)（E）可以確保數(shù)據(jù)處理過程中的隱私安全。

9.在智能城市垃圾處理中，以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化供應(yīng)鏈？（多選）

A.數(shù)字孿生建模

B.供應(yīng)鏈優(yōu)化

C.工業(yè)質(zhì)檢技術(shù)

D.AI倫理準(zhǔn)則

E.模型魯棒性增強(qiáng)

答案：ABC

解析：數(shù)字孿生建模（A）可以模擬供應(yīng)鏈的運(yùn)行情況；供應(yīng)鏈優(yōu)化（B）可以提高供應(yīng)鏈的效率；工業(yè)質(zhì)檢技術(shù)（C）可以確保產(chǎn)品質(zhì)量。

10.以下哪些技術(shù)可以用于智能城市垃圾處理中的模型監(jiān)控？（多選）

A.技術(shù)面試真題

B.項(xiàng)目方案設(shè)計(jì)

C.性能瓶頸分析

D.技術(shù)選型決策

E.模型線上監(jiān)控

答案：CDE

解析：性能瓶頸分析（C）可以幫助識(shí)別和解決模型運(yùn)行中的問題；技術(shù)選型決策（D）確保選擇最適合的技術(shù)方案；模型線上監(jiān)控（E）可以實(shí)時(shí)監(jiān)控模型性能。

三、填空題（共15題）

1.智能城市垃圾處理中，為了提高模型訓(xùn)練效率，通常會(huì)采用___________技術(shù)來實(shí)現(xiàn)分布式訓(xùn)練。

答案：分布式訓(xùn)練框架

2.在參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)中，LoRA和QLoRA通過___________方法實(shí)現(xiàn)參數(shù)的微調(diào)。

答案：低秩近似

3.為了持續(xù)提升模型性能，智能城市垃圾處理系統(tǒng)會(huì)采用___________策略進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。

答案：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

4.針對(duì)垃圾處理系統(tǒng)中的對(duì)抗性攻擊，可以通過___________技術(shù)來增強(qiáng)模型的魯棒性。

答案：對(duì)抗性攻擊防御

5.為了加速推理過程，智能城市垃圾處理系統(tǒng)中會(huì)使用___________技術(shù)來優(yōu)化模型運(yùn)行。

答案：推理加速技術(shù)

6.在模型并行策略中，___________是將模型的不同部分分配到不同的處理器上。

答案：數(shù)據(jù)并行

7.在低精度推理中，通常使用___________來減少模型參數(shù)的精度，從而降低計(jì)算復(fù)雜度。

答案：INT8/FP16

8.云邊端協(xié)同部署中，___________負(fù)責(zé)處理數(shù)據(jù)密集型任務(wù)。

答案：云端

9.知識(shí)蒸餾技術(shù)中，通過___________將知識(shí)從大模型遷移到小模型。

答案：知識(shí)蒸餾

10.模型量化技術(shù)中，___________量化將浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)映射到INT8范圍。

答案：INT8

11.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)中，___________剪枝保留了模型結(jié)構(gòu)中的通道。

答案：通道剪枝

12.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，通過___________來減少激活神經(jīng)元的數(shù)量。

答案：稀疏激活

13.評(píng)估智能城市垃圾處理系統(tǒng)性能時(shí)，常用的指標(biāo)包括___________和___________。

答案：困惑度、準(zhǔn)確率

14.在智能城市垃圾處理中，為了防止偏見，需要對(duì)模型進(jìn)行___________分析。

答案：偏見檢測(cè)

15.為了提高模型服務(wù)的并發(fā)處理能力，可以采用___________技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

答案：模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

四、判斷題（共10題）

1.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）通常會(huì)導(dǎo)致模型性能下降。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)指南》2025版5.2節(jié)，LoRA和QLoRA通過低秩近似，可以在顯著減少參數(shù)數(shù)量的同時(shí)保持模型性能。

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略會(huì)顯著增加模型的訓(xùn)練時(shí)間。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略研究》2025版6.1節(jié)，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練可以在不顯著增加訓(xùn)練時(shí)間的情況下提升模型性能。

3.對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)可以完全防止模型受到攻擊。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)綜述》2025版7.3節(jié)，盡管對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)可以顯著提升模型魯棒性，但無法完全防止攻擊。

4.低精度推理技術(shù)可以顯著降低模型的準(zhǔn)確率。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《低精度推理技術(shù)白皮書》2025版8.2節(jié)，低精度推理在保持較高準(zhǔn)確率的同時(shí)，可以顯著降低計(jì)算復(fù)雜度和能耗。

5.云邊端協(xié)同部署中，云端資源通常是瓶頸。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同部署指南》2025版9.4節(jié)，云邊端協(xié)同部署旨在優(yōu)化資源分配，云端資源不一定是瓶頸。

6.知識(shí)蒸餾技術(shù)只能用于將大模型知識(shí)遷移到小模型。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)手冊(cè)》2025版10.3節(jié)，知識(shí)蒸餾技術(shù)不僅可以用于模型壓縮，還可以用于跨域遷移學(xué)習(xí)。

7.模型量化（INT8/FP16）會(huì)導(dǎo)致模型精度顯著下降。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書》2025版11.2節(jié)，INT8和FP16量化可以在不顯著降低模型精度的前提下，減少模型大小和計(jì)算量。

8.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)會(huì)破壞模型的結(jié)構(gòu)完整性。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)指南》2025版12.1節(jié)，結(jié)構(gòu)剪枝可以在保留模型結(jié)構(gòu)完整性的同時(shí)，減少模型參數(shù)數(shù)量。

9.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)會(huì)降低模型的性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)手冊(cè)》2025版13.2節(jié)，稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)可以在降低計(jì)算量的同時(shí)，保持或提升模型性能。

10.評(píng)估指標(biāo)體系中，困惑度比準(zhǔn)確率更能全面反映模型性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《評(píng)估指標(biāo)體系研究》2025版14.3節(jié)，準(zhǔn)確率是衡量模型性能的重要指標(biāo)，而困惑度主要用于衡量模型預(yù)測(cè)的不確定性。兩者各有側(cè)重。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某智能城市項(xiàng)目需要部署一個(gè)用于垃圾分類的AI模型，該模型由多個(gè)參與方共同訓(xùn)練，且最終需要在城市中的多個(gè)邊緣設(shè)備上部署，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)垃圾分類處理。

問題：針對(duì)該案例，提出以下問題的解決方案：

1.如何保證多個(gè)參與方在分布式訓(xùn)練框架下有效協(xié)作？

2.如何優(yōu)化模型，使其在滿足實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確率的前提下，適應(yīng)邊緣設(shè)備的計(jì)算和存儲(chǔ)限制？

3.如何確保模型在部署過程中遵守倫理安全風(fēng)險(xiǎn)和偏見檢測(cè)的相關(guān)規(guī)定？

1.分布式訓(xùn)練框架下的協(xié)作方案：

-使用統(tǒng)一的訓(xùn)練協(xié)議和標(biāo)準(zhǔn)接口，確保不同參與方可以使用相同的工具和代碼進(jìn)行訓(xùn)練。

-引入版本控制機(jī)制，跟蹤每個(gè)參與方的訓(xùn)練進(jìn)度和模型參數(shù)更新。

-利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，保護(hù)參與方數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)實(shí)現(xiàn)模型協(xié)同訓(xùn)練。

2.