机器学习是实现人工智能目标的关键技术之一,可以让计算机从数据中学习规律和模式,从而不断优化算法和模型,提高其对未知数据的预测和判断能力。目前,机器学习领域正处于一个快速发展的阶段,应用前景和市场需求都在不断增长,如何通过有效的策略和方法让这一技术得到充分利用,成为科技界和工业界共同关注的焦点。作为中国公域AIoT行业的开拓者和领导者,特斯联自然也十分重视,并不断加大研发投入,推动机器学习技术发展。

近日,特斯联首席科学家、特斯联国际总裁邵岭博士及其合作团队在机器学习领域取得了重要进展,发布了基于在线拉普拉斯近似(Online Laplace Approximation)的贝叶斯联邦学习框架(Bayesian Federated Learning Framework)。这一研究成果不仅为机器学习技术的发展注入了新的活力,也为解决现实世界医疗、金融、制造等场景中的复杂问题提供了新的思路和工具。

据悉,特斯联首席科学家、特斯联国际总裁邵岭博士及其合作团队的研究成果对机器学习领域具有深远影响:该框架强化了数据隐私保护,满足了日益增长的数据安全需求;改进了异构数据环境下的模型训练,对处理数据分布不均的场景尤为重要;提高了模型的泛化能力,使模型在新数据上表现更佳;通过优化算法,减少了计算和通信成本,提升了联邦学习算法的效率;增强了模型面对不同数据分布的健壮性,通过设计先验损失来实现。

目前,该研究成果已被人工智能领域顶级学术期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(T-PAMI)2024年46卷第一期收录,标志着特斯联在机器学习领域的深厚实力和卓越贡献。

特斯联的研究领域并不限于机器人学习技术,还凭借开创性的AIoT操作系统平台TacOS,向企业、公共管理者及其他公域空间参与者提供了包括软件、硬件及服务在内的全栈公域AIoT产品。据招股说明书显示,TacOS可有效应对AIoT行业的核心痛点,解决AIoT大规模物联设备链接、跨场景的控制和调度、多种应用统一开发等问题,为公域各类智慧场景的落地实施和运行提供坚实的基础平台,也为其他数智化领域提供了扩展应用的平台。

本次,特斯联在机器学习领域的研究成果不仅解决了多个智能场景下的实际问题,更为AIoT行业的发展提供了新的思路和技术支撑。未来,特斯联将继续发挥其作为行业领导者的责任感和担当,秉持合作共赢的理念,通过共享资源、优势互补,与合作伙伴共同探索新技术、新应用,为行业的可持续发展贡献力量。

（来源：财商资讯）

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