智慧城市发展中部署的传感设备每天都产生海量数据，对城市大数据进行深入挖掘，提供有价值的智能服务是城市计算的重要任务。城市中的地理、图像、轨迹等数据往往具有很强的私密性。在目前监管逐步加强，数据保护相关政策陆续出台的背景下，数据孤岛的现象也越发突出。联邦学习能够在在数据隐私安全及合法合规的基础上，使用多源数据开展人工智能、协同建模等工作，提供更有效的智能服务，实现数据的可用不可见。本报告将介绍并探讨联邦数据融入城市计算的相关研究工作，以其为联邦学习在智慧城市的应用提供了新的思路。
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