Ziyue Xu

Ziyue Xu 是 NVIDIA 的資深科學家。他的研究興趣是圖像分析和計算機視覺領域，在生物醫學和臨床成像中的應用。自 2007 年以來，他一直與其他研究人員和臨床醫生一起致力于醫學人工智能。子躍于 2006 年獲得清華大學學士學位， 2009 / 2012 年獲得愛荷華大學碩士/博士學位。他是 IEEE 高級成員，也是《 IEEE 醫學成像匯刊》（ TMI ）、《生物醫學與健康信息學雜志》（ JBHI ）、《計算機醫學成像與圖形學》（ C MIG ）和《生物與醫學計算機》（ CBM ）等期刊的副主編。

Posts by Ziyue Xu

數據科學 2025年 4月 16日

在大型語言模型時代，通過消息量化和流式傳輸實現高效的聯邦學習

聯邦學習 (Federated Learning, FL) 已成為一種在分布式數據源中訓練機器學習模型的有前景的方法，同時還能保護數據隱私。 2 MIN READ
網絡安全 2025年 4月 11日

借助 NVIDIA FLARE 和 Meta ExecuTorch，在移動設備上輕松進行聯邦學習

NVIDIA 和 Meta 的 PyTorch 團隊宣布開展突破性合作，通過集成 NVIDIA FLARE 和 ExecuTorch ， 3 MIN READ
數據科學 2024年 12月 18日

利用 XGBoost 中的 CUDA 加速同態加密實現聯邦學習數據隱私安全性

XGBoost 是一種廣泛用于表格數據建模的機器學習算法。為了將 XGBoost 模型從單站點學習擴展到多站點協作訓練， 3 MIN READ
對話式人工智能 2024年 3月 6日

借助 NVIDIA FLARE 2.4，在幾分鐘內將機器學習轉變為聯邦學習

協同學習 (FL) 受到加速采用的原因在于其分布式、保護隱私的特性。在醫療健康和金融服務等領域，協同學習 (FL) 作為一種隱私增強技術， 4 MIN READ
對話式人工智能 2024年 2月 29日

借助 NVIDIA FLARE 實現可擴展聯邦學習，提升 LLM 性能

隨著人工智能技術的不斷發展，大型語言模型(LLM) 的有效數據管理成為一個重要挑戰。數據是模型性能的核心。 3 MIN READ
對話式人工智能 2023年 7月 10日

使用分布式數據集上的聯合學習使 LLM 適應下游任務

大型語言模型（ LLM ），如 GPT，由于其理解和生成類人文本的能力，已成為自然語言處理（ NLP ）中的革命性工具。 2 MIN READ