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官方账号arXiv cs.LG@Fan Yang, Madelyn Weller, Dimuthu Fernando, Hila Livneh, Yuxin Wen
推荐理由：这篇论文提出了联邦学习框架，让不同机构在不共享数据的情况下一起训练故障预测模型，效果和集中训练差不多，挺实用的。
时间事件建模
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7月30日
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该论文提出联邦纵贯生存建模框架，结合纵贯传感器表征学习和客户端可分离离散时间风险目标。在4个C-MAPSS涡扇发动机退化子集上模拟分散训练，结果显示协同训练比孤立本地训练性能一致提升。该方法无需共享原始传感器数据或失效记录，且性能接近集中训练。