Sedna0.4.0发布，支持表征提取联邦学习，减少边侧资源需求
Sedna 0.4版本发布，扩展原有联邦学习特性，支持基于表征提取的联邦学习，保证训练精度前提下降低联邦学习边云数据传输量和边侧资源需求。
Sedna项目成立至今，已经在各种业界会议，包括AII工业互联网联盟大会、华为云开发者大会、GOTC等大会进行广泛宣讲，以及MindSpore Study Group等线下Meetup中进行深入交流。并且在2021年6月中国信通院云边协同应用创新大赛，斩获最佳创新奖。
截止2021年9月份为止，参与Sedna社区的PR贡献者已经达到13+，issue贡献者已达到28+。在过去的30+场例会中参与人数人均10+以上。社区的参与者有来自各大高校和知名企业，包括清华大学、武汉大学、北京交通大学、南洋理工大学、中国电信、南方电网、先见科技等。
Sedna项目主页：https://github.com/kubeedge/sedna
