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隐私保护和网络瓶颈等因素导致数据集天然分割, 传统集中式AI模式在收敛速度, 数据传输量, 模型准确度等方面仍存在巨大挑战。 b) 边缘数据样本少，冷启动等问题，传统大数据驱动的统计ML方法无法收敛、效果差。 c) 数据异构：现有机器学习基于独立同分布假设，同一模型用在非独立同分布的不同数据集的效果差别巨大。来自：百科
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阿尔茨海默病（Alzheimer Disease, AD）是一种不可逆的神经退行性疾病，是人类面临的最大健康威胁之一，基于脑影像探索AD的影像学标记对AD早期识别和及时预防具有重大临床意义。本次大赛旨在提高基于影像的阿尔茨海默病早期识别准确性，推动和促进机器学习、深度学习等人工智能技术在脑来自：百科![]()
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