l 第 12 页 1. 数据预处理 • 数据清洗、标准化及特征工程 2. 模型训练 • 输入：标准化后的数据集 • 昇腾集群分布式计算： • 多节点并行计算梯度 • 参数服务器架构更新模型参数 • 节点间同步最新参数 • 验证评估： • 定期计算预测误差 • 反馈调优信号指导模型优化 3. 模型压缩 • 将 FP32 转换为 INT8 量化推理模型 倍，显著提升训练效率。 技术细节：采用梯度累积（累积 4 批次更新一次参数） ，优化训练 过程。 硬件配置：昇腾 910B ×8/ 节点， RoCE v2 网络（带宽 200Gbps ）， 构建高效分布式训练环境。 框架优化：自动并行策略（数据并行 + 模型并行混合）， 提升分布 式训练性能。 优化器选择：分布式优化器（ Horovod+ 昇腾通信库）， 优化梯度 同步和参数更新。

门内容，它通过模仿人体大脑神经网络的学习过程，模仿人的思 考方式，在各种复杂条件下进行决策优化。 （二）AI人工智能技术种类 一是优化算法：优化算法能够从一个特定的系统中寻找最 值，并利用函数的表达方式来寻找问题，并与梯度下降法进行配 合使用。但是，在实践中，各系统的函数表达方式有很大差别； 二是人工神经网络技术：该技术是目前最先进的人工智能技术之 一，在运用人工神经网络技术的过程中，其核心思想就是利用神 经

医疗工业领域破解核心数据分散难题，支持新药研发与 智能制造，推动数据安全共享与产业融合。 突破方向 隐私保护计算技术应重点突破以下方向： 通信优化：参数压缩（剪枝/量化）与异步调度减 少传输量； 分层防御：DP+HE加密梯度，TEE硬件隔离，协议层 隐私对齐，应用层对抗检测； 消除偏差：反事实样本对齐，个性化联邦微调，迁移 学习及端云协同提升泛化能力。 区块链发展需从以下四个方面实现突破： 1、绿色化（低能耗共识/碳抵消） 度减少冗余通信。 二是构建分层防御体系。在基础层，结合差分隐私（DP）与同态加密（HE），在梯度更新时添加噪声并加密传输；在 硬件层，引入可信执行环境（TEE）如英特尔SGX，隔离敏感计算过程，兼顾效率与安全；在协议层，采用新型加密协议实 现隐私对齐，避免原始数据泄露；在应用层，采用对抗训练和梯度检测机制，识别并过滤恶意参数更新。 三是消除数据异质性和模型偏差。反事实学习与特征解耦。通过生