争创一流，创新激荡林大校园

　　随着大数据技术的进一步发展，数据隐私和安全的重要性已经成为全球范围内的关注焦点。面对当今泛滥的数据泄露事件，人们对科技发展的担忧与日俱增。

　　针对当下困境，林大学子迎难而上，计控学院本科生徐烔炀、马朝泰充分发挥专业知识，运用联邦学习技术，为车辆识别领域带来了数据安全和隐私保护的解决方案。通过Kubernetes、KubeEdge、Sedna和YOLOv5等技术的结合应用，他们成功地开发了一套嫌疑车辆识别系统。该系统已在东北林业大学校园内成功应用，并与合肥君沃科技有限公司达成了合作协议。

　　联邦学习(Federated Learning)是一种用于训练机器学习模型的分散式学习方法，旨在保护数据隐私和安全。与传统的集中式机器学习方法不同，联邦学习将数据存储在本地设备或边缘设备上，通过在设备之间共享模型更新而不共享原始数据，实现模型的训练和改进。由于数据不需要离开设备，个人隐私得到了有效的保护，用户的敏感信息不会暴露给中央服务器或其他参与方。此外，联邦学习还具有减少数据传输量、降低网络负载和减少能源消耗的优点。

　　无论是在校园安全管理、交通监管还是智能交通系统中，该系统都将发挥重要作用，为保障人们的生活和财产安全提供了强有力的支持。

　　他们坚信，这一车辆识别系统将为车辆识别领域带来巨大变革，为用户提供更安全、更便捷的服务。该系统的优势在于其数据隐私保护能力和高效的安全机制，使得车辆识别更加可靠。

　　作为林大学子，他们秉持创新、奉献和追求卓越的精神，积极参与创新项目，培养创新能力，提升自我综合素质，为社会的进步和发展贡献自己的一份力量。

责任编辑：柯鹏