高质量医疗 AI 模型依赖大量真实临床数据,但医疗数据的高度敏感性,使得“集中式数据收集 + 统一训练”的传统 AI 路径在现实中几乎不可行。在这一背景下,联邦学习(Federated Learning) 与 区块链 的结合,正在成为医疗 AI 训练的一种新范式。
一、为什么传统医疗 AI 训练模式行不通&
背景概述OpenHarmony 作为开源分布式操作系统,其生态逐渐丰富。QT 作为跨平台开发框架,在 OpenHarmony 上的适配为开发者提供了更多可能性。本文通过环境搭建和第一个helloworld程序实践,旨在为开发者提供一份清晰的QT开发鸿蒙PC应用入门指南。注:本文档中使用的Qt for OpenHarmony SDK 是由 O
1. AI 大模型发展研究背景与目标
1.1 研究范围界定(1986-2026 年)本研究聚焦于 1986 年至 2026 年这四十年间人工智能大模型的发展历程。选择 1986 年作为起点,是因为这一年 David Rumelhart、Geoffrey Hinton 和 Ronald Williams 在《Nature》杂志上发表了关于反向传播算法的里程