邮储银行破发了吗_继京东数科猪脸识别之后，微众银行要发力医疗和果树了吗？

作为少数网络银行之一，微型银行的一举一动受到金融界的关注，但其技术开发能力却不怎么受到关注。

据启信宝介绍，微型银行的专利情报达到了693件，仅在11月份增加了25件专利情报，作为土生土长的文字民工，这些非常技术性的专利情报，笔者本来就看不懂。

但是，“基于联邦学习的疾病数据处理方法、装置、设备、媒体”这一专利引起了笔者的兴趣，如何处理疾病数据呢？ 和金融有什么关系吗

滴两滴眼药水反复调查，好像和金融没有关系。 抛弃复杂术语阅读最后用途:结合各医院方面的数据，进行联邦训练，能够在不泄露医院方面患者隐私的基础上，培训高质量的疾病预测模型，在医生诊断过程中发挥积极的辅助作用。

这么说来，这项专利还是有爱心的。 我不知道这个专利是商业的还是科学的还是公益的。 在提高医疗效率的同时，不影响医生成本。

除了这项疾病医疗专利外，微型银行还有果树专利。

微库于11月申请的25项专利中有“果树产量预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质”。 该专利的主要用途是将小尺度的平均枝量数据与大尺度的栽培面积、栽培密度数据相结合，预测果园目标类型的果树产量，提高果园产量预测的精度。

当然，这里除了与金融无关的专利外，微型银行也有专门针对金融科学技术领域的新专利。 例如“视频核心的方法、装置、设备、计算机存储媒体”的介绍很长，教官直接来看看。

另外，笔者在25项专利中发现“联邦学习”一词镜子率很高。 那个联邦学习究竟哪里神圣？

对于这个介绍，笔者作为外行人理解的是，技术开发以数据为基础，单独的家庭数据少，研究开发效率低。 那么，通过数据，形成数据池，大家一起研究开发。

关于联邦学习，中国计算机学会( CCF )开设的TF第23次主题研讨会上，约有150人与头部ICT、互联网企业和北京重点大学的学生一起探讨了该技术的最新应用。

研讨会上，微银人工智能的最高科学家范力欣说:“现在我们经历了网络的第四次信息革命，坐落在庞大的信息和数据上。 “如果这些数据能够通过AI解读，我们的生活将会大大提高。”为了挖掘庞大信息背后的价值，以大家接受的方式共享所有数据，联邦学习产生了。 联邦学习这一新兴的AI技术已经在各行各业相继落地，在知识城市、知识终端、知识医疗等领域取得了显着成果。

联邦学习是竞争的技术，最近IEEEIEEEP3652.1 (联邦学习基础架构和应用)标准工作组第四届会议的参加者说明了这一点，有数据，有研究开发能力的机构尽可能参加。 本次会议的与会者包括微银行、北京大学、IEEE、革新工厂、京东、中国电信、腾讯、粟、阿里巴巴、依图、星云Clustar、第四正规型、华为终端、VMWare、LogiOcean、SensesGlobal、Swiss Re、Intel、CETC BigData、蚂蚁金服、财富

别写了，写起来好像有点柔和，结果我们没收钱。

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