联邦学习方式，巧妙提升了训练数据的多样性，减轻数据存储的压力，最大程度地保护了隐私安全。 系统采用FISCO BCOS多群组部署和Ribbon负载均衡相结合，显著提升了区块链服务的处理效率与吞吐 量。利用RocketMQ实现削峰确保了系统的稳定性；同时采用模型文件与文件索引分开存储的方式实现 了大数据量文件上链存证的功能。通过公私钥文件实现节点可信认证，为整个系统提供了安全的基石。 https://github

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程。创新提出串行+并行的联邦学习方式，巧妙提升了训练数据的多样性，减 轻数据存储的压力，最大程度地保护了隐私安全。系统采用FISCO BCOS多 群组部署和Ribbon负载均衡相结合，显著提升了区块链服务的处理效率与吞 吐量。利用RocketMQ实现削峰确保了系统的稳定性；同时采用模型文件与文 件索引分开存储的方式实现了大数据量文件上链存证的功能。通过公私钥文 件实现节点可信认证，为整个系统提供了安全的基石。 https://github

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