基于 OpenMLDB 的联邦学习方案被国际数据挖掘学术会议 CIKM 录取
本周,数据挖掘领域的国际顶级学术会议 **CIKM 2022** (https://www.cikm2022.org/) 正在美国亚特兰大举行。由第四范式和新加坡国立大学合作的论文 **"A System for Time Series Feature Extraction in Federated Learning"** 被 CIKM 录取。
本周,数据挖掘领域的国际顶级学术会议 **CIKM 2022** (https://www.cikm2022.org/) 正在美国亚特兰大举行。由第四范式和新加坡国立大学合作的论文 **"A System for Time Series Feature Extraction in Federated Learning"** 被 CIKM 录取。
在中国信息通信研究院、中国通信标准化协会联合主办的“2021 OSCAR开源产业大会"上,开源机器学习数据库 OpenMLDB 斩获“开源社区及开源项目”奖项
OpenMLDB 在持久内存上的优化技术作为常规研究论文入选国际顶级数据库学术会议 VLDB 2021(论文标题:Optimizing In-memory Database Engine for AI-powered On-line
Decision Augmentation Using Persistent Memory)。该创新技术基于工业界前沿的持久内存,降低 OpenMLDB TCO,提升快速恢复能力,改进长尾延迟。