GitBook: [open-intelligence#2] No subject

7-addressing-system-challenges.md

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+# 7 Addressing System Challenges
+

README.md

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-## 【翻译】联邦学习进展与开放问题
-
-本项目用于[Advances and Open Problems in Federated Learning](https://arxiv.org/abs/1912.04977)文章的翻译，以及对翻译过程中涌现的**概念**和**命题**的解释。
-
-可以通过访问【Gitbook】https://xwzheng.gitbook.io/fl/ 阅读本项目内的内容
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-### 人员与分工
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-| 章节            | 翻译         | 校对 | 相关issue |
-| --------------- | ------------ | ---- | --------- |
-| 0. 摘要         | @lucifer2859 |      |           |
-| 1. 引言         | @uceclz0     |      |           |
-| 2. 核心假设     | @uceclz0     |      |           |
-| 3. 性能和效率   | @LuoCJ       |      |           |
-| 4. 数据隐私     | @girlfriend0 |      |           |
-| 5. 防攻击和容错 | @mschen97    |      |           |
-| 6. 公平性       | @XuanYang    |      |           |
-| 7. 总结         | @XuanYang    |      |           |
-| 8. 附录         | @XuanYang    |      |           |
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-
-
-
-### 目录结构
-```
-├── chapters
-│   ├── 00-abstract.md                     # 摘要
-│   ├── 01-introduction.md                 # 引言
-│   ├── 02-core_assumptions.md             # 核心假设
-│   ├── 03-efficiency_and_effectiveness.md # 性能和效率
-│   ├── 04-privacy.md                      # 数据隐私
-│   ├── 05-robustness.md                   # 防攻击和容错
-│   ├── 06-fairness.md                     # 公平性
-│   ├── 07-conclusion.md                   # 总结
-│   ├── 08-appendix_a.md                   # 附录A
-│   └── 09-appendix_b.md                   # 附录B-我们觉得一些额外重要的东西
-├── docx
-├── images
-├── README.md
-├── SUMMARY.md                             # Gitbook目录文件
-└── templates
-    └── docx-template.docx
-```
-### 格式要求
-
-1. 图片放置在`images/chapter*/`目录下，图片的文件名不能有空格，插入图片时使用**相对路径**（如../images/chapter01/arch.png），而不是全路径
-2. 文件格式使用markdown格式，推荐使用typora编辑器
-3. 每章按一级、二级、三级目录进行组织，编排同原文
-
-### 讨论
-
-* 通过issue记录讨论的过程
-* 对论文中提到的开放性问题要做重点标记和讨论
-
-### Word生成
-
-使用pandoc自动生成word，命令：
-
-```bash
-pandoc --highlight-style haddock  \
---reference-doc=./templates/docx-template.docx \
-01.md  \
-02.md  \
--o pandoc.docx
-```
-
-pandoc的安装：如果安装了anaconda，使用conda install pandoc后即可完成安装；否则参考<https://pandoc.org/installing.html> 
-
-### Gitbook
-如果安装了gitbook，可以在项目目录中运行命令：
-```
-gitbook serve
-```
-然后可以在http://localhost:4000 上查看电子书
+联邦学习（FL）是一种机器学习环境，其中许多客户端（如移动设备或整个组织）在中央服务器（如服务提供商）的协调下协同训练模型，同时保持训练数据去中心化。FL体现了集中数据收集和最小化的原则，可以减轻传统的中心化机器学习和数据科学方法带来的许多系统隐私风险和成本。在FL研究爆炸式增长的推动下，本文讨论了近年来的进展，提出了大量的开放性问题和挑战。

SUMMARY.md

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-# Summary
-
-* [abstract](chapters/00-abstract.md)
-* [introduction](chapters/01-introduction.md)
-* [core_assumptions](chapters/02-core_assumptions.md)
-* [efficiency_and_effectiveness](chapters/03-efficiency_and_effectiveness.md)
-* [privacy](chapters/04-privacy.md)
-* [robustness](chapters/05-robustness.md)
-* [fairness](chapters/06-fairness.md)
-* [conclusion](chapters/07-conclusion.md)
-* [appendix_a](chapters/08-appendix_a.md)
-* [appendix_b](chapters/09-appendix_b.md)
+# Table of contents
 
+* [Abstract](README.md)
+* [1 Introduction](chapters/01-introduction.md)
+* [2 Relaxing the Core FL Assumptions](chapters/02-core\_assumptions.md)
+* [3 Improving Efficiency and Effectiveness](chapters/03-efficiency\_and\_effectiveness.md)
+* [4 Preserving the Privacy of User Data](chapters/04-privacy.md)
+* [5 Defending Against Attacks and Failures](chapters/05-robustness.md)
+* [6 Ensuring Fairness and Addressing Sources of Bias](chapters/06-fairness.md)
+* [7 Addressing System Challenges](7-addressing-system-challenges.md)
+* [8 Concluding Remarks](chapters/07-conclusion.md)
+* [A Software and Datasets for Federated Learning](chapters/08-appendix\_a.md)