针对大数据和人工智能应用中普遍存在的数据多源异构、高质量训练数据缺乏、数据安全和数据孤岛问题，研究如何利用多模态机器学习来提升来提高AI的综合认知能力、如何利用主动学习和半监督学习来提升训练数据生产效率、和如何实现以数据不动，数据价值流动为目标的安全高效协同联邦学习体系。打造机器自学习大数据平台，提高人机协作效率，低成本生产高质量知识图谱和ML-Ready数据，解决多种联邦场景下（包括同、异构数据，同、异构设备）的安全联邦学习算法的和质效优化问题。为自动驾驶、健康医疗、生物制药等重点国家行业需求，提供理论支持和技术保障，推动我国在大数据和人工智能领域的战略布局和产业升级。
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