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结合机器学习修正结果集，可通过对结果集的挖掘分析，构建动态可延展的数据模型，继而在持续数据输入中，通过机器学习等方式，持续修正结果集。实现智能根据业务数据变化调整数据模型，同时提供相应的api可手动更正模型。 利用强化学习进行联邦计算：利用强化学习实现联邦计算，在数据不可见的情况下，通过联邦计算的方式构建数据模型，输出结果集。 项目建成多应用于教育行业和公积金行业 ： （1）在教育行业，根据学生当前学习情况的量化数据，来进行量身智能定制合适的学习资料； （2）在公积金行业，通过联邦学习，为与各家银行建立数据模型，为风险预估赋能。 需要对人工智能领域有落地实践的单位，或引领相关技术领域的团队进行深入合作，共创数据价值。
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