由于交通运输行业的不断发展，传统驾驶方式在安全性、效率性等方面出现了不可忽视的问题，辅助驾驶技术和自动驾驶技术的需求也在日益增加，其中数据集隐私问题和算力分配问题也是一个重大的研究方向。对此可以结合联邦学习和辅助驾驶场景两个方面，在保护车辆数据隐私和信息安全的前提下，利用驾驶车辆自身的数据资源，通过联邦学习模式搭建出交通标志识别分布式架构系统，训练出有实际应用场景的神经网络模型。
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