Privacy-Preserving Federated Autoencoder for ECG Anomaly Detection on Edge Devices
该论文提出并评估了一个端到端的联邦学习系统，用于在边缘设备上进行无监督的12导联心电图异常检测。系统结合了三种自编码器架构（VanillaAE、ConvAE、VAE），基于Flower框架实现跨十个模拟医院的联邦平均聚合，并集成客户端差分隐
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← 返回所有主题Attention-Guided Fusion of 1D and 2D CNNs for Robust ECG-Based Biometric Recognition
本文提出了一种基于注意力引导的1D与2D CNN融合框架，用于鲁棒的ECG生物特征识别。现有方法大多单独处理一维时间信号或二维时频表示，泛化能力有限。作者构建了一个端到端的混合架构：1D分支（采用InceptionTime）从原始ECG信号