引领创新，追求卓越：林大校园的崭新篇章

　　随着互联网技术的飞速发展，给人类社会带来了前所未有的变革，也带来了极大的风险和挑战。各类数据泄露、数据滥用、个人隐私侵害等安全事件更是层出不穷。保护公民个人隐私不受侵害，已经成为当前互联网的重要课题之一。

　　针对当前的痛点问题，东北林业大学计算机与控制工程学院本科生张凯乐、张娜充分发挥专业知识，开发了一套基于联邦学习的学生行为智能检测系统，该系统通过高效隐私保护的方式提高课堂互动质量，为教育领域的创新拉开崭新的序幕。

　　联邦学习是一种机器学习技术，允许多个设备或服务器协作学习一个共同的模型，而不需要直接交换数据。这意味着每个参与的设备可以在本地训练模型，只需将模型的更新信息发送到中心服务器进行汇总。这种方法不仅提高了学习效率，还大大增强了数据的隐私性和安全性。他们通过Kubernetes、KubeEdge、EdgeMesh、Sedna、YOLOv5等前沿技术进行结合，成功的开发了一套了基于联邦学习的学生行为智能检测系统，目前该系统已经在林大校园内成功应用。

　　随着技术的不断进步和教育领域的不断创新，基于联邦学习的学生课堂行为检测系统无疑为教育技术的未来开辟了新的道路。这不仅展示了技术如何以人为本的方式服务于教育，也为其他领域提供了一个如何安全、高效利用数据的范例。