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去中心化智能健康网络（DIHN）
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
分布式智能网络(DIN)通过解决数据碎片化和封闭性造成的数据主权和人工智能利用方面的挑战，提供了全面的框架。该框架通过个人数据存储、联邦学习协议和奖励机制等方式，确保参与者对数据的控制和经济利益，并促进去中心化、可扩展的生态系统的发展。
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关键要点
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分布式智能网络(DIN)解决数据碎片化和封闭性带来的数据主权和人工智能利用挑战。
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框架通过个人数据存储、联邦学习协议和奖励机制确保参与者对数据的控制和经济利益。
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个人数据存储是数据主权的先决条件。
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在公共区块链上实施可扩展的联邦学习协议，数据仅与参与者共享模型参数更新。
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无信任的奖励机制激励参与，确保公平的奖励分配。
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框架确保没有实体可以阻止或控制对参与者数据的训练访问。
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支持有效的人工智能训练，让参与者保持对数据的控制并获得经济利益。
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促进去中心化、可扩展的生态系统，利用集体人工智能发展有益的算法。
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