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學士論文獎的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦楊強劉洋程勇康焱陳天健于涵寫的 聯邦學習 可以從中找到所需的評價。
國立中興大學 中國文學系所 林安梧所指導 林伯安的 從緣起性空到本體佛性――以道生、吉藏、湛然為核心之展開 （2018），提出學士論文獎關鍵因素是什麼，來自於道生、吉藏、湛然、緣起性空、本體佛性。
而第二篇論文國立臺灣大學 中國文學研究所 蔡振豐所指導 陳靜芳的 明末曹洞宗博山無異元來禪師研究 （2016），提出因為有 無異元來、博山系、曹洞宗、無明慧經、壽昌派的重點而找出了 學士論文獎的解答。
聯邦學習
為了解決學士論文獎 的問題，作者楊強劉洋程勇康焱陳天健于涵 這樣論述：
如何在保證本地訓練資料不公開的前提下，實現多個資料擁有者協同訓練一個共用的機器學習模型？傳統的機器學習方法需要將所有的資料集中到一個地方（例如，資料中心），然後進行機器學習模型的訓練。但這種基於集中資料的做法無疑會嚴重侵害使用者隱私和資料安全。如今，世界上越來越多的人開始強烈要求科技公司必須根據使用者隱私法律法規妥善地處理使用者的資料，歐盟的《通用資料保護條例》是一個很好的例子。 在《聯邦學習》中，我們將描述聯邦學習（亦稱聯邦機器學習）如何將分散式機器學習、密碼學、基於金融規則的激勵機制和博弈論結合起來，以解決分散資料的使用問題。我們會介紹不同種類的面向隱私保護的機器學習解決方案以及技術背
景，並描述一些典型的實際問題解決案例。我們還會進一步論述聯邦學習將成為下一代機器學習的基礎，可以滿足技術和社會需求並促進面向安全的人工智慧的開發和應用。 《聯邦學習》可供電腦科學、人工智慧和機器學習專業的學生，以及大資料和人工智慧應用程式的開發人員閱讀，也可供高等院校的教員、研究機構的研究人員、法律法規制定者和政府監管部門參考。 楊強 楊強教授是微眾銀行的首席人工智慧官（CAIO）和香港科技大學（HKUST）電腦科學與工程系講席教授。他是香港科技大學電腦科學與工程系的前任系主任，並曾擔任大數據研究院的創始主任（2015-2018年）。他的研究興趣包括人工智慧、機器學
習和資料採擷，特別是遷移學習、自動規劃、聯邦學習和基於案例的推理。他是多個國際協會的會士（Fellow），包括ACM、AAAI、IEEE、IAPR和AAAS。他於1982年獲得北京大學天體物理學學士學位，分別於1987年和1989年獲得馬里蘭大學派克分校電腦科學系碩士學位和博士學位。他曾在在滑鐵盧大學（1989-1995年）和西蒙弗雷澤大學（1995-2001年）擔任教授。他是ACMTIST和IEEETBD的創始主編。他是國際人工智慧聯合會議（IJCAI）的理事長（2017-2019年）和人工智慧發展協會（AAAI）的執行委員會成員（2016-2020年）。楊強教授曾獲多個獎項，包括2004/
2005ACMKDDCUP冠軍、ACMSIGKDD卓越服務獎（2017）、AAAI創新人工智慧應用獎（2018,2020）和吳文俊人工智慧傑出貢獻獎（2019）。他是華為諾亞方舟實驗室的創始主任（2012-2014年）和第四範式（AI平臺公司）的共同創始人。他是IntelligentPlanning（Springer）、CraftingYourResearchFuture(Morgan&Claypool)、TransferLearning（CambridgeUniversityPress）與Constraint-basedDesignRecoveryforSoftwareEngineering
（Springer）等著作的作者。 劉洋 劉洋是微眾銀行AI項目組的高級研究員。她的研究興趣包括機器學習、聯邦學習、遷移學習、多智慧體系統、統計力學，以及這些技術的產業應用。她於2012年獲得普林斯頓大學博士學位，2007年獲得清華大學學士學位。她擁有多項國際發明專利，研究成果曾發表於Nature、IJCAI和ACMTIST等科研刊物和會議上。她曾獲AAAI人工智慧創新應用獎、IJCAI創新應用獎等多個獎項，並擔任IJCAI高級程式委員會委員，NeurIPS等多個人工智慧會議研討會聯合主席，以及IEEEIntelligentSystems期刊客座編委等。 程勇 程勇是微眾銀行AI項目組
的高級研究員。他曾任華為技術有限公司（深圳）高級工程師和德國貝爾實驗室高級研究員，也曾在華為-香港科技大學創新實驗室擔任研究員。他的研究興趣和專長主要包括聯邦學習、深度學習、電腦視覺和OCR、數學優化理論和演算法、分散式和網路計算以及混合整數規劃。他發表期刊和會議論文20餘篇。他於2006年、2010年、2013年分別在浙江大學、香港科技大學、德國達姆施塔特工業大學獲工學學士學位（一等榮譽）、碩士學位和博士學位。他于2014年獲達姆施塔特工業大學最佳博士論文獎，於2006年獲浙江大學最佳學士論文獎。他在ICASSP’15會議上做了關於“混合整數規劃”的教程。他是IJCAI’19和NIPS’19
等國際會議的程式委員會委員。 康焱 康焱是微眾銀行AI項目組的高級研究員。他的工作重點是面向隱私保護的機器學習和聯邦遷移學習技術的研究和實現。他在馬里蘭大學巴爾的摩分校獲電腦碩士和博士學位。他的博士論文研究的是以機器學習和語義網路進行異構資料集成，並獲得了博士論文獎學金。在就讀研究生期間，他參與了與美國國家標準與技術研究院（NIST）和美國國家科學基金會（NSF）合作的多個項目，設計和開發語義網路集成系統。他在商務軟體專案方面也有著豐富的經驗。他曾在美國StardogUnion公司和美國塞納公司工作了四年多的時間，從事系統設計和實現方面的工作。 陳天健 陳天健是微眾銀行AI項目組的副總
經理。他現在負責構建基於聯邦學習技術的銀行智慧生態系統。在加入微眾銀行之前，他是百度金融的首席架構師，同時也是百度的首席架構師。他擁有超過12年的大規模分散式系統設計經驗，並在Web搜尋引擎、對等網路存儲、基因組學、推薦系統、數位銀行和機器學習等多個應用領域中實現了技術創新。他現居於中國深圳，與其他工作夥伴一起建設和推廣聯邦AI生態系統和相關的開源項目FATE。 于涵 於涵現任職新加坡南洋理工大學（NTU）電腦科學與工程學院助理教授、微眾銀行特聘顧問。在2015—2018年期間，他在南洋理工大學擔任李光耀博士後研究員（LKYPDF）。在加入南洋理工大學之前，他曾在新加坡惠普公司擔任嵌入式軟
體工程師。他於2014年獲南洋理工大學電腦科學博士學位。他的研究重點是線上凸優化、人工智慧倫理、聯邦學習及其在眾包等複雜協作系統中的應用。他在國際學術會議和期刊上發表研究論文120餘篇，獲得了多項科研獎項。 序言Ⅲ 前言Ⅳ 作者簡介Ⅷ 第1 章 引言/1 1.1 人工智慧面臨的挑戰/2 1.2 聯邦學習概述/4 1.2.1 聯邦學習的定義/5 1.2.2 聯邦學習的分類/8 1.3 聯邦學習的發展/11 1.3.1 聯邦學習的研究/11 1.3.2 開源平臺/13 1.3.3 聯邦學習標準化進展/14 1.3.4 聯邦人工智慧生態系統/15 第2 章 隱私、安全
及機器學習/17 2.1 面向隱私保護的機器學習/18 2.2 面向隱私保護的機器學習與安全機器學習/18 2.3 威脅與安全模型/19 2.3.1 隱私威脅模型/19 2.3.2 攻擊者和安全模型/21 2.4 隱私保護技術/22 2.4.1 安全多方計算/22 2.4.2 同態加密/27 2.4.3 差分隱私/30 第3 章 分散式機器學習/35 3.1 分散式機器學習介紹/36 3.1.1 分散式機器學習的定義/36 3.1.2 分散式機器學習平臺/37 3.2 面向擴展性的DML /39 3.2.1 大規模機器學習/39 3.2.2 面向擴展性的DML 方法/40 3.3 面向隱私保護
的DML /43 3.3.1 隱私保護決策樹/43 3.3.2 隱私保護方法/45 3.3.3 面向隱私保護的DML 方案/45 3.4 面向隱私保護的梯度下降方法/48 3.4.1 樸素聯邦學習/49 3.4.2 隱私保護方法/49 3.5 挑戰與展望/51 第4 章 橫向聯邦學習/53 4.1 橫向聯邦學習的定義/54 4.2 橫向聯邦學習架構/55 4.2.1 客戶-伺服器架構/55 4.2.2 對等網路架構/58 4.2.3 全域模型評估/59 4.3 聯邦平均演算法介紹/60 4.3.1 聯邦優化/60 4.3.2 聯邦平均演算法/63 4.3.3 安全的聯邦平均演算法/65 4
.4 聯邦平均演算法的改進/68 4.4.1 通信效率提升/68 4.4.2 參與方選擇/69 4.5 相關工作/69 4.6 挑戰與展望/71 第5 章 縱向聯邦學習/73 5.1 縱向聯邦學習的定義/74 5.2 縱向聯邦學習的架構/75 5.3 縱向聯邦學習演算法/77 5.3.1 安全聯邦線性回歸/77 5.3.2 安全聯邦提升樹/80 5.4 挑戰與展望/85 第6 章 聯邦遷移學習/87 6.1 異構聯邦學習/88 6.2 聯邦遷移學習的分類與定義/88 6.3 聯邦遷移學習框架/90 6.3.1 加法同態加密/93 6.3.2 聯邦遷移學習的訓練過程/94 6.3.3 聯
邦遷移學習的預測過程/95 6.3.4 安全性分析/95 6.3.5 基於秘密共用的聯邦遷移學習/96 6.4 挑戰與展望/97 第7 章 聯邦學習激勵機制/99 7.1 貢獻的收益/100 7.1.1 收益分享博弈/100 7.1.2 反向拍賣/102 7.2 注重公平的收益分享框架/103 7.2.1 建模貢獻/103 7.2.2 建模代價/104 7.2.3 建模期望損失/105 7.2.4 建模時間期望損失/105 7.2.5 策略協調/106 7.2.6 計算收益評估比重/108 7.3 挑戰與展望/109 第8 章 聯邦學習與電腦視覺、自然語言處理及推薦系統/111 8.1
聯邦學習與電腦視覺/112 8.1.1 聯邦電腦視覺/112 8.1.2 業內研究進展/114 8.1.3 挑戰與展望/115 8.2 聯邦學習與自然語言處理/116 8.2.1 聯邦自然語言處理/116 8.2.2 業界研究進展/118 8.2.3 挑戰與展望/118 8.3 聯邦學習與推薦系統/119 8.3.1 推薦模型/120 8.3.2 聯邦推薦系統/121 8.3.3 業界研究進展/123 8.3.4 挑戰與展望/123 第9 章 聯邦強化學習/125 9.1 強化學習介紹/126 9.1.1 策略/127 9.1.2 獎勵/127 9.1.3 價值函數/127 9.1.4
環境模型/127 9.1.5 強化學習應用舉例/127 9.2 強化學習演算法/128 9.3 分散式強化學習/130 9.3.1 非同步分散式強化學習/130 9.3.2 同步分散式強化學習/131 9.4 聯邦強化學習/131 9.4.1 聯邦強化學習背景/131 9.4.2 橫向聯邦強化學習/132 9.4.3 縱向聯邦強化學習/134 9.5 挑戰與展望/136 第10 章 應用前景/139 10.1 金融/140 10.2 醫療/141 10.3 教育/142 10.4 城市計算和智慧城市/144 10.5 邊緣計算和物聯網/146 10.6 區塊鏈/147 10.7 第五代移動
網路/148 第11 章 總結與展望/149 附錄A 資料保護法律和法規/151 A.1 歐盟的資料保護法規/152 A.1.1 GDPR 中的術語/153 A.1.2 GDPR 重點條款/154 A.1.3 GDPR 的影響/156 A.2 美國的資料保護法規/157 A.3 中國的資料保護法規/158 參考文獻/161
從緣起性空到本體佛性――以道生、吉藏、湛然為核心之展開
為了解決學士論文獎 的問題，作者林伯安 這樣論述：
中國佛教思想由「性空」發展到「佛性」，應為學者之共識。吾人知曉中國佛教主流由「性空」到「佛性」之大致趨勢；但對於其中細膩之義理會通、思想流衍、學派交涉等情形，並不詳知。筆者欲一探此思想發展其中脈絡，並探討相關問題。本論文所處理之問題主要有四點：（一）以著名學者為核心、代表，探究其對於「從緣起性空到本體佛性」思想發展之實際影響，包含其如何會通義理、融通學派、抉擇自身思想等。（二）勾勒出中國佛教「從緣起性空到本體佛性」之發展歷程。（三）討論中國佛教「從緣起性空到本體佛性」發展之思想意義。（四）探討「佛教中國化」（「性空到佛性」此部分）之真實意涵。 本論文以道生（355？-434）、吉藏（5
49-623）、湛然（711-782）為核心作展開，乃因三位皆處於中國佛教史之「轉折」位置。筆者以三位分別代表「從緣起性空到本體佛性」之第一期（發軔期）、第二期（樞紐期）和第三期（完成期），初步架構出一「從緣起性空到本體佛性」之佛教發展史。全文共分五章：第一章為「緒論」，第五章為「結論」，第二、三、四章為主文。第二章標題為「道生――『佛性經線』與『空性緯線』」，共分三節，分別論述道生思想之「先驅」、「內涵」及「影響」。第三章標題為「吉藏――『遮詮佛性』與『表詮佛性』」，共分三節；第一節為「南北朝佛性論述評」，此為道生至吉藏間佛性思想之過渡，二、三節集中論述吉藏之「遮詮佛性論」與「表詮佛性論」，
可見其思想發展。第四章標題為「湛然――『不二佛性』與『圓融佛性』」，亦分三節，第一節討論天台「融空性入佛性」之思想，第二節集中研究湛然之佛性思想，第三節則探討湛然乃至以降之「本體佛性論」。全文經一步步論述，試圖得見中國佛教「從緣起性空到本體佛性」之藍圖。 研究發現，中國佛教「從緣起性空到本體佛性」之發展趨勢，大抵和三項因素有關：（一）表現傾向真常系佛學之義理抉擇，因真常系較其他二系（性空、唯識）為接近具「形上學」、「本體論」之中國儒、道哲學。（二）顯示出「不離世間」、「當下即是」之解行思想。（三）體現出中國佛教「重視修證」之特點。又「佛性論」在印度為真常心與真常空之融合，至中國則與儒、道交流
，發展為「理具隨緣」、「十界圓融」及「主客合一」之「本體佛性論」。「本體佛性論」深受儒、道「架構」方面影響，不太受「立場」方面影響；因此我們論定，中國佛教之「融空性入佛性」，大都實能保持佛教思想，並非為「儒道化」或「偽佛教」。
明末曹洞宗博山無異元來禪師研究
為了解決學士論文獎 的問題，作者陳靜芳 這樣論述：
無異元來為明代曹洞宗小山宗書（1500-1567）──廩山常忠（1514-1588）──無明慧經（1548-1618）之法傳弟子，是明末時期深具影響力、十分重要的一位禪師，主要弘化地區以江西、福建、廣東為主，晚年禪風流衍到了安徽和金陵，對日後曹洞宗在海外傳播極具影響力，可惜目前學界較少研究。本文選擇無異元來作為研究對象，在長谷部幽蹊的研究基礎上，進一步蒐集海內外圖書館所藏無異元來語錄資料，透過第一手資料的研讀，配合相關禪師語錄、佛寺志、地方志和明人文集，從中梳理出無異元來的生平事略，將之繫年整理成年譜（參見附錄一），並由之開展議題。首先討論無異元來在當時所必須面對的外在惡劣環境以及佛教內部的
困境，他如何由自身悟證之宗教實踐，因應世變風氣而熔鑄成獨特風格的博山禪系，重新建立起曹洞家風，同時塑造了特定僧團的集體記憶和禪修取向，在壽昌禪中獨出一枝。再者，主要說明無異元來的宗教觀、參禪法要和念佛法。並且重新檢討學者多謂無異元來「禪淨兼弘」的真實情景。無異元來在弘法前期，多教人以參禪、看話頭為主，後期則主要教人念佛，是因應度化因緣不同而採取不同的弘法策略。無異元來在宗脈傳承中堅守法系，卻能不拘泥於單一的門派教法；在實際的弘法度世的行動中，因應世變而採取當時最容易接引眾生的方法。最後約略提及壽昌派內隱然的法諍現象，但皆無法撼動無異元來在壽昌派中的嗣法地位，以及未來可能發展的研究議題和方向。