Lightweight Industrial Image Classifier based on Federated Few-Shot Learning（作者：Xinyue Sun, Shusen Yang, Cong Zhao）。该工作提出了一种轻量小样本工业视觉模型FLRN。首先，提出了首个跨样本稀缺工业数据孤岛的联邦小样本学习框架，在保护数据隐私的前提下充分利用稀缺工业样本进行模型训练。再者，设计了一种轻量工业视觉模型FLRN及其边云协同训练方法，显著降低边缘设备的模型训练开销。最后，在晶圆缺陷检测、变电站智能运维等多个真实工业视觉场景中全面验证了所提出方法的有效性：FLRN在达到与业界最优方法相当的模型精度的同时，降低了高达95%的边缘设备资源开销。