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Paillier半同态加密:原理、高效实现方法和应用

《数据安全法》已于9月1日起正式实施,两个月后《个人信息保护法》也将开始施行,意味着数据安全和隐私保护方面的监管将会在年内陆续到位。 在合规收紧大背景下,“数据孤岛”现象日渐明显。如何实现安全的数据流通,保护数据隐私并发挥数据的价值,支持多方的联合计算,是各大数据平台亟需解决的问题。而隐私计算技术旨在实现“数据可用不可见”的目标,具有广阔的应用前景。在联合国隐私增强计算技术手册[35]中,列出了同态加密(Homomorphic Encryption, HE)、安全多方计算(Secure Multiparty Computation, MPC)等5种隐私计算技术,其中HE提供了对加密数据进行处理的能力,完美符合隐私计算的计算模式,是当前学术研究的热点,受到了广泛的关注。

  • 2023-04-03
  • 阅读195

全同态加密的理论与构造-上篇

本文全同态加密暑期班下午场的课程笔记。下午场课程由谢翔老师主讲,题目为《全同态加密的理论与构造》。谢翔老师是上海期智研究院研究员,主要从事高效安全多方计算协议、全同态加密算法的研究与实现。谢老师主要讲解了Gentry's 自举定理、三代全同态加密算法的构造以及面向应用的全同态加密算法

  • 2023-04-03
  • 阅读232

全同态加密的理论与构造-下篇

本文是全同态加密暑期班下午场的课程笔记下篇。课程由谢翔老师主讲。主要对三代全同态加密算法进行介绍,并更多聚焦于第二代和第三代算法。谢老师在最后对全同态加密方向的开放问题和可研究的方向进行了介绍。

  • 2023-04-03
  • 阅读221

联邦学习前沿|基于图神经网络的联邦推荐系统研究

随着人工智能、云计算等领域的蓬勃发展,大数据时代已经到来,推荐系统(Recommender System,RS)作为解决“信息过载”的有效工具得以广泛应用。推荐系统根据用户的需求、兴趣等,通过推荐算法从海量数据中挖掘出用户感兴趣的信息、服务等,并将结果智能化、个性化地推送给用户。

  • 2023-04-03
  • 阅读284

FSG上海外服:后疫情时代薪酬管理和数字化趋势报告上篇之薪酬福利

后疫情时代到来,百年未有之大变局加速演进。放眼全球,各国的政治、经济社会都在发生前所未有的颠覆性改变。作为时代的亲历者,每一个个体、企业、国家都身处历史的洪流之中。如传奇赛车手埃尔顿·塞纳 (Ayrton Senna) 所说:“你不能在晴天超过15辆车,但在下雨天你可以。”晴天路好开,而越是好开的路越难拉开差距。下雨天道路泥泞,反而更有机会弯道超车。因此,当前的环境对于企业和个体来说,既是一条曲折泥泞的道路,同时也在弯道处隐藏着巨大的机遇。

  • 2023-04-10
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  • 29页
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DT财经&一汽大众:2022新中产户外生活方式报告

DT财经调研显示,有86%的新中产会在平时参与户外活动。定期去户外的新中产比例更高,达66.2%,在其他人群中这个数字是55.4%。最近一年,新中产平均参加过约5类户外活动;年收入在40-49万的新中产最热衷于尝试体验,平均参与过5.6类户外活动。

  • 2023-04-10
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2022年度智能制造标准应用试点项目公布

经过企业申报、地方推荐、评审、社会公示等程序,国家标准化管理委员会、工业和信息化部近日遴选公布2022年度智能制造标准应用试点项目名单,《工业控制系统大规模个性化定制标准应用试点》等59个智能制造标准应用试点项目进入名单。各地有关部门应切实加强组织监督,稳步推进试点工作,加强项目总结及评估,推动制造业企业运用标准化方式组织生产、经营、管理和服务。

  • 2023-01-29
  • 阅读1416

巡检主要是"巡"还是"检"?

巡检人员在设备巡检过程中,严格按照规程,用高度的责任感和'望、闻、问、切'的巡检方法,巡检人员在设备巡检过程中,严格按照规程,用高度的责任感和'望、闻、问、切'的巡检方法

  • 2023-02-14
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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微模块化数据中心机房建设方案

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