智慧酒店评估影响因子分析研究

智慧酒店评估影响因子分析研究等相关方面的问题

2022-01-20
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一篇搞懂隐私计算中的联邦学习

联邦学习技术今天已经成为保证隐私保护、数据安全合规的重要技术手段。特别是在金融支付领域，人们已经在积极探索应用联邦学习技术去保护商业机密、用户隐私以及满足监管和合规要求的可能性。但作为一门新技术，联邦学习还不够成熟；其适用的场景，以及每个场景中相应所面临的安全问题以及局限性，还有待梳理。为此，本文介绍联邦学习的基本底层机制，梳理其发展源流，并就其中涉及的各种质量与安全问题、落地应用注意事项提出具体建议。特别地，本文区分了各种威胁模型下的数据安全需求，以及提出应对数据投毒和模型投毒需要结合使用可信计算技术。

2022-01-20
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隐私计算产品评估体系

当前，隐私计算技术的可用性大大增强，使用场景逐渐丰富，隐私计算产品化程度逐步成熟，产品数量呈爆发式增长，产品类型也日趋丰富，隐私计算产业已逐步形成。作为新兴技术，使用者难以综合判定选择隐私计算产品，因此亟需建立统一的隐私计算产品规范和产品评估体系。在论述了隐私计算从前沿技术到落地产品的历程后，对隐私计算产品的现状进行了分析；结合实际工作，提出了一套隐私计算产品评估体系，并对隐私计算产品评估体系进行了展望。

2022-01-20
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隐私计算-密码学-同态加密

近年来，随着大数据与人工智能的盛行，针对个人的个性化的推荐技术的不断发展，人们在享受便利的同时，也深深的感觉到无处不在的监控与监事，比如刚刚浏览了一个网站的商品，当去其他网站访问的时候就会推荐类似的产品；刚刚搜索了某件商品，在很多其他的场景中都会给你推荐。这种体验，谈不上不好，也谈不上多坏，但是如果仔细想想，就感觉自己的网上进行裸奔，个人隐私，一清二楚，毫无隐私可言，细思极恐。

2022-01-21
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数字化发展中的个人信息保护监管策略思考

新冠疫情的全球蔓延加速了经济社会的数字化进程，数字化发展正从社交、购物、出行等各个方面给民众带来全新体验。但数字化驱动经济发展的同时，也频繁出现个人信息被泄露、窃取、贩卖等安全事件，随之带来个人精神和财产安全威胁。因此，如何在全球数字化进程中兼顾数据驱动发展和个人信息保护监管也已成为国际社会关注的热点问题。以多源分析当前个人信息安全面临的热点问题为导向，通过对比研究国际典型的个人信息保护监管模式，分析目前我国监管策略存在的挑战，进而从立法、治理及个人救济几方面提出实现数字经济创新发展和个人信息保护平衡的建议。

2022-01-20
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深度学习中的隐私保护技术综述

如今机器学习以及深度学习在各个领域广泛应用，包括医疗领域、金融领域、网络安全领域等等。深度学习的首要任务在于数据收集，然而在数据收集的过程中就可能产生隐私泄露的风险，而隐私泄露将导致用户不再信任人工智能，将不利于人工智能的发展。本文总结了目前在深度学习中常见的隐私保护方法及研究现状，包括基于同态加密的隐私保护技术、差分隐私保护技术等等。

2022-01-21
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从迁移学习到图像合成

迁移学习现在很火，在人工智能各个领域都有广泛应用。迁移学习是一个大家族，按照迁移对象可以分为不同域（domain）之间的迁移，不同种类（category）之间的迁移，不同模型（model）之间的迁移，不同模态（modality）之间的迁移，不同任务（task）之间的迁移等等。

2022-01-20
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排序学习（Learningtorank）综述

点击数据隐式反映了同Query下搜索结果之间相关性的相对好坏。在搜索结果中，高位置的结果被点击的概率会大于低位置的结果，这叫做”点击偏见”（Click Bias）。但采取以上的方式，就绕过了这个问题。因为我们只记录发生了”点击倒置”的高低位结果，使用这样的”偏好对”作为训练数据。

2022-01-21
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