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数字经济对税收治理转型的影响与对策——基于政治经济学和治理理论分析视角

数字技术引发了国家治理的深度变革,对已有的治理理念、政策措施、制度规则和技术手段产生了巨大影响。税收作为国家治理的重要组成部分,在数字技术的冲击下也面临着制度调整与革新。面对数字经济带来的新机遇和新考验,我们既需要以包容审慎的政策措施来积极助力数字经济发展,更需要调整政府监管的体制,加快税收治理体系的数字化转型,着力构建更加一体化、法治化、信息化的数字经济税收体制。本文将结合数字经济的基本特征以及税收治理的实际,运用马克思主义政治经济学中的生产力和生产关系理论以及治理相关理论,通过分析新经济、新业态和新模式带来的新挑战,研究包括税务机关在内的治理理念、方式、技术和组织的变革路径,提出当前我国在推进税收治理体系和治理能力的现代化进程中,加快税收监管工作数字化转型的实践策略。

  • 2022-01-22
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安全的纵向联邦学习框架

快速安全的联邦学习框架实现的过程中,需要两个条件:第一是确保通信的安全,即此框架在通信过程中不会被其它的系统所攻击,如果整个通信过程被其它系统所攻击,这可能也是现在很多联邦学习所要面临的挑战。第二是需要一个可信赖的第三方来进行调度(也即coordinator的角色)。

  • 2022-01-20
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基于隐私保护计算的金融科技创新探索

数据隐私保护,是指对企业敏感的数据进行保护的措施。数据隐私保护可以通过数字水印进行版权信息识别,可以通过数据脱敏实现技术上的变形处理。

  • 2022-01-21
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4-4 隐私计算赋能金融企业数字化转型

隐私计算(Privacy computing)是指在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的技术集合,达到对数据“可用、不可见”的目的;在充分保护数据和隐私安全的前提下,实现数据价值的转化和释放。

  • 2022-01-20
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基于隐私保护计算的医学研究应用

在2000年以后,出于应用上的需求,又开始开辟新的思路,如差分隐私,简单说像原始数据去可控的加入噪声,让个体的隐私得到保护,同时对最终的计算结果影响可控。另外一条路是2013年英特尔提出了基于SGX的可信执行环境技术,在硬件层面提供了一种数据可用不可见的机制,在2016年,Google把分布式机器学习拓展到隐私保护领域,提出了联邦学习的概念,最开始是用大量的手机终端来训练输入法的模型,后来融合联邦学习和密码学,安全性进一步得到一定的提升。

  • 2022-01-21
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MPC中的匿踪查询协议及应用

MPC(Model Predictive Control),又称RHC, Receding Horizon Control,是一种进阶过程控制方法,自1980年以来开始在化工炼油等过程工业得到应用,并在经济领域开始得到应用。

  • 2022-01-20
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自研联邦学习系统的技术实践和难点

近两年,联邦学习发展迅速,开始从理论研究迈向批量应用的落地阶段,越来越多企业尝试引入联邦学习,用它来解决人工智能大规模落地过程中遭遇的数据瓶颈问题。但现成的联邦学习工具和框架并非拿来即用的“灵丹妙药”,联邦学习要真正在企业实际业务场景中发挥作用,仍有许多问题需要摸索,比如如何匹配业务的实际需求、如何兼容现有业务流程、如何尽可能减少对已有训练系统的改动等。为此,InfoQ 采访了腾讯 TEG 数据平台部的智能学习团队,深入了解联邦学习在腾讯的实践情况,以及他们对联邦学习技术难点的解决思路。

  • 2022-01-20
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如何将图算法应用于金融生产数据

图算法指利用特制的线条算图求得答案的一种简便算法。无向图、有向图和网络能运用很多常用的图算法,这些算法包括:各种遍历算法(这些遍历类似于树的遍历),寻找最短路径的算法,寻找网络中最低代价路径的算法,回答一些简单相关问题(例如,图是否是连通的,图中两个顶点间的最短路径是什么,等等)的算法。图算法可应用到多种场合,例如:优化管道、路由表、快递服务、通信网站等。

  • 2022-01-20
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