推动地方数据要素市场健康有序发展的思考

后疫情时代，数据成为数字经济的核心生产要素，作为数据要素和数据资产安全保护、价值生成、交易流通的重要载体和基础设施，建设数据交易平台对各地培育数据交易市场意义重大。我国数据要素市场尚处于起步阶段，数据交易机制和产品体系有待健全，特别是权属界定不清、要素流转无序、定价机制缺失、安全保护不足等问题成为制约地方数据要素市场发展的主要问题。建议从加强数据交易平台顶层设计、加快推进本地数据开放共享、建立健全数据要素市场体系、加大数据专业人才引培力度等方面入手，高标准建设数据交易平台，推动地方数据要素市场健康有序发展。

2022-01-20
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隐私计算在数据流通过程中的作用

“十四五”期间，国家鼓励数据流通、共享和融合，挖掘和发挥数据的潜在价值，以促进社会数字化转型。然而，数据在流通过程中存在隐私泄露的风险，各机构为了保障数据安全，不敢进行数据分享，形成“数据孤岛”现象，阻碍数据价值的挖掘利用。针对这一“矛盾”问题，隐私计算能够提供解决方案，隐私计算本质上是在保护数据隐私的前提下，解决数据流通的问题，实现数据“价值”和“知识”的流动与共享，真正做到“数据可用不可见”。

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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。

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关于GNN的几个疑问的思考

在伪标签中，以二分类为例，使用模型先训练有标签的数据，然后预测无标签数据，得到的概率值作为样本权重从而将每一个无标签样本分为两个带权重的标签分别为0，1的样本，此为软标签，或者直接进行概率截断得到标签为0或1的硬标签样本，不断迭代直到达到预定的迭代次数或预测概率收敛。

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隐私集合求交技术的理论与金融实践综述

隐私集合求交技术是目前隐私计算领域的一个热点研究方向，作为跨机构间数据合作的一个常用的前置步骤，在实际场景中具有很强的应用价值。介绍了隐私集合求交技术的分类与相关的技术路线，并以基于盲签名的隐私集合求交技术为例，详细解析可参考的隐私集合求交技术的实现流程；同时，结合目前隐私计算技术应用落地最广泛的金融行业的实际场景需求，介绍隐私集合求交技术在金融行业的应用场景，包括金融联合建模、金融联合统计、金融联合营销、金融运营分析等，从实际场景体现隐私集合求交技术的研究与应用价值；最后，对目前的隐私集合求交技术面临的技术挑战及研究发展方向进行分析和探讨。

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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。

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隐私计算关键技术及发展趋势

随着《网络安全法》、《数据安全法》和《个人信息保护法》三部基础性法律的正式施行，「数据安全」毫无疑问已经成为当前时代最值得关注的重要议题之一。达摩院2022十大科技趋势指出数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题，隐私计算是破解之道。

2022-01-20
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未来移动接入网虚拟化关键技术（基于NFV与SDN）—超级基站（包括卫星）

本文阐述计算机领域与移动通信领域的虚拟化技术，给出未来移动通信领域虚拟化技术的分类与需求，基于网络功能虚拟化与软件定义网络，分析集中式接入网架构中的虚拟化技术，从资源共享隔离、覆盖与承载分离的灵活功能配置以及虚拟化技术验证平台等方面，对基于NFV与SDN的集中式接入网虚拟化进行探讨。

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