隐私计算研究进展、现状及趋势

一个新的理论从创立到得到社会各界认可，往往需要较长的时间，克服各种困难，不断迭代演进，逐步发展完善，隐私计算还需要做大量的理论和技术探索研究。根据大数据安全和隐私计算技术的发展，中国中文信息学会大数据安全和隐私计算专业委员会 2018 年因势而成立，隐私计算是本专委会致力于推动的重要学术工作。经过几年来隐私计算的研究与发展，隐私计算得到学术界和产业界的认同，因此本专委会（李凤华、李晖、邱卫东、牛犇、邹德清等）从 2021 年开始撰写隐私计算研究进展报告。

2022-01-12
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基于梯度向量场的分子三维结构生成

梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。

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基于图深度学习的自然语言处理、方法及其应用

像素深度和图像深度是两个相互关联但又有所不同的两个概念。像素深度是指存储每个像素所需要的比特数。假定存储每个像素需要8bit，则图像的像素深度为8。图像深度是指像素深度中实际用于存储图像的灰度或色彩所需要的比特位数。假定图像的像素深度为16bit，但用于表示图像的灰度或色彩的位数只有15位，则图像的图像深度为15。图像深度决定了图像的每个像素可能的颜色数，或可能的灰度级数。例如，彩色图像每个像素用R,G,B三个分量表示,每个分量用8位，像素深度为24位

2022-01-12
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基于最优传输理论无监督图压缩及其应用

传输理论（transmission theory）阐述信号传输的基本规律，分析信号在传输过程中出现的损耗、畸变和干扰等现象，寻求使信号保持良好传输状态的措施，实现高效率、高质量通信的实用性理论。是通信科学中一门重要的基础学科。

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图表征学习在美团推荐中的应用

图像表征不同于图式表征。视觉文化日益受到关注的今天，图像已逐渐取代文字，成为传达信息最重要的手段之一，在教育传播领域也表现出同样的趋势。本文主要探讨了为什么要关注用图像来表征知识，怎么用图像来表征知识这两个问题，通过对视觉思维规律的研究，探究如何提高用图像表征知识的效率。传统的表征方式是用文字来表征知识，但文字具有不形象、难理解等缺点，而且受到各个国家民族文字不同的限制，给传播造成很大的困难。图像可以跨越国家、民族的界限，而且具有信息量大、直观形象等特点，成为一种强有力的表征形式。通过研究学习者如何解读图像表征的规律，能更好的指导我们对知识进行表征的过程，以提高传播的效果。

2022-01-12
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Angel图神经网络在推荐场景下的实践

图计算（Graph Processing）是将数据按照图的方式建模可以获得以往用扁平化的视角很难得到的结果。图（Graph）是用于表示对象之间关联关系的一种抽象数据结构，使用顶点（Vertex）和边（Edge）进行描述：顶点表示对象，边表示对象之间的关系。可抽象成用图描述的数据即为图数据。图计算，便是以图作为数据模型来表达问题并予以解决的这一过程。以高效解决图计算问题为目标的系统软件称为图计算系统。

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图机器学习在生物峰会生物计算与图

生物计算是指利用生物系统固有的信息处理机理而研究开发的一种新的计算模式。生物计算研究包括器件和系统两个方面。利用有机（或生物）材料在分子尺度内构成的有序体系、提供通过分子层次上的物理化学过程信息检测、处理、传输和存储的基本单元。称为分子器件。生物计算系统的结构和计算原理不同于传统的计算系统，它的结构一般是并行分布式的。信息存储往往是短时记忆和长时记忆的结合，是通过学习完成的。它的计算则表现为复杂的动态过程，不仅存在精确的时间同步，甚至要求在分维时间尺度上才能描述。

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图神经网络在推荐召回中的应用和挑战

在如今流量为王的时代，对一个公司来说，有了用户之后才可以开展后续的业务；对于投放人员来说，以更低的成本为公司带来更多高质量的用户来说就是自己价值的体现，而对运营从业人员来说，让活跃用户留在自己平台和流失用户的召回则是工作的重中之重。

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