速继明丨论数字化对社会治理的空间重构及其思维变革

摘要丨数字化，既是现代社会变革的引擎，也是推动社会治理现代化的重要契机。如何认知和把握数字化引起的社会变革，把握数字化变革的内在规律和趋势，是提高社会治理现代化、智能化水平的重要途径。因而，从历史演进的角度考察人类数字化生存图景，以及从数字化分析现代社会治理空间和治理思维变革，对于推进我国国家治理体系和治理能力现代化具有重要的理论和实践意义。

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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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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联邦学习：统一数据协作和隐私保护的技术解决之道

讲到多方安全计算（MPC），就会提到姚氏百万富翁问题：有两个很有钱的富翁，他们想知道谁更有钱，他们又都不想让除己以外的任何人知道自己实际有多少钱（即不信任任何第三方）。这是一个典型的两方安全计算案例，需要在不分享原始数值的情况下，得出想要的结论。其中相关的技术包括：秘密分享，模糊传输，同态加密，混淆电路。

2022-01-20
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基于秘密共享与同态加密的纵向联邦学习方案研究

由于日趋严格的隐私保护政策，各种隐私保护算法被提出。联邦学习能够在保护用户隐私不被泄露的情形下，运行各种机器学习算法。介绍了在不同场景下适用的联邦学习框架，并以逻辑回归为例介绍了纵向联邦学习的几种常用实现方式；此外，对各种实现方式的优缺点及适用场景进行了分析。

2022-01-20
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ApacheShardingSphere的蓝海探索

Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库解决方案组成的生态圈，它由 JDBC、Proxy 和 Sidecar（规划中）这 3 款既能够独立部署，又支持混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据水平扩展、分布式事务和分布式治理等功能，可适用于如 Java 同构、异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。

2022-01-20
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电源设计之拓扑结构

单端反激式变压器设计的方法较多，但对于反激式设计来说最难的也就是变压器的设计和调整。一般须视具体工作状态而定，这里我结合自己的调试经验介绍一种快捷的近似计算方法。

2022-01-20
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GBT29628-2013永磁（硬磁）脉冲测量方法指南

GBT 29628-2013 永磁（硬磁）脉冲测量方法指南

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