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马攀如何从规划视角看浙江的垃圾焚烧市场

马攀 如何从规划视角看浙江的垃圾焚烧市场

  • 2021-12-30
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梅尾青志郎日立造船低温脱硝催化剂介绍

梅尾青志郎 日立造船低温脱硝催化剂介绍

  • 2021-12-30
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数据跨境流动的制度建设与技术支撑

随着互联网经济的发展以及新冠肺炎疫情后经济数字化进程的加速,数据日益成为关键生产要素。习近平总书记曾在不同场合多次强调数据的重要性:“在互联网经济时代,数据是新的生产要素,是基础性资源和战略性资源,也是重要生产力。”数据已和其他生产要素一起融入经济价值创造过程之中,对社会发展具有广泛影响。

  • 2021-12-30
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支持数据隐私保护的多方共赢技术

联邦学习的初衷旨在保护用户数据隐私,但这种分布式学习框架同时带来了诸多安全问题。首先需要引起重视的依然是数据隐私问题。虽然在联邦学习整个训练过程中,用户数据始终都保持在本地,与中心服务器交互的只是梯度或者本地模型,但有研究表明,攻击者通过用户上传的更新模型依然可以推测出用户的部分隐私信息。

  • 2021-12-30
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分布计算大数据机器学习系统研究进展

要实现高效的大数据机器学习,需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和大规模数据处理的一体化大数据机器学习系统。研究设计高效、可扩展且易于使用的大数据机器学习系统面临诸多技术挑战。近年来,大数据浪潮的兴起,推动了大数据机器学习的迅猛发展,使大数据机器学习系统成为大数据领域的一个热点研究问题。介绍了国内外大数据机器学习系统的基本概念、基本研究问题、技术特征、系统分类以及典型系统;在此基础上,进一步介绍了本实验室研究设计的一个跨平台统一大数据机器学习系统——Octopus(大章鱼)。

  • 2021-12-30
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浅析联邦学习与区块链技术

联邦学习(Federated Learning)是一种使用分布式优化方法来保护多方合作时数据隐私的技术,核心点在于:分布式和数据隐私。在在数据安全和隐私保护的发挥着重要作用。联邦学习不局限于传统的分布式优化问题,也不仅仅是通过传统密码学的同态加密等技术就轻易解决的任务,也并不是分布式优化和密码学的结合。联邦学习应用广泛,涉及技术领域众多,引起了世界范围内学者的广泛关注。

  • 2021-12-30
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联邦学习——面向数据安全和隐私保护破解之法

基于大数据的机器学习既推动了AI的蓬勃发展,也带来了一系列安全隐患。这些隐患来源于深度学习本身的学习机制,无论是在它的模型训练阶段还是在模型推理和使用阶段。当前AI安全已引起人们普遍的关注,各项的治理措施也因此积极开展。

  • 2021-12-30
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从分布式系统到联邦学习

分布式计算的前身,是“并行计算(Parallel Computing)”。在大数据时代之前,有很多研究工作为了让机器学习算法更快,而利多了多个处理器并行计算。这类工作通常被称为“并行机器学习”,其核心目标是把计算任务拆解成多个小的任务,分配到多个处理器上做计算。各部分是相互独立计算的,也就是“分而治之”。

  • 2021-12-30
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教育信息化智慧校园综合解决方案

贫困生挖掘:结合宿舍门禁、出入口管理、点名管理等系统,经过大数据分析学生的家庭背景、在校消费时间、消费频次、消费金额、生活学习情况等,智能评估学生的经济实力,实现对于学生的精准扶持。

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中国债券市场概览(2025年版)

对外开放稳步推进,制度框架也逐步完善。中国债券市场已成为全球第二大债券市场。 债券市场的重要性日渐凸显。党的二十大报告提出,要健全资本市场功能,提高直接融资比重。2023年中央金融工作会议指出,要促进债券市场高质量发展。党的二十届三中全会审议通过的《中共中央关于进一步全面深化改革推进中国式现代化的决定》提出,加快多层次债券市场发展。“十五五”规划建议提出,积极发展股权、债券等直接融资,稳步发展期货、衍生品和资产证券化。

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