面向机器学习的隐私保护关键技术研究综述

随着信息通信技术的发展，机器学习已经成为多个研究领域与垂直行业必不可少的技术工具。然而，机器学习所需数据中往往包含了大量的个人信息，使其隐私保护面临风险与挑战，受到了越来越多的关注。对现有机器学习下隐私保护法规政策与标准化现状进行梳理，对适用于机器学习的隐私保护技术进行详细介绍与分析。隐私保护算法通常会对数据质量、通信开支与模型表现等造成影响，因此对于隐私保护算法的评估应当进行多维度的综合评估。总结了适用于机器学习应用的隐私保护性能评估指标，并指出隐私保护需要考虑对数据质量、通信开支以及模型准确率等之间的影响。

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云南省《电力装备制造业技术标准体系》的构建

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5G电力应急通信装置的关键技术研究

国家电网公司华中分部、武汉锐特星科技有限公司、大唐移动通信设备有限公司的研究人员高险峰、谢俊、李亭、任振宇、沈坤花，在2021年第10期《电气技术》上撰文指出，5G电力应急通信装置采用无线宽带多网融合技术、干扰抑制方法、业务QoS保障方法、安全保密技术，在通信机制上既能做到5G与4G兼容，支持网络优选，还能做到运营商公网与4G电力无线专网的融合。方案在保证传输服务质量的同时实现了数据安全传输。

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煤矿智能化标准体系框架与建设思路

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一文讲通5G在配电自动化系统中的应用

配电自动化是指以配电网一次网架和设备为基础，综合利用计算机、信息及通信等技术，并通过与相关应用系统的信息集成，实现对配电网的监测、控制和快速故障隔离，为配电管理系统提供实时数据支撑。通过快速故障处理，提高供电可靠性；通过优化运行方式，改善供电质量、提升电网运营效率和效益。

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捍卫数据隐私：联邦学习在临床预测模型中的应用

标准机器学习方法需要在一台机器或数据中心把数据集中起来训练模型，这需要同时处理多家医疗机构的数据，用于临床预测模型的训练。但医疗数据有着极高的敏感性，包括数据的权属问题、数据的隐私问题、数据的合规问题等，这均要求在保证数据绝对安全、合规的前提下进行机器学习模型的训练。如何在医疗数据不出医疗机构安全域的前提下进行一个模型训练，这是联邦学习（Federated learning）兴起的背景。联邦学习使得不同医疗机构能够协同学习、共享预测模型，同时将所有训练数据保存在各自医疗机构内部，从而将机器学习的能力与数据集中存储脱钩。

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群力创新---CUT管式超滤膜在垃圾渗滤液的应用

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我国新能源上市公司财务绩效评价研究——以向日葵公司为例-郝文静

我国新能源上市公司财务绩效评价研究——以向日葵公司为例-郝文静.pdf

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