高温气冷堆温度反馈的集总参数法模拟

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机器学习在LGD模型构建中的应用——基于两阶段模型的LGD估计

LGD modeling 的重要性长期以来并未引起业界的足够重视，这主要指的是相对于PD即违约概率而言。其中一个原因也许是估计LGD对其建模并非一件易事。

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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”。

2022-01-20
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“数字新基建”安全态势分析与技术应对

数据安全事件频发引发了全球各国对于数据安全与个人信息保护的重视，新技术新业务的数据安全、隐私保护与公众安全的理性平衡、疫情期间的隐私安全底线、数据跨境流动和出口管制政策成为全球数据安全治理的主要焦点。后疫情时代，随着数字新基建加速推进，企业要通过不断提升数据安全技术能力来面对复杂多变的数据安全风险。“零信任”“隐私计算”“联邦学习”助力企业打造覆盖数据全生命周期的安全能力体系。

2022-01-20
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如何将图算法应用于金融生产数据

图算法指利用特制的线条算图求得答案的一种简便算法。无向图、有向图和网络能运用很多常用的图算法，这些算法包括：各种遍历算法（这些遍历类似于树的遍历），寻找最短路径的算法，寻找网络中最低代价路径的算法，回答一些简单相关问题（例如，图是否是连通的，图中两个顶点间的最短路径是什么，等等）的算法。图算法可应用到多种场合，例如：优化管道、路由表、快递服务、通信网站等。

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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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MPC中的匿踪查询协议及应用

MPC（Model Predictive Control），又称RHC, Receding Horizon Control，是一种进阶过程控制方法，自1980年以来开始在化工炼油等过程工业得到应用，并在经济领域开始得到应用。

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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。

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当人工智能从虚拟算法的数字世界，迈向拥有物理躯体、可与现实环境深度交互的具身时代，人形机器人作为具身智能最具代表性、最具产业想象空间的核心载体，正成为驱动新质生产力跃升、重塑全球高端制造格局、开启智能社会新纪元的关键力量。

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纺织可再生能源投资可行性研究报告

随着全球气候变化挑战日益严峻，减少温室气体排放、积极应对气候变化已成为国际共识。2018年12月，在《联合国气候变化框架公约》第24次缔约方大会(COP24)上，全球时尚产业主要参与者共同签署了《时尚业气候行动宪章》 (Fashion Industry Charter for Climate Action, FICCA)，承诺采取一致行动，力求到2030年实现价值链温室气体排放量减少50%，显著降低时尚行业对气候的整体影响。据世界资源研究所援引国际能源署数据，2019年全球纺织和皮革行业碳排放量约2.99亿吨，占全球总排放的0.6%，其中能源消耗贡献了该行业83%的温室气体排放。