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异构加速赋能联邦学习

本文主题是异构加速赋能联邦学习,主要介绍了在FPGA上通过全定制的电路去加速整个联邦学习里面密码学的协议来大幅提升性能的方案。主要内容包括:①联邦学习介绍、②联邦学习异构加速方案、③方案性能展示。

  • 2023-04-03
  • 阅读193

隐私计算的技术路径、应用实践与合规路径浅析

隐私计算是近两年来数据法领域颇为热门的一个话题,但由于其理工科属性让许多法律人对它即好奇又陌生。于是,笔者借着空闲时刻,本着朴素的理解,梳理了隐私计算的有关内容,力求做到让文科生也能看懂。事先声明,笔者不懂技术,也没有实务经验,以下内容全为对23份“报告书”的阅后整理。如有错误,还请各位批评指正。报告分享:2022年隐私计算技术与行业应用报告合集

  • 2023-04-03
  • 阅读218

面向数据安全共享的联邦学习研究综述

跨部门、跨地域、跨系统间的数据共享是充分发挥分布式数据价值的有效途径,但是现阶段日益严峻的数据安全威胁和严格的法律法规对数据共享造成了诸多挑战。联邦学习可以联合多个用户在不传输本地数据的情况下协同训练机器学习模型,是实现数据安全共享的新范式。对联邦学习的工作原理及与其密切相关的技术进行了简要介绍,并系统地总结联邦学习的隐私安全性以及其与区块链结合的研究现状,最后对下一步的研究方向做出了展望。

  • 2023-04-03
  • 阅读330

构建SafeAI:从零实现基于同态加密的神经网络

iamtrask发表于2017年3月17日的博文,手撸一个基于同态加密的神经网络。原理讲得很透彻,且深入浅出,通俗易懂,有兴趣的同学可以手撸一个试试。学习一下复杂函数例如Sigmod的同态实现也是不错的。

  • 2023-04-03
  • 阅读285

石油化工企业设备完整性管理及应用

本文主要是介绍设备完整性管理的概念、特点,技术要求及技术方法;最后介绍宁波镇海炼化利安德化学有限公司的设备完整性管理的应用和实施,以及整套石化装置设备完整性管理体系的建设。

  • 2022-10-28
  • 阅读436

数学三大核心领域概述:代数、几何、分析

数学中研究数的部分属于代数学的范畴; 研究形的部分,属于几何学的范筹; 沟通形与数且涉及极限运算的部分,属于分析学的范围。 这三大类数学构成了整个数学的本体与核心。在这一核心的周围,由于数学通过数与形这两个概念,与其它科学互相渗透,而出现了许多边缘学科和交叉学科。本文简要介绍数学三大核心领域中十几门主要分支学科的有关历史发展情况。

  • 2023-01-25
  • 阅读546

探秘西门子开关全流程柔性自动化工厂

上海西门子开关有限公司全流程柔性自动化工厂通过货到人拣选机器人、货箱到人拣选机器人、四向穿梭车、智能搬运机器人的无缝协作和AI智能调度,率先在业内实现了离散型工业物流从收货到产线送料的全流程机器人作业和物料信息化管理,在出入库效率、存储能力、供料及时率以及人力节省等方面取得突出成效。

  • 2023-01-31
  • 阅读311

漫谈数字化转型!

中国企业如果不搞线下到线上、不搞商业创新、不搞产业互联网,其实中国企业是不需要数字化转型的。从线下到线上我就不赘述了,这和欧美企业一样。不过这块,中国呈现的是:中国企业依附于互联网平台型公司,而非自己使用SaaS来开展。

  • 2023-01-31
  • 阅读262
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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1950年,“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》,这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇,图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象,同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形

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