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。
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。
无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。
本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿， 利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展， 促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。
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