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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。

  • 2022-01-20
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联邦学习:统一数据协作和隐私保护的技术解决之道

讲到多方安全计算(MPC),就会提到姚氏百万富翁问题:有两个很有钱的富翁,他们想知道谁更有钱,他们又都不想让除己以外的任何人知道自己实际有多少钱(即不信任任何第三方)。这是一个典型的两方安全计算案例,需要在不分享原始数值的情况下,得出想要的结论。其中相关的技术包括:秘密分享,模糊传输,同态加密,混淆电路。

  • 2022-01-20
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基于秘密共享与同态加密的纵向联邦学习方案研究

由于日趋严格的隐私保护政策,各种隐私保护算法被提出。联邦学习能够在保护用户隐私不被泄露的情形下,运行各种机器学习算法。介绍了在不同场景下适用的联邦学习框架,并以逻辑回归为例介绍了纵向联邦学习的几种常用实现方式;此外,对各种实现方式的优缺点及适用场景进行了分析。

  • 2022-01-20
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电源设计之拓扑结构

单端反激式变压器设计的方法较多,但对于反激式设计来说最难的也就是变压器的设计和调整。一般 须视具体工作状态而定,这里我结合自己的调试经验介绍一种快捷的近似计算方法。

  • 2022-01-20
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激光焊接技术最新研究进展及应用现状

本文对激光焊接各加工技术的最新研究进展进行了全面地梳理和总结,综述了激光焊接从焊接工艺加工、激光焊接中间过程的控制和激光焊接缺陷处理的全流程的内涵、特点和研究新趋势的国内外研究进展。介绍了激光焊接系统的核心元器件的应用以及其在汽车、石油管道、电车设备等领域的装备加工工程中的工程化应用。

  • 2022-01-19
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绿盟敏感数据发现与风险评估系统产品白皮书

绿盟科技集团股份有限公司 ( 以下简称绿盟科技 ), 成立于 2000 年 4 月 , 总部位于北京。绿盟科技在国内设有 40 多个分支机构 , 为政 府、运营商、金融、能源、互联网以及教育、医疗等行业用户 , 提供全线网 络安全产品、全方位安全解决方案和体系化安全运营服务。公司在美国 硅谷、日本东京、英国伦敦、新加坡设立海外子公司 , 深入开展全球业务 , 打造全球网络安全行业的中国品牌。

  • 2022-01-19
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绿盟安全配置核查系统产品白皮书

绿盟科技集团股份有限公司 ( 以下简称绿盟科技 ), 成立于 2000 年 4 月 , 总部位于北京。绿盟科技在国内设有 40 多个分支机构 , 为政 府、运营商、金融、能源、互联网以及教育、医疗等行业用户 , 提供全线网 络安全产品、全方位安全解决方案和体系化安全运营服务。公司在美国 硅谷、日本东京、英国伦敦、新加坡设立海外子公司 , 深入开展全球业务 , 打造全球网络安全行业的中国品牌。

  • 2022-01-19
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网易有数机器学习平台批调度与k8s调度系统的深度解析

近几年来,AI和大数据异常火热,伴随着AI经常出现的一个词就是机器学习平台,作为一个机器学习平台,平台提供训练所需要的硬件资源,平台支持使用tfjob分布式训练任务训练模型,由于平台部署在私有集群,所以集群内项目的资源是有限的,在项目初期,项目训练任务不多的时候,每个任务都能获取足够的资源进行训练。

  • 2022-01-18
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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2025中国人工智能学会系列白皮书?教育研究中的AI4S(284页)

基于大语言模型的教育思想实验,其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想,置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论,将其转化为可计算的社会动力学模型,观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实,通过生成可观测、可证伪的理论假设,使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前,进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。

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2025中国人工智能学会系列白皮书?棋盘上的人工智能(219页)

计算机博弈是人工智能领域的重要应用,它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象,具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来,随着人工智能、大模型等技术的飞速发展,计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务,成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏,机器博弈不仅是技术进步的展示窗口,更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来,计算机博弈领域将继续快速发展,技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。

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