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基于改进支持向量机算法的光伏发电短期功率滚动预测__

基于改进支持向量机算法的光伏发电短期功率滚动预测__基于改进支持向量机算法的光伏发电短期功率滚动预测__

  • 2022-01-21
  • 阅读115
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基于模糊聚类和支持向量机的短期光伏功率预测__

基于模糊聚类和支持向量机的短期光伏功率预测__基于模糊聚类和支持向量机的短期光伏功率预测__

  • 2022-01-21
  • 阅读124
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基于VMD-SE和优化支持向量机的光伏预测方法

基于VMD-SE和优化支持向量机的光伏预测方法基于VMD-SE和优化支持向量机的光伏预测方法

  • 2022-01-21
  • 阅读110
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零样本文本分类探秘

迁移学习对自然语言处理产生了巨大的影响。在NLP 领域， BERT模型的训练结果比以往更为准确，通常用更少的标记数据也能实现准确的训练。目前，微调语言模型已经成为NLP的标准程序，有人自然会好奇地问：训练特定任务时，带标记的数据真的必要吗？在本文中，研究了两个可用的零样本文本分类模型，并对它们的性能进行了评估。

  • 2022-01-21
  • 阅读117
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隐私保护视角下联邦学习的「前世今生」

联邦学习（Federated Learning）作为人工智能的一个新分支，为机器学习的新时代打开了大门。自发展以来，其定义早已超过了早期提出范围，以至于现在只要出于隐私保护目的的多方机器学习都将其归属于「联邦学习」这一范畴。也有人对「联邦学习」这一名称提出异议，本文从实际应用的角度重新梳理了「联邦学习」的前世今生，希望能为读者提供一个新的联邦学习研究视角。

  • 2022-01-21
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隐私计算的技术流派与标准

近日，零壹财经推出国内首个系统研究隐私计算在金融领域应用的报告《开启新纪元：隐私计算在金融领域应用发展报告（2021）》，从隐私计算落地最为密集的金融业开始，展示隐私计算发展中真实而鲜活的产业生态，让产业实践者们被看见、被发现。本报告研究机构为零壹财经·零壹智库，联合发布单位为中国科技体制改革研究会数字经济发展研究小组、深圳市信用促进会、横琴数链数字金融研究院，同时得到了同盾科技、星云clustar、瑞莱智慧、金智塔科技和天冕科技的研究支持。

  • 2022-01-21
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vivo联邦学习应用与实践

2016年，Google在《Federated Learning: Strategies for Improving Communication Efficiency》论文中，首先提出“联邦学习”（Federated Learning）的概念，该方法能够联合分布于多个移动终端上的数据，实现云端模型的训练。联邦学习的核心，在于模型中心化，数据去中心化。其目的是保护用户隐私与数据安全。

  • 2022-01-21
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隐私立法时代联邦学习在商业银行的应用

随着数字化时代的来临，大数据、人工智能等精尖技术进入了高速发展阶段。然而,对一些行业而言，存在数据样本量少、特征少、标注信息缺失、数据质量差等问题，同时由于相同行业不同企业间的竞争以及同一企业中不同业务条线、业务系统间的阻隔性等情况，难以实现有效的数据信息交流与整合，易造成“数据孤岛”现象，这使大数据、人工智能相关技术难以发挥出预期的应用效果。

  • 2022-01-21
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