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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329

安全多方计算:理论、实践与应用

OpenMPC翻译计划小组正式亮相,本次带来的是“前菜”《Secure Multi-Party Computation: Theory, practice and applications》,由翻译小组成员:书想(摘要、第一章、第六章)、宋小宋(第二章)、松山(第三章)、林立可(第四章)、starry(第五章)共同著作,云中雨雾、六三审稿。 后续会有更多的文章和书籍的翻译推出,尽请期待!欢迎更多志同道合的朋友加入我们!关注公众号,获取更多资料,加入开放隐私计算社群,与业内大咖零距离交流!

  • 2023-04-03
  • 阅读199

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217

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192

中国工业软件产业白皮书(2020)总共348页

工业软件是工业技 术软件化的结果,是智能制造、工业互联网的核心内容,是 工业化和信息化深度融合的重要支撑,是推进我国工业化进 程的重要手段。本白皮书在工业和信息化部信息技术发展司的指导下, 凝聚业界专家力量,对不同类型企业展开调研,汇总多方需 求,共编写六部分内容。第一章描述了工业软件的定义特点、 分类和重要性;第二章阐述了我国工业软件的发展现状以及 面临的问题;第三章开展国外工业软件产业发展经验研究; 第四章提出我国工业软件发展形势研判;第五章提出促进我 国工业软件发展的建议;第六和第七部分作为附录,列出部 分工业软件厂商、产品以及行业应用案例。

  • 2023-04-02
  • 阅读1992
  • 下载7
  • 348页
  • pdf

中国联通5Gn新型智慧城市白皮书(2022)

本白皮书首先介绍了新型智慧城市数字化运营服务的理念内涵,然后分析了新型智慧城市数字化运营服务的发展态势及愿景,并详细阐述了中国联通新型智慧城市数字化运营服务实践,最后提出了一系列未来新型智慧城市数字化运营服务体系建设的建议,旨在为相关各方参与新型智慧城市运营与管理提供参考。

  • 2023-03-28
  • 阅读335
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  • 54页
  • pdf

数据中心超融合以太技术白皮书(2022年)

数据中心网络是实现数据传输的重要通道,也是推动数据中心算力服务能力升级,实现算力充分释放的关 键。数据中心网络主要负责连接用户终端以及数据中心内部的计算、存储等设备,保障数据通信网络链路上高 效、安全的传输。数据中心网络可分为数据中心内部网络、数据中心间网络以及数据中心到用户的网络,数据 中心内部网络侧重保障数据在计算、存储等设备间的高效传输,以此促进计算和存储效率提升,为业务的高效 处理提供基本保障。

  • 2023-03-28
  • 阅读367
  • 下载0
  • 20页
  • pdf

工业元宇宙园区应用白皮书

“园区经济”是极具中国特色的发展经验,是我国经济发展的重要基石。工业互联网产业联盟积极推进工业互联网赋能园区转型发展,先后研究并发布工业互联网园区指南、工业互联网碳达峰碳中和园区指南、工业互联网园区应用场景白皮书以及评价模型、解决方案案例汇编等研究成果,持续加强顶层设计,引导园区数字底座建设、园区服务生态培育和应用标杆打造。

  • 2023-03-28
  • 阅读394
  • 下载0
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竞争对手分析

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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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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