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如何将图算法应用于金融生产数据

图算法指利用特制的线条算图求得答案的一种简便算法。无向图、有向图和网络能运用很多常用的图算法,这些算法包括:各种遍历算法(这些遍历类似于树的遍历),寻找最短路径的算法,寻找网络中最低代价路径的算法,回答一些简单相关问题(例如,图是否是连通的,图中两个顶点间的最短路径是什么,等等)的算法。图算法可应用到多种场合,例如:优化管道、路由表、快递服务、通信网站等。

  • 2022-01-20
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基于区块链和多方安全计算技术的联合征信应用

当前数字经济时代,金融行业迎来了数字化转型的重要战略机遇期。作为发展数字金融的两驾马车,产业数字金融方兴未艾,前景广阔,消费数字金融依托互联网经济塑造的消费生态体系,已深度融入到居民的日常生活中。然而,从业务实践来看,消费数字金融仍存在一些问题待解决,其中由于信息不对称所导致的多头借贷和过度授信问题,不仅增加了各金融机构所面临的信用风险,而且由于金融风险的传导性和复杂性,会给我国金融体系的稳定带来一定的挑战。

  • 2022-01-21
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自研联邦学习系统的技术实践和难点

近两年,联邦学习发展迅速,开始从理论研究迈向批量应用的落地阶段,越来越多企业尝试引入联邦学习,用它来解决人工智能大规模落地过程中遭遇的数据瓶颈问题。但现成的联邦学习工具和框架并非拿来即用的“灵丹妙药”,联邦学习要真正在企业实际业务场景中发挥作用,仍有许多问题需要摸索,比如如何匹配业务的实际需求、如何兼容现有业务流程、如何尽可能减少对已有训练系统的改动等。为此,InfoQ 采访了腾讯 TEG 数据平台部的智能学习团队,深入了解联邦学习在腾讯的实践情况,以及他们对联邦学习技术难点的解决思路。

  • 2022-01-20
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MPC中的匿踪查询协议及应用

MPC(Model Predictive Control),又称RHC, Receding Horizon Control,是一种进阶过程控制方法,自1980年以来开始在化工炼油等过程工业得到应用,并在经济领域开始得到应用。

  • 2022-01-20
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基于隐私保护计算的医学研究应用

在2000年以后,出于应用上的需求,又开始开辟新的思路,如差分隐私,简单说像原始数据去可控的加入噪声,让个体的隐私得到保护,同时对最终的计算结果影响可控。另外一条路是2013年英特尔提出了基于SGX的可信执行环境技术,在硬件层面提供了一种数据可用不可见的机制,在2016年,Google把分布式机器学习拓展到隐私保护领域,提出了联邦学习的概念,最开始是用大量的手机终端来训练输入法的模型,后来融合联邦学习和密码学,安全性进一步得到一定的提升。

  • 2022-01-21
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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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基于隐私保护计算的金融科技创新探索

数据隐私保护,是指对企业敏感的数据进行保护的措施。数据隐私保护可以通过数字水印进行版权信息识别,可以通过数据脱敏实现技术上的变形处理。

  • 2022-01-21
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浅析同态加密及其应用场景

同态加密(英语:Homomorphic encryption)是一种加密形式,它允许人们对密文进行特定形式的代数运算得到仍然是加密的结果,将其解密所得到的结果与对明文进行同样的运算结果一样。换言之,这项技术令人们可以在加密的数据中进行诸如检索、比较等操作,得出正确的结果,而在整个处理过程中无需对数据进行解密。其意义在于,真正从根本上解决将数据及其操作委托给第三方时的保密问题,例如对于各种云计算的应用。

  • 2022-01-21
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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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智慧商业综合体概念方案

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全球热泵行业数据发展报告(简介版)

数据来源链:空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构,所涉及到的金额均为2023年自然年收入, 均为不含税销售收入。

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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情,但自从生成 式人工智能(AI)革命全面展开,也仅仅过去了三年。从 那时起,无数新平台和用例如雨后春笋般涌现,品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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