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联邦学习与安全多方计算

联邦学习在2016年由谷歌提出,因为Google有安卓系统,需要解决多个安卓设备的分布式建模问题。其中,主要是针对输入法的建模,比如客户在安卓输入法中输入单词“what”,或许他可能想继续输入“do you think”,Google输入法如果能自动联想出来,用户体验就会变得比较好,但是自动联想功能需要大量的用户数据才能学习出来,怎么获得这些用户数据呢?

  • 2022-01-21
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联邦学习中基于隐私集合求交(PSI)的样本对齐

横向联邦学习(Horizontal Federated Learning)[1][2]也称按样本划分的联邦学习,可以应用于联邦学习各参与方的数据集有重叠的特征空间和不同的数据样本的场景。举例来说,两个地区的通信运营商在各地有自己的用户群体,他们之间的用户交集非常小,因此他们的数据集中有不同的样本ID,但他们的业务非常相似,因此他们之间的特征空间是相同的。联合进行横向联邦学习可以更好的构建套餐推荐等模型。

  • 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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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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B2B的纵向联邦学习深度模型方案

随着人工智能进入以深度学习为主导的大数据时代,基于大数据的机器学习在推动AI蓬勃发展的同时,也带来了一些数据隐私泄露的安全隐患。近年来国内外在逐步加强对数据隐私的保护,例如欧盟最近引入的新法案《通用数据保护条例》(GDPR),我国国家互联网信息办公室起草的《数据安全管理办法(征求意见稿)》等,使跨企业和组织的数据合作越来越困难。

  • 2022-01-20
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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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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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同态加密:实现数据的“可算不可见”

同态加密(Homomorphic Encryption, HE)是指满足密文同态运算性质的加密算法,即数据经过同态加密之后,对密文进行特定的计算,得到的密文计算结果在进行对应的同态解密后的明文等同于对明文数据直接进行相同的计算,实现数据的“可算不可见”。

  • 2022-01-20
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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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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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