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隐私计算关键技术与创新

数据已经成为数字经济中重要的生产要素和战略资源。在实际应用中,数据分散在各个机构,由于隐私保护等原因,这些数据很难整合到一起,形成数据孤岛,从而阻碍大数据与人工智能产业的发展。隐私计算可以破解数据孤岛难题,在保障用户隐私的同时赋能多方数据协同应用,助力释放数据融合价值。对隐私计算的关键技术与创新成果,包括隐私集合求交技术、斜向联邦学习、异步并行计算、消息压缩机制、单向通信连接方案、可信执行环境、联合数据分析等进行了研究和分析,并对这些技术与创新在Angel PowerFL通用隐私计算平台中的应用进行了介绍。

  • 2022-01-20
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区块链技术框架下的隐私计算发展脉络及项目分析

区块链利用分布式账本技术实现了去中心化、公开透明、可验证、防篡改、易追溯的特性,保证了数据的高安全性,但也带来链上数据隐私保护的窘迫--似乎链上隐私保护与区块链技术有着天然的冲突。对于隐私保护的需求,不仅体现在输入、输出数据的隐私保护,各种交易、传输、合约处理的过程状态也同样需要得到隐私保护。所以对于数据驱动的Web3.0应用来说,隐私保护应是一种标配,是融入全局的底层逻辑。

  • 2022-01-20
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隐私计算软硬件结合是产业发展趋势

隐私计算天然与密码学紧密结合,隐私计算的启航也给密码学带来了春天。密码算法运行在通用硬件上存在性能问题,我们发现它跑的很慢。除了算力的慢,我们还看到,随着我们的用户量、数据量的增加,随着隐私计算的场景逐步的复杂化,运算所消耗的资源会呈现出非线性增长的趋势。这也是制约当前隐私计算在场景复杂度上不能快速发展的一个原因。以全同态算法为例,在通用芯片上密文运算的速度比明文运算慢了10万倍。

  • 2022-01-21
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隐私计算关键技术及发展趋势

随着《网络安全法》、《数据安全法》和《个人信息保护法》三部基础性法律的正式施行,「数据安全」毫无疑问已经成为当前时代最值得关注的重要议题之一。达摩院2022十大科技趋势指出数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题,隐私计算是破解之道。

  • 2022-01-20
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隐私计算发展综述

数据流通是释放数据价值的关键环节,隐私计算技术为数据流通提供了解决方案。综述了隐私计算的技术原理,列举了隐私计算当前主要应用场景,分析了国内外隐私计算产业的发展情况。在此基础上,总结了隐私计算发展面临的问题,并从技术、产业、应用等视角分析了隐私计算未来的发展趋势。

  • 2022-01-20
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新型网络技术发展思考

近年来,随着互联网应用外延的迅速拓展,“如何充分用好网络”的问题已基本解决。然而,面对互联网与经济社会深度融合发展所带来的专业化服务承载需求,互联网技术内涵的发展却未能充分支撑网络应用外延的拓展,现有网络基础架构及由此构建的技术体系在智慧化、多元化、个性化、高鲁棒、高效能等方面仍面临一系列重大挑战,制约了其在更广更深层次上支撑经济社会发展。

  • 2022-01-21
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未来网络技术的发展与应用前景

互联网40 多年的发展可分为两个阶段。前20 年作为第一阶段, 主要是互联网与科学研究相结合;90 年代以后,互联网的发展进入第二阶段,互联网开始应用到人类生活的各个方面,在个人消费领域产生了非常巨大的成就,现在大家的日常生活都离不开互联网。下一步,互联网将与实体经济走向深度融合,国外有关研究人员也将这一代互联网称为第三代互联网( 互联网3.0/ 未来网络)。

  • 2022-01-20
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5G中的SDN/NFV和云计算

SDN/NFV 和云计算都是起源于IT 领域的技术。如今,云计算已经非常成熟,在IT 领域已经大规模商用,SDN 技术作为新兴的转发技术,也已经被谷歌等互联网巨头部署在多个数据中心。随着虚拟化技术的发展,人们试图将更多的专有设备虚拟化和软件化,从而达到降低成本和灵活部署的目的,于是NFV 的概念诞生了。本文将结合广义上3 种技术本身的特点和未来5G 的网络能力要求,分析各技术在5G 架构中的技术定位和前景,同时结合实际的发展情况,总结未来运营商在技术研发和业务模式上的侧重点。

  • 2022-01-21
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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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全球热泵行业数据发展报告(简介版)

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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

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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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