近年来，随着大数据与人工智能的盛行，针对个人的个性化的推荐技术的不断发展，人们在享受便利的同时，也深深的感觉到无处不在的监控与监事，比如刚刚浏览了一个网站的商品，当去其他网站访问的时候就会推荐类似的产品；刚刚搜索了某件商品，在很多其他的场景中都会给你推荐。这种体验，谈不上不好，也谈不上多坏，但是如果仔细想想，就感觉自己的网上进行裸奔，个人隐私，一清二楚，毫无隐私可言，细思极恐。
如今机器学习以及深度学习在各个领域广泛应用，包括医疗领域、金融领域、网络安全领域等等。深度学习的首要任务在于数据收集，然而在数据收集的过程中就可能产生隐私泄露的风险，而隐私泄露将导致用户不再信任人工智能，将不利于人工智能的发展。本文总结了目前在深度学习中常见的隐私保护方法及研究现状，包括基于同态加密的隐私保护技术、差分隐私保护技术等等。
迁移学习现在很火，在人工智能各个领域都有广泛应用。迁移学习是一个大家族，按照迁移对象可以分为不同域 （domain） 之间的迁移，不同种类 （category） 之间的迁移，不同模型 （model） 之间的迁移，不同模态 （modality） 之间的迁移，不同任务 （task） 之间的迁移等等。
点击数据隐式反映了同Query下搜索结果之间相关性的相对好坏。在搜索结果中，高位置的结果被点击的概率会大于低位置的结果，这叫做”点击偏见”（Click Bias）。但采取以上的方式，就绕过了这个问题。因为我们只记录发生了”点击倒置”的高低位结果，使用这样的”偏好对”作为训练数据。
Bert本身得出的sentence embeddings是包含句子信息的，余弦相似本本身是具有鲜明的几何意义，如果这组基是标准正交基，那么对应的向量应该表现出“各向同性”来，在使用余弦相似度来进行句子相似度的计算时候，其效果本身并不理想，那问题可能就是bert生成的向量并非为标准正交基下的向量。
在数字图像处理中，拉普拉斯算子通过n维欧氏空间中的二阶微分刻画了中心像素与它四联通像素的差异。拉普拉斯矩阵也有类似的意义，考虑第i行：第i个位置是1，其他和i相连的节点位置处的值描述了中心节点与邻居节点信号的差异，并且若某节点度数很大，则它对邻居节点的影响会被分摊。
我们往往不降判别网络训练到最优，只进行 次梯度下降，以保证生成网络的梯度仍然存在。但是如果因为训练次数太少导致判别网络判别能力太差，则生成网络的梯度为错误的梯度。如何确定 这个超参数，平衡好梯度消失和梯度错误之间的平衡是个难题，这也是为什么说GAN在训练时稳定性差的原因。
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”。
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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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