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）。
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。
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。
目前，行业内各家银行、保险等企业对自有数据已经做了比较充分的挖掘。面对同质化竞争，传统金融创新需要向融合机构内、外部数据以支持面向线上场景的转型。在数据融合需求旺盛的同时，近年来外部数据协作频频被爆出数据不正当使用、侵犯客户隐私、业务合规性存疑等问题。基于此，对现有法律法规中的数据合规性问题进行梳理，并结合隐私计算具体应用场景以及隐私计算原理，对隐私计算在金融领域的合规性进行分析。
隐私集合求交技术是目前隐私计算领域的一个热点研究方向，作为跨机构间数据合作的一个常用的前置步骤，在实际场景中具有很强的应用价值。介绍了隐私集合求交技术的分类与相关的技术路线，并以基于盲签名的隐私集合求交技术为例，详细解析可参考的隐私集合求交技术的实现流程；同时，结合目前隐私计算技术应用落地最广泛的金融行业的实际场景需求，介绍隐私集合求交技术在金融行业的应用场景，包括金融联合建模、金融联合统计、金融联合营销、金融运营分析等，从实际场景体现隐私集合求交技术的研究与应用价值；最后，对目前的隐私集合求交技术面临的技术挑战及研究发展方向进行分析和探讨。
针对隐私保护的法律法规相继出台，数据孤岛现象已成为阻碍大数据和人工智能技术发展的主要瓶颈。联邦学习作为隐私计算的重要技术被广泛关注。从联邦学习的历史发展、概念、架构分类角度，阐述了联邦学习的技术优势，同时分析了联邦学习系统的各种攻击方式及其分类，讨论了不同联邦学习加密算法的差异。总结了联邦学习隐私保护和安全机制领域的研究，并提出了挑战和展望。
在伪标签中，以二分类为例，使用模型先训练有标签的数据，然后预测无标签数据，得到的概率值作为样本权重从而将每一个无标签样本分为两个带权重的标签分别为0，1的样本，此为软标签，或者直接进行概率截断得到标签为0或1的硬标签样本，不断迭代直到达到预定的迭代次数或预测概率收敛。
迁移学习对自然语言处理产生了巨大的影响。在NLP 领域， BERT模型的训练结果比以往更为准确，通常用更少的标记数据也能实现准确的训练。目前，微调语言模型已经成为NLP的标准程序，有人自然会好奇地问：训练特定任务时，带标记的数据真的必要吗？在本文中，研究了两个可用的零样本文本分类模型，并对它们的性能进行了评估。
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