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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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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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“数字新基建”安全态势分析与技术应对

数据安全事件频发引发了全球各国对于数据安全与个人信息保护的重视,新技术新业务的数据安全、隐私保护与公众安全的理性平衡、疫情期间的隐私安全底线、数据跨境流动和出口管制政策成为全球数据安全治理的主要焦点。后疫情时代,随着数字新基建加速推进,企业要通过不断提升数据安全技术能力来面对复杂多变的数据安全风险。“零信任”“隐私计算”“联邦学习”助力企业打造覆盖数据全生命周期的安全能力体系。

  • 2022-01-20
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隐私计算才是数据价值安全释放的技术最优解

2020年4月,中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,首次将数据纳入生产要素,定义数据的国家战略地位,并提出加快培育数据要素市场。作为释放数据要素价值的关键环节,数据资源的开放、共享、交换等流通需求日益增加,成为企业数字化转型乃至数字经济发展的重要部分。

  • 2022-01-21
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隐私计算在数据流通过程中的作用

“十四五”期间,国家鼓励数据流通、共享和融合,挖掘和发挥数据的潜在价值,以促进社会数字化转型。然而,数据在流通过程中存在隐私泄露的风险,各机构为了保障数据安全,不敢进行数据分享,形成“数据孤岛”现象,阻碍数据价值的挖掘利用。针对这一“矛盾”问题,隐私计算能够提供解决方案,隐私计算本质上是在保护数据隐私的前提下,解决数据流通的问题,实现数据“价值”和“知识”的流动与共享,真正做到“数据可用不可见”。

  • 2022-01-20
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样本ID如何隐私安全求交集?

自2016年联邦学习概念出现以来,由于其可以在“数据隐私安全”前提下进行数据共享应用而被热捧。根据数据集特征的不同,联邦学习可以分为三种:横向联邦学习(各方样本特征交集很多,ID交集极少)、纵向联邦学习(各方样本ID交集很多,特征交集极少)、迁移联邦学习(各方样本特征与ID交集都极少)。对应到实际应用场景中,纵向联邦学习可广泛应用于潜客智能发现、在线广告推送、智能信用评估等,这些场景需要同一样本ID在多个机构的不同特征数据,横向联邦可广泛应用于智能诊疗、智能设备检修、智能交通等,这些场景需要不同样本ID在多个机构的相同特征数据,而迁移联邦学习还有待技术的进一步发展才能应用。

  • 2022-01-21
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开关电源的测试

良好的开关电源必须符合所有功能规格、保护特性、安全规范(如 UL、CSA、VDE、DEMKO、SEMKO,长城 等等之耐压、抗燃、漏电流、接地等安全规格)、电磁兼容能力(如 FCC、CE 等之传导与幅射干扰)、可靠性(如 老化寿命测试)、及其他之特定需求等。

  • 2022-01-21
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DC-DC变换器控制拓扑的选择方式

現今市場上有許多不同類型的開關穩壓器和控制器,其主要使用於 DC 到 DC 的降壓 電源轉換,而且具有不同的控制迴路架構。由於是針對特定的電源電壓設計,因此每個架 構都具有對應的優缺點。因

  • 2022-01-20
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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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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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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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2025年普华永道中国可持续发展报告

2025年,全球再度经历深刻变革。科技飞速迭代、气候挑战日益严峻,地缘政治格局风云变幻,正在重构全球商业生态。在中国,高质量发展与创新并重,为经济增长和转型升级创造了独特的机遇。 面对这一系列变革,我们以“重塑”为内核引领增长,通过优化业务架构、提升运营效率、聚焦关键战略领域,构建面向未来的组织能力。在推进可持续发展的进程中,我们正以务实的行动赋能人才成长、加强环境管理、促进社会和谐,并驱动数字化创新。

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OpenClaw:从入门到精通指南 第一部分:OpenClaw理论知识 1.第一章:OpenClaw是什么? OpenClaw是一个开源的个人AI Agent(智能体)框架,由奥地利开发者Peter Steinberger于2025年底发布,2026年1月在技术圈爆红。它标志着AI从"对话工具“向”自主执行者“的范式转它不是一个App,而是一个"住在电脑里的AIl管家"。变。

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