通信标准信息服务

通信标准化推进中心是一九九九年七月二十三号经信息产业部科技司批准在信息产业部邮电工业标准化研究所成立，其目的是为了更好地开展通信标准的普及推广工作，对企业标准化工作进行指导和管理，是为广大通信企事业单位提供多方位通信标准信息服务的专业服务机构。

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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。

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联邦学习（FederatedLearning）与金融实践

在大数据和人工智能时代，数据被喻为“黄金”和“石油”越来越被重视。各行业数字化转型的核心要点之一是数据智能技术的应用，而其基础在于海量、多维数据的汇总、加工和算法模型训练。这一过程中同时带来的则是数据安全和隐私问题——大量带有客户、产品和交易信息的敏感数据容易产生法律、合规问题，亦频繁出现数据的不合法泄露问题。

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零样本文本分类探秘

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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从零到一：生成对抗网络GAN完全掌握

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。

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图卷积神经网络（GCN）速览

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。

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深度学习中的隐私保护技术综述

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。

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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。

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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧展方阳洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进