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安全的纵向联邦学习框架

快速安全的联邦学习框架实现的过程中,需要两个条件:第一是确保通信的安全,即此框架在通信过程中不会被其它的系统所攻击,如果整个通信过程被其它系统所攻击,这可能也是现在很多联邦学习所要面临的挑战。第二是需要一个可信赖的第三方来进行调度(也即coordinator的角色)。

  • 2022-01-20
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B2B的纵向联邦学习深度模型方案

随着人工智能进入以深度学习为主导的大数据时代,基于大数据的机器学习在推动AI蓬勃发展的同时,也带来了一些数据隐私泄露的安全隐患。近年来国内外在逐步加强对数据隐私的保护,例如欧盟最近引入的新法案《通用数据保护条例》(GDPR),我国国家互联网信息办公室起草的《数据安全管理办法(征求意见稿)》等,使跨企业和组织的数据合作越来越困难。

  • 2022-01-20
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Bert向量表示不能直接用于相似度问题的分析

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。

  • 2022-01-20
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从迁移学习到图像合成

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。

  • 2022-01-20
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数字经济需发展隐私计算下的数据共享

数字经济是新时代高质量增长的新时空,需提前布局积极开拓。数字经济不同于现有的经济时空,具有范式转换特征。因而,不宜过多受工业经济的局限,仅仅将现有经济时空中的认知映射到数字空间,而是需要“在现场”,保持开放心态,允许商业机构的探索与市场演进,在逐步认知和迭代中推动数字经济的良性发展和合理规范。其中,数据治理是数字空间的基础设施,隐私保护和数据共享是其中的关键。数字经济时代,合理保护用户隐私下发展数据产业,共享并充分挖掘数据价值是国家的核心竞争力。

  • 2022-01-20
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LLC谐振变换器的数学建模和损耗分析

三极管内部结构为两个PN结,根据三层半导体区排列方式不同,分为PNP型与NPN型两种。基极(B:Base );发射极(E:Emitter );集电极(C:Collector);供屏蔽用的金属外壳也有电极,用字母D表示;大功率管的集电极通常与金属外壳相连。两种不同的三极管的区别仅在于基极与发射极箭头的方向。箭头方向表示发射结正向偏置时的电流方向。以此判断NPN或PNP型。

  • 2022-01-21
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一种基于KA3525的单片机辅助PWM控制电源电路

根据 KA3525 的应用特点,设计了一种基于该电流型 PWM 控制芯片、单片机 辅助、实现输出电压可调的稳压电源电路。主要介绍了它的控制电路、稳压电路以及保护电 路的原理与实现方法。

  • 2022-01-21
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开关电源控制器的理论分析与实际电路的区别

开关电源主电路的传函是一个二阶振荡环节,其共轭极点由滤波电路参数决 定,是系统的主导极点。而且,输出滤波参数 LC 一般较大,转折点较低,因此,系统在中 频段是以-40d B /dec 的斜率穿越零分贝线的,稳定裕度小,稳定性差。即

  • 2022-01-21
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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