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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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