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老虎机游戏大厅:贡献者和社区的主要贡献者

时间:2022/9/5 8:31:19  作者:  来源:  浏览:11  评论:0
内容摘要:隐私计算是指在保护数据本身不被泄露的前提下,实现数据分析和计算的一种信息技术,包括数据科学、密码学、人工智能等诸多技术系统的交叉集成。在隐私计算框架下,参与者的数据在本地不可用。在保护数据安全的同时,实现多方数据的协同应用和联合计算,解决了使用数据和保护数据的矛盾。在隐私计算中,...
隐私计算是指在保护数据本身不被泄露的前提下,实现数据分析和计算的一种信息技术,包括数据科学、密码学、人工智能等诸多技术系统的交叉集成。在隐私计算框架下,参与者的数据在本地不可用。在保护数据安全的同时,实现多方数据的协同应用和联合计算,解决了使用数据和保护数据的矛盾。

在隐私计算中,有一种重要的技术范式——联合学习,通常可以理解为两方或多方的共同参与。深度学习模型的人工智能技术。

自2016年由谷歌首次提出、2018年由微众银行引入中国,率先在b端创新应用以来,联邦学习逐渐成为解决合作中数据隐私与数据共享矛盾的新方式,并被大量人群广泛使用。应用于金融、安全、医疗、在线推荐系统等领域。近年来,联邦学习技术发展迅速,其研究和应用的发展趋势和趋势备受关注。老虎机游戏大厅

然而,为了让数据元素的流动更加顺畅和安全,开源和开放是必不可少的。“我认为,开源是数据元素流通产业发展的重要‘中轴’。构建和发展开源社区,让更多角色参与到数据流通技术生态系统中。”中国人工智能学会(CAAI)名誉副会长、加拿大工程院院士、加拿大皇家科学院院士杨强表示:“目前,我们已经逐步完善了世界上第一个隐私计算和联邦学习的开源社区——FATE。”

据中国信息通信研究院数据显示,国内55%的隐私计算产品基于或参考开源项目,其中以FATE开源项目为主。目前,社区有4000多名工程师和开发人员,以及800多家企业和机构参与社区的共同建设。形成了专业的治理结构,包括技术指导委员会和专业委员会,有一大批主流的参与者和贡献者。贡献者和社区的主要贡献者。

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