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隐私计算FATE-核心概念与单机部署

一、说明Fate是一个工业级联邦学习框架，所谓联邦学习指的就是可以联合多方的数据，共同构建一个模型；与传统数据使用方式相比，它不需要聚合各方数据搭建数据仓库，联邦学习在联合计算建模的过程中，多方机构之间的数据是不会进行共享的
·2022-06-20 05:21

【游戏剧本】星际科幻乙游《星域纪行》世界观+角色设定+第一章剧情

【世界观概要】星际大航海时代，人类经过数百年的开疆拓土，发现并掌握了数个星系，成立了星际联邦来进行统治。星际间的航行和战斗已经很大一部分由机甲来进行。
风泉Spring·2022-06-18 09:45

联邦学习入门（一）-Advances and Open Problems in Federated Learning详解

本文主要是联邦学习的入门级笔记，主要参考了论文AdvancesandOpenProblemsinFederatedLearning和微众银行的联邦学习白皮书，笔者作为初次接触该领域的小白，对感觉必要的知识做一个总结和记录
wenzhu2333·2022-06-17 07:07

【历史上的今天】6 月 13 日：分组交换网路的“亲子纠纷”；博弈论创始人出生；交互式电视初现雏形

1973年，美国联邦法院撤销了埃克特和莫克利发明电子数字计算机的专利权，裁定阿塔纳索夫是电子计算机的发明人。关于这
历史上的今天·2022-06-13 11:09

隐私计算FATE-核心概念与单机部署

一、说明Fate是一个工业级联邦学习框架，所谓联邦学习指的就是可以联合多方的数据，共同构建一个模型；与传统数据使用方式相比，它不需要聚合各方数据搭建数据仓库，联邦学习在联合计算建模的过程中，多方机构之间的数据是不会进行共享的
zlt2000·2022-06-13 09:00

MAML笔记

最近想康康联邦元学习，涉及MAML，直接看论文有点懵，所以先补一下元学习和MAML的内容。
联邦学习小白·2022-06-04 07:34

基于UWB的高精度定位

基于UWB的室内高精度定位系统UWB定位简介超宽带（UltraWide-Band，UWB）是一种新型的无线通信技术，根据美国联邦通信委员会的规范，UWB的工作频带为3.1~10.6GHz，系统-10dB
tt姐·2022-06-02 07:46

2、联邦学习介绍（federated learning）

一、概述（1）问题引出在神经网络中，如果一个网络的训练数据越多，其训练效果往往会越好。那么如果说一个公司有数据，另一个公司也有数据，两家公司的数据共享出来一起使用岂不是更爽？但是，用户数据能够被随意的使用和转发吗？答案是否定的。那么有什么办法可以使得两家公司不泄露用户的情况下，利用到用户数据呢？2016年，为解决安卓系统更新的问题。谷歌提出，可以在用户的手机上部署神经网络训练，只需要将训练好的模型
小黄不头秃·2022-06-01 19:48

【国内首家】百度点石联邦学习平台获得联邦学习产品安全认证证书

2022年5月17日，百度点石联邦学习平台正式获得联邦学习产品安全认证证书，百度成为国内首家获得该项资质的单位。
·2022-05-31 16:44

隐私计算-同态加密的工程化探索

包括同态加密技术，安全多方计算，差分隐私计算，联邦学习等具体方向。它们都在不同场景下想达到不交换数据或者不交换明文数据的情况下依然进行业务计算。
Henzox·2022-05-31 04:50

联邦学习：保护隐私安全以及克服数据孤岛的机器学习

题图摄于北京北三环（本文作者系VMware中国研发云原生实验室架构师，联邦学习KubeFATE/FATE开源项目维护者和贡献者。）
普通网友·2022-05-30 07:51

群体知识图谱：分布式知识迁移与联邦式图谱推理

0引言知识图谱（knowledgegraph，KG）旨在用图的形式描述客观世界的实体、概念、事件及其之间的关系。实体是客观世界中的具体人物或事物，如篮球运动员姚明、浙江大学等。概念是指人对世界万物的主观概念抽象，如运动员、高等学校等。事件是指客观事物发生的行为及活动，如股价波动、机构兼并等。关系描述实体、概念、事件之间存在的关联关系，如张三毕业于浙江大学、大学是高等学校等。知识图谱的发展历史源远流
罗伯特之技术屋·2022-05-28 18:44

【历史上的今天】5 月 20 日：惠普公司创始人出生；微软发布 VB；Android 2.2 上线

在其间的三年里，微软继续与联邦调查其在个人计算机软件市场的主导地位作斗争。比尔·盖茨的公司最初于1994年10月同意以约20亿美元的价格收购Intuit，但在司法部开始调查此举是否会使微软在个人理财软
历史上的今天·2022-05-20 13:31

爱番番微前端框架落地实践

导读：”微前端”这个词现在对前端同学来说已经比较熟悉了，各种方案也已经落地开花，比较主流如single-spa、乾坤，后来的也有webpack模块联邦。
百度Geek说·2022-05-19 19:34

马斯克个人2021年向美国缴税110亿美元，特斯拉却是0元

然而，他旗下电动汽车制造商特斯拉的缴纳的联邦税金额却为零。在可预见的未来，特斯拉也可能不打算缴纳联邦税，尽管该公司刚刚公布了迄今为止利润最高的年度业绩。在2021年，特斯拉录得55亿美元的净利
网易智能·2022-05-18 09:27

爱番番微前端框架落地实践

导读：”微前端”这个词现在对前端同学来说已经比较熟悉了，各种方案也已经落地开花，比较主流如single-spa、乾坤，后来的也有webpack模块联邦。
·2022-05-17 14:36

超值买卖？惠普企业收购头部超算制造商Cray，仅13亿美元

惠普企业表示，它预计这笔交易将扩大其在联邦企业和学术界的业务，并可以向其商业客户销售超级计算产品。这笔交易预计将在惠普企业2020财年的第一季度完成，它将
量子位·2022-05-17 13:02

苏维埃国家联盟各势力介绍（C1.5.3）

苏维埃最高主席团—古比雪夫理论上是苏联最高机构首脑：马林科夫开局事件：[反对马林科夫的阴谋]俄罗斯民族抵抗阵线—阿尔汉格尔斯克旧日苏军继承者首脑：伏罗希洛夫开局事件：[苦涩的和平]新俄罗斯苏维埃联邦-基洛夫混乱的议会政府首脑
一个普通的MOD工作组·2022-05-16 20:05

剖析探寻Karmada 云原生多云

PS：已在其他技术平台首发探寻Karmada多云容器平台（Multi-CloudContainerPlatform，MCP）是华为云基于多年容器云领域实践经验和社区先进的集群联邦技术（Karmada），
上进小菜猪·2022-05-15 07:05

如何使用webpack5的模块联邦特性落地微前端

微前端现有的落地方案可以分为三类，自组织模式、基座模式以及模块加载模式。与基座模式相比，模块加载模式没有中心容器，这就意味着，我们可以将任意一个微应用当作项目入口，整个项目的微应用与微应用之间相互串联，打破项目的固定加载模式，彻底释放项目的灵活机动性，这样的模式，也被称为去中心化模式。其实这个方案在微前端的架构理念中早已提及，但直到2020年10月Webpack5正式发布之后才被真正落地应用。因为
前端学习栈·2022-05-12 12:26

知识蒸馏联邦学习的个性化技术综述

目录前言摘要I.引言II.个性化需求III.方法A.添加用户上下文B.迁移学习C.多任务学习D.元学习E.知识蒸馏F.基础+个性化层G.全局模型和本地模型混合IV.总结前言题目：SurveyofPersonalizationTechniquesforFederatedLearning会议：2020FourthWorldConferenceonSmartTrendsinSystems,Securit
·2022-05-11 19:58

联邦学习神经网络FedAvg算法实现

目录I.前言II.数据介绍1.特征构造III.联邦学习1.整体框架2.服务器端3.客户端4.代码实现4.1初始化4.2服务器端4.3客户端4.4测试IV.实验及结果V.源码及数据I.前言联邦学习(FederatedLearning
·2022-05-11 15:42

PyTorch实现FedProx联邦学习算法

目录I.前言II.数据集介绍III.FedProx1.模型定义2.服务器端3.客户端更新IV.完整代码I.前言FedProx的原理请见：MLSys2020|FedProx：异质网络的联邦优化。
·2022-05-11 15:40

FedAvg联邦学习FedProx异质网络优化实验总结

目录前言I.FedAvgII.FedProxIII.实验IV.总结前言题目：FederatedOptimizationforHeterogeneousNetworks会议：ConferenceonMachineLearningandSystems2020论文地址：FederatedOptimizationforHeterogeneousNetworksFedAvg对设备异质性和数据异质性没有太好的
·2022-05-11 15:05

PyTorch实现联邦学习的基本算法FedAvg

目录I.前言II.数据介绍特征构造III.联邦学习1.整体框架2.服务器端3.客户端IV.代码实现1.初始化2.服务器端3.客户端4.测试V.实验及结果VI.源码及数据I.前言在之前的一篇博客联邦学习基本算法
·2022-05-11 15:05

联邦学习论文解读分散数据的深层网络通信

目录前言AbstractIntroductionFederatedLearningPrivacyFederatedOptimizationTheFederatedAveragingAlgorithmExperimentalResultsIncreasingparallelismIncreasingcomputationperclientCanweover-optimizeontheclientda
·2022-05-11 13:25

FedAvg中模型聚合过程的理解分析

目录问题聚合1.聚合所有客户端2.仅聚合被选中的客户端3.选择问题联邦学习原始论文中给出的FedAvg的算法框架为：参数介绍：K表示客户端的个数，B表示每一次本地更新时的数据量，E表示本地更新的次数，η
·2022-05-11 13:21

甲骨文谷歌继续打官司：美最高法院同意复审 Java API 版权诉讼案

今年4月开源中国报道过美国最高法院向特朗普政府寻求帮助，以确定是否要继续审理谷歌对联邦巡回上诉法院认定Android侵权的上诉。
寒冰屋·2022-04-28 18:22

虚拟专题：联邦学习 | 面向隐私保护的非聚合式数据共享综述

来源：通信学报面向隐私保护的非聚合式数据共享综述李尤慧子1,殷昱煜1,高洪皓2,3,金一4,王新珩51杭州电子科技大学计算机学院，浙江杭州3100182上海大学计算机工程与科学学院，上海2004443韩国嘉泉大学计算机工程系，城南市4617014北京交通大学计算机与信息技术学院，北京1000445西交利物浦大学电气与电子工程系，江苏苏州215123摘要：海量数据价值虽高但与用户隐私关联也十分密切，
唐名威·2022-04-28 08:57

最新论文笔记(+19)：Biscotti_ A Blockchain System for Private and Secure Federated Learning / TPDS21

Biscotti:ABlockchainSystemforPrivateandSecureFederatedLearning"译为“Biscotti：一个用于隐私和安全联邦学习的区块链系统”这是IEEETransactionsonParallelandDistributedSystems21
Brilliantzhu·2022-04-28 08:18

最新论文笔记(+18)：TrustFed: A Framework for Fair and Trustworthy Cross-Device Federated Learning in IIoT

TrustFed:AFrameworkforFairandTrustworthyCross-DeviceFederatedLearninginIIoT"译为“TurstFed：在工业物联网中一种公平可信的跨设备联邦学习框架
Brilliantzhu·2022-04-28 08:18

KBS 2021 | 联邦学习综述

目录前言摘要1.引言1.1联邦学习的背景1.2联邦学习面临的挑战2.相关工作2.1联邦学习的定义3.联邦学习的分类3.1数据划分3.1.1横向联邦学习3.1.2纵向联邦学习3.1.3联邦迁移学习3.2隐私保护机制
Cyril_KI·2022-04-28 07:08

搜索推荐项目EFLS开源 | 阿里妈妈联邦学习解决方案详解

猜你喜欢0、京东推荐算法精排技术实践1、如何搭建一套个性化推荐系统？2、从零开始搭建创业公司后台技术栈3、【万字干货】某视频APP推荐详解4、微博推荐算法实践与机器学习平台演进5、腾讯PCG推荐系统应用实践6、强化学习算法在京东广告序列推荐场景的应用7、飞猪信息流内容推荐探索8、华为项目管理培训教材9、美团大脑系列之商品知识图谱的构建和应用▐项目背景移动互联网时代出于隐私保护和数据安全，APP之间
智能推荐系统·2022-04-27 07:22

MySQL Union Union All Intersect Minus操作符

UnionUnionAllIntersectMinusUnion单词含义:协会;联合会;会社;俱乐部;同盟;联盟;联邦;(尤指内战时期的)美利坚合众国，美国;联合;结为夫妻;Union因为要进行重复值扫描
程序员andy·2022-04-26 20:07

SPRC|自杀预防策略规划之第二步：选择长期目标

://www.sprc.org/strategic-planning/goals按：本周为大家带来由美国自杀预防资源中心(SPRC)提供的自杀干预策略之第一步：描述问题及背景，SPRC是美国唯一一个由联邦政府支持的资源中心
如纯资讯翻译推送·2022-04-19 11:15

联邦平均算法（Federated Averaging Algorithm，FedAvg）

设一共有$K$个客户机，中心服务器初始化模型参数，执行若干轮（round），每轮选取至少1个至多$K$个客户机参与训练，接下来每个被选中的客户机同时在自己的本地根据服务器下发的本轮（$t$轮）模型$w_t$用自己的数据训练自己的模型$w^k_{t+1}$，上传回服务器。服务器将收集来的各客户机的模
MaplesWCT·2022-04-18 23:00

“制裁”蔓延：Github 或封禁 41 万俄罗斯开发者账号！

紧接着4月初，就有媒体报道称，美国财政部已对俄罗斯联邦储蓄银行和俄罗斯最大的私
·2022-04-18 17:17

“制裁”蔓延：Github 或封禁 41 万俄罗斯开发者账号！

紧接着4月初，就有媒体报道称，美国财政部已对俄罗斯联邦储蓄银行和俄罗斯最大的私
·2022-04-18 14:57

Python实现AES加密与解密

高级加密标准（英语：AdvancedEncryptionStandard，缩写：AES），在密码学中又称Rijndael加密法，是美国联邦政府采用的一种区块
JulyLi2019·2022-04-17 07:09

联邦学习实战-1:用python从零开始实现横向联邦学习

什么是联邦学习？简单来说就是在一个多方的环境中，数据集是零散的（在各个不同的客户端中），那么怎样实现机器学习算法呢？
文杰@·2022-04-15 10:53

Multi-modal Multi-task Masked Autoencoder：一种简单、灵活且有效的 ViT 预训练策略

在新论文MultiMAE:Multi-modalMulti-taskMaskedAutoencoders中，来自瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)的团队提出了Multi
·2022-04-12 11:03

联邦学习框架：FATE的安装使用，单机部署，使用MNIST测试

相关链接FATE官方库里面有详细的文档，支持中文！前提我是用docker安装部署的所以要做一些准备docker换源Docker常用命令及换源sudonano/etc/docker/daemon.json{"registry-mirrors":["http://docker.mirrors.ustc.edu.cn","http://hub-mirror.c.163.com","http://regi
诗酒当趁年华·2022-04-11 15:57

【阅读笔记】联邦学习实战——联邦学习平台介绍

前言FATE是微众银行开发的联邦学习平台，是全球首个工业级的联邦学习开源框架，在github上拥有近4000stars，可谓是相当有名气的，该平台为联邦学习提供了完整的生态和社区支持，为联邦学习初学者提供了很好的环境
HERODING23·2022-04-11 07:01

Module Federation在客服工单业务中的最佳实践

ModuleFederation：是模块联邦的意思，在webpack5中流行起来的，也属于一种微前端方案。
·2022-04-08 16:15

【模拟赛】星际联邦 federation （矩阵树定理，线性代数，循环行列式）

题面题解如果我们把这个www定义为某一种距离的follow可连的边数，那么就很清楚了：对于所有1≤i,j≤n1\leqi,j\leqn1≤i,j≤n，iii向jjj连有wi−j+nmod  nw_{i-j+n\modn}wi−j+nmodn条有向边，而每个点向0号点连有1条有向边。求以0为根的内向生成树个数。直接上矩阵树定理，由于最终求余子式，干脆就忽略0号点，那么答案就是det⁡[1+∑w−w1
DD(XYX)·2022-04-08 08:48

这个年均开销3500万美元的 FBI 机密部门，将结合面部识别与大数据技术来调查案件...

以2013年的波士顿马拉松爆炸案为例，联邦调查局收到了13,000多个视频，并有120位分析师对其进行了分析。《福布斯》在想办法提高在重大犯罪现场通过充足的视频材料进行筛选
CSDN云计算·2022-04-07 13:38

华为云TICS解决联邦计算过程中的流程感知问题

联邦计算过程中，如何让所有参与者感知计算过程是一个难题。例如计算过程中的同态加密、密文计算、数据读取等操作，全部串起来往往会很复杂，但参与者们又希望能了解这个过程是否是合理的，而不是一个黑盒在做计算。
·2022-04-06 11:30

【技术博客】浅谈联邦半监督学习及FedMatch算法

【技术博客】浅谈联邦半监督学习及FedMatch算法作者：余敏君1前言以往的联邦学习工作往往仅专注于对监督学习任务的研究，即要求所有的数据都必须包含相应的标签。
MoModel·2022-04-06 07:32

联邦学习后门攻击总结（2019-2022）

联邦学习后门攻击总结（2019-2022）联邦学习安全性问题框架概览下表和下图为联邦学习中常见的安全性问题，本文重点关注模型鲁棒性问题中的后门攻击问题。
3077491278·2022-04-04 10:49

同态加密在联邦计算中的应用

【摘要】在大数据时代背景下，如何在保护数据安全隐私的前提下充分发挥数据的价值，成了一个亟待解决的问题。同态加密作为实现数据隐私计算的关键技术，在云计算、区块链、隐私计算等领域均存在着广泛的应用需求和一些可行的应用方案。1什么是同态加密同态加密（Homomorphicencryption）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
·2022-03-31 14:49
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