隐私计算的“家族成员”有联邦学习、机密计算/可信执行环境、多方安全计算、同态加密、差分隐私和密态数据机器学习，前三个是目前业内主流的技术路径。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/376096195 ...

目录 0 背景 1 加密方式类型 2 多方安全计算(Secure Multi-party Computation, MPC) 2.1 隐私数据求交 Private Set Intersection, psi 2.2 隐私集合 ...

声明 本文非本人原创，是对文献[1]、文献[2]和文献[3]的摘要总结，重点放在了隐私计算相关技术原理及其应用的介绍上，但是并不涉及技术细节。本博客仅发表在博客园，作者LightningStar，其他平台均为转载。 前言 隐私计算是在实现保护数据拥有者的权益安全及个人隐私的前提下，实现数据 ...

最近一段时间，我除了写业务代码之外，还整了个新鲜玩意，那就是参与搞了一下隐私计算相关的事情。 现在有空了，刚好总结一下。因为隐私计算可能对于很多工程开发朋友来说很陌生，所以，我这篇文章主要是给大家科普一下，让大家知道有这么个技术以及现在的主要方向。这里面不会有太多的算法内容和底层原理，相信 ...

。 因此，研究人员开始琢磨如何在保护数据安全和隐私的前提下提高机器学习的准确率。经过多年的探索，[1]提出了一个基于机 ...

该笔记基于：Multimodal Machine Learning:A Survey and Taxonomy 该论文是一篇对多模态机器学习领域的总结和分类，且发表于2017年，算是相当新的综述了。老师在课上推荐阅读，我花了三天大体看了一边，其中有很多实际的方法或者技术对我来说是全新的领域 ...

近年来,深度学习技术已经广泛应用到图像语义分割领域.主要对 基于深度学习的图像语义分割的经典方法 与研究现状进行分类、梳理和总结.根据分割特点和处理粒度的不同,将基 ...

论文标题（A Survey on Knowledge Graphs:Representation, Acquisition and Applications） 下载链接：https://arxi ...