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一款释放数据价值的项目,开源了!

在大数据和 AI 的时代背景下,数据已经成为了重要财富,大到政务数据、企业核心数据,小到个人信息、银行卡余额,这些数据无一例外都是“隐私数据”,如果在使用和流转时发生泄漏都会造成巨大的损失。 那有没有什么方法,可以在不暴露数据隐私的前提下,让数据流动起来发挥更大的价值呢?在这个问题的驱使下我们找到了今天的主角——隐私计算。 一、什么是隐私计算? 隐私计算是指在不泄露数据本身的情况下,实现数据分析和计算的技术,具有“数据可用不可见”的特点,让数据安全合规地流动起来。 下面用一个经典的百万富翁问题,来帮助理解什么是“数据可用不见”。 假设有两个百万富翁,他们都想知道谁更富有,但又不想让对方或者第三方,知道自己具体有多少钱。 数据本身:具体的财富值(数据) 计算:比大小(可用) 不泄露:对方或第三方(不可见) 按照常理,进行比大小的计算是需要知道两个数是多少,才能比较大小,但这里不知道具体的数字。所以上面这个问题在普通人看来是无解的,但其实这是一个密码学问题,也被称为“多方安全计算”(MPC)问题,由姚期智院士在 1982 提出,并给出了解决方案——混淆电路,实现了数据的可用不可见。 从隐私...

新知同享 | AI 开发广泛应用,高效构建

谷歌致力于通过高效、可靠的方法 构建 AI 驱动的产品 如今已经走过了七年 "AI 为先" 的旅程 一起来看 2023 Google 开发者大会上 AI 开发如何被广泛应用,简化开发 并将机器学习的强大能力 引入到应用和工作流中 提高开发者工作效率 精彩大会现场一览 过去 3 年,Web 机器学习技术的使用和开发都呈指数级增长,许多热门 Google 产品都已采用 Web 技术。谷歌的许多团队都在为 Web 机器学习的未来积极贡献力量。例如,Chrome 团队正致力于制定新的 Web 标准,使 TensorFlow.js 和 MediaPipe 等团队能够在这些堆栈的基础上构建各种产品和服务,并实现更出色的性能。 MediaPipe是一个开源的跨平台框架,用于在移动设备、桌面设备和 Web 上构建机器学习解决方案。MediaPipe 提供可自定义的设备端解决方案,只需几行代码,即可将解决方案集成到 Web 应用中。此外,MediaPipe 也发布了新模型,例如人脸融合变形分类。开发者可以使用此模型来创建虚拟头像,使其实时匹配用户的面部表情。 MediaPipe Studio是一款基于 ...

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