览行业动态,领企业风向
公司时刻关注行业动态,结合自身实力与优势,不断推动隐私计算行业解决方案的落地,引领企业新风向
公司资讯 行业要点
    在当今的数字化世界中,数据已成为关键的资产。随着技术的发展,我们正面临一个矛盾的现象:数据的重要性与日俱增,但与此同时,数据的获取、处理和利用方式也引发了大量的争议和担忧。尤其是在数据的隐私保护方面,社会各界都在呼吁更为严格和全面的解决方案。这其中,隐私计算技术的崛起为我们提供了一个可能的解决路径。
    发布时间:2024-01-15
    随着科技的快速发展,人工智能(AI)已经成为我们日常生活和工作的一部分。然而,随着其应用的不断扩大,AI的隐私问题也引起了越来越多的关注。最近,苹果和迪士尼在股东大会上的事件,再次引发了这一问题的讨论。
    发布时间:2024-01-09
    随着科技的飞速发展,人工智能(AI)在各个领域的应用越来越广泛。最近,传媒业巨头施普林格Axel Springer与AI公司OpenAI宣布了战略合作,这一合作被视为传媒业与AI技术的重要里程碑。本文将详细介绍这一合作的重要意义以及合作协议中的重要内容。
    发布时间:2023-12-28
    随着互联网的普及和信息技术的快速发展,社交媒体已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。然而,在社交媒体的发展过程中,数据的隐私和安全问题逐渐凸显,成为了社会关注的焦点。如何让数据回归用户,重塑社交媒体生态,成为了一个亟待解决的问题。
    发布时间:2023-12-18
    ​博弈论是一门研究决策制定和策略选择的学科,它在人工智能领域的应用已经引起了广泛关注。随着人工智能技术的不断发展,博弈论在AI中的应用也愈发重要,不仅在智能系统的设计中起到关键作用,还在多领域产生了深远影响。
    发布时间:2023-11-10
    随着信息技术的迅猛发展,个人隐私的安全性也备受关注。在大数据时代,海量的个人数据被采集、存储和分析,但这也带来了隐私泄露的风险。隐私计算应运而生,它是一项关注个人隐私保护的前沿技术,旨在在数据分析和隐私保护之间找到平衡点。随着隐私计算技术的不断发展,我们正进入一个更加安全和可信的数字时代。
    发布时间:2023-10-30
    ​神经形态计算是一种受到生物神经系统启发的计算方法,它模拟了神经系统中神经元和突触之间的连接和信息传递过程。这一领域的研究旨在构建具有人工智能和认知能力的系统,将人工智能技术与生物神经系统的机理相结合。神经形态计算的基本原理包括仿生学、神经网络和突触可塑性等方面,它在模式识别、机器学习和智能控制等领域有着广泛的应用,并且在未来的发展中具有巨大的前景。
    发布时间:2023-10-13
    生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence)是企业界的一项革命性技术,已经在各个领域产生了深远的影响,它可能会创造出一种更为深刻的人机关系,甚至比云计算、智能手机和互联网所带来的影响还要大,并且为企业带来了许多机遇和挑战。
    发布时间:2023-09-26
    隐私增强技术包括任何提高敏感数据隐私和安全性的技术——关键信息,如客户姓名、电话号码、电子邮件地址和社会安全号码(SSN),本文主要介绍10项增强隐私的技术。
    发布时间:2023-09-14
    隐私计算是在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的技术集合,达到对数据“可用、不可见”的目的;在充分保护数据和隐私安全的前提下,实现数据价值的转化和释放。基于这一特性,隐私计算可以确保在不泄露数据内容的情况下,帮助人工智能获取更多、更广、更深的数据资源。
    发布时间:2023-09-05
    在大模型的发展逐步进入更为复杂的阶段的当下,需要更多的时间和努力来实现其在各领域的全面应用。这需要依赖多方面的技术支持和基础设施,是一个长期的系统工程,涉及技术、数据、安全等多个维度。
    发布时间:2023-09-05
    近年来,数据越来越成为AI大模型的关键竞争要素之一,数字中国战略将在未来助力我国AI大模型训练数据集的发展。而数据要素则是数字中国建设战略中的关键一环。当前国内虽然数据资源丰富,但优质的中文大模型训练语料仍然稀缺。因此,建立大语言模型数据集刻不容缓。数据集的建立涉及到数据采集、清洗、标注等多个环节。
    发布时间:2023-08-14