NeurIPS发布联邦学习论文41篇，较前一年有近30%的增长幅度；ICML则在2022年收录联邦学习论文74篇，几乎成倍于2021年。
基于区块链技术的新一代网络正在赋予期望和快速发展。尽管这一趋势有反对者，但 Web 3.0 的元素已经在使用，包括新一批具有颠覆性的非银行竞争对手。
机器之心发布 机器之心编辑部 8 月 18 日，全球数据挖掘领域顶级会议 KDD 2022 大奖公布，阿里巴巴达摩院团队斩获应用科学方向“最佳论文奖”，这是中国企业首次获得该重磅奖项。 KDD（ACM SIGKDD）是数据挖掘领域历史最悠久、规模最大的国际顶级学术会议，也是全球录取率最低的计算机顶会之一，在知识发现、数据挖掘、人工智能等领域具有重大影响力。KDD 组委会对达摩院获奖的联邦图学习开源工作 FederatedScope-GNN 给予充分肯定，评语提到，该工作“推动了联邦图学习技术的发展，并树
现在虚拟货币大火，有研究的，起哄的，还有不明事理观望的。但是对于一个开发者或者研究者的角度来讲，无论外界如何喧闹。搞明白其内在的数学理论是一个最重要的事情，那论文就是一定绕不过去的坎。而其创始人“中本聪”的论文就应该是第一个。下面是一个翻译版，特别的我放上来。供大家学习使用。
可信联邦学习 (Trustworthy federated learning) 是一种增强型的联邦学习，它除了保证原始数据的隐私安全和模型的可证安全，还保证学习过程的高效率和模型的可用性，模型决策机制的可解释性、及模型的可溯源和审计监管。 为了帮助读者了解可信联邦学习前沿进展，机器之心机动组组织策划了最新一期视频分享。 在此次分享中，加拿大工程院及加拿大皇家科学院两院院士，微众银行首席人工智能官杨强老师将首先为我们系统回顾联邦学习的进展和挑战，并展望几个重要发展方向。而后以下四篇论文作者将从不同角度介绍可信
随着人工智能的发展，机器学习的技术越来越多地被应用在社会的各个领域，来帮助人们进行决策，其潜在的影响力已经变得越来越大，特别是在具有重要影响力的领域，例如刑事判决、福利评估、资源分配等。
上周，关于央行数字货币 DC/EP 的消息接踵而来，引爆了整个朋友圈。先是传出央行数字货币 DC/EP 在中国农业银行开始内测，首批试点地区为中国深圳、雄安、成都和苏州四个城市。随后，网络上也传出疑似中行 DC/EP 钱包内测的消息。据媒体报道，苏州相城区的政府机关交通费补贴将成为 DC/EP 的首个应用场景，支付宝也表示其参与了 DC/EP 的技术和硬件研发。虽然央行数字货币研究所强调当前网传 DC/EP 信息为技术研发过程中的测试内容，并不意味着数字人民币正式落地发行，但总体来看， 央行数字货币 DC/EP 的发行和使用已经呼之欲出。
明敏 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 刚刚，KDD 2022所有奖项正式对外公布！ 作为数据挖掘、知识发现领域的最高学术会议，每年KDD奖项花落谁家都会引发学界热烈讨论。 今年，中国团队的表现依旧令人瞩目。 清华裘捷中获得博士论文奖亚军，成为亚洲高校首位获得者。 阿里巴巴达摩院智能计算实验室，获得应用数据科学方向最佳论文奖，是中国工业界研究团队首次独立获得这一奖项。 论文提出了一个面向联邦图学习的库FederatedScope-GNN。 主办方SIGKDD评价其“推动了联邦图学习的
“知识就是力量”我们耳熟能详，但培根的这句话其实还有后半句“更重要的是运用知识的技能”。对于人工智能来说，知识图谱就是其如何对知识进行运用的技能体现。在金融领域，如何运用这一技能更好地理解客户需求，提高业务效率和客户满意度，同时进行风险管理？招商银行给出了他们的答案。 作者 | 李金龙、贺瑶函、郑桂东 出品 | 新程序员 知识图谱是一种用于描述实体、属性和它们之间关系的结构化语义网络，通常以图形模型的形式呈现。知识图谱可以帮助机器理解信息，并支持自然语言处理、搜索引擎优化等领域的发展。应用在招商银行的业务场
题图摄于香港太平山顶 本文中介绍的四篇关于可信联邦学习的论文已经在开源项目 FATE 的 research 仓库中存放，感兴趣的读者可以查阅。（ https://github.com/FederatedAI/research ） 日前，由机器之心策划的线上视频直播——可信联邦学习(Trustworthy federated learning)论文线上分享成功举办。香港科技大学计算机与工程系讲座教授和前系主任、中国人工智能学会（CAAI）荣誉副理事长杨强教授带领四篇可信联邦学习最新论文的作者，对该领域的前沿
【新智元导读】金融大鳄索罗斯日前发表评论，他看空中国经济，目前正在做空亚洲货币。今天，《人民日报》海外版刊文斥责索罗斯的“唱空论”。那么，中国情况究竟怎样？芬兰和德国的研究人员用一项采用了深度学习的算法，成功“预测”了2007年和2014年的金融危机。这个算法和模型也值得中国研究机构借鉴，进一步研究或能对中国金融风险评估、驳斥索罗斯唱空论有所助益。 曾经打垮英格兰银行、狙击泰铢及港元，做空日元的金融大鳄索罗斯，前些日子在达沃斯世界经济论坛上表示，他看空中国经济前景，正在做空亚洲货币。索罗斯称，中国经济“硬着
AI 科技评论按：香港科技大学讲席教授、微众银行首席人工智能官（CAIO）杨强教授是机器学习领域内活动积极的学者，也是大家非常熟悉的机器学习研究人员之一。
场景描述：获得图灵奖的必要条件之一，就是对于计算机领域有着重大的研究突破，和对社会的重要贡献。三位前辈之所以能够让获奖实至名归，也是因为他们不仅在科研上取得了巨大的学术突破，同样在现实场景问题的实践解决上，走在了最前端。
黑客可以不需要你的人脸生物特征数据，就能完成人脸进行身份认证，这就对“刷脸取款”提出了更高的安全要求。 📷 消费者在农业银行取款机前体验“刷脸取款”。 图/视觉中国 文 | 郑伟彬 人工智能相关技术在最近几年取得了明显的进步，各种时髦的方式开始出现在公众的日常生活之中。比如最近银行开始试水的“刷脸取款”，让不少公众再度感慨不已。 单纯从人脸识别技术的精确度和可靠性来说，“刷脸取款”已经具备了应用的潜力。 不过，采用了“刷脸”技术的银行，能否实现消灭银行卡的目标呢？我只能告诉你，短时间内，恐怕并不现实，更
选自arXiv 作者：Shafi Goldwasser等 机器之心编译 机器之心编辑部 深度学习对大数据、大算力的硬性要求迫使越来越多的企业将模型训练任务外包给专门的平台或公司，但这种做法真的安全吗？来自 UC Berkeley、MIT 和 IAS 的一项研究表明，你外包出去的模型很有可能会被植入后门，而且这种后门很难被检测到。如果你是一家银行，对方可能会通过这个后门操纵你给何人贷款。 机器学习（ML）算法正越来越多地被用于不同领域，做出对个人、组织、社会和整个地球都有重大影响的决策。当前的 ML 算法
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 深度学习对大数据、大算力的硬性要求迫使越来越多的企业将模型训练任务外包给专门的平台或公司，但这种做法真的安全吗？来自 UC Berkeley、MIT 和 IAS 的一项研究表明，你外包出去的模型很有可能会被植入后门，而且这种后门很难被检测到。如果你是一家银行，对方可能会通过这个后门操纵你给何人贷款。 机器学习（ML）算法正越来越多地被用于不同领域，做出对个人、组织、社会和整个地球都有重大影响的决策。当前的 ML 算法需要大量的数据和计算
据金融时报消息，伦敦证券交易所集团 CEO David Schwimmer 表示，该公司正在与微软和几家银行合作创建”定制的大语言模型“，探索 AIGC 在交易策略、风险管理等方面的潜力。
作者：Jacob Devlin and Ming-Wei Chang, Research Scientists, Google AI Language
注意： 这些讲座笔记是从 2014 年 6.858 课程网站上发布的笔记上稍作修改的。
据迪拜调查人员声称，AI语音克隆被用于发生在该国的一起重大抢劫案，并告诫公众提防网络犯罪分子使用这项新技术。 2020年初，阿联酋的一位银行经理接到了一个他认得声音的人打来的电话——对方是之前与他交谈过的一家公司的高管。 这位高管带来了好消息：他公司将进行一宗收购，于是需要该银行批准金额高达3500万美元（2.25亿人民币）的转账。一位名叫Martin Zelner的律师受聘协调整个过程，银行经理可以在其收件箱中看到该高管和Zelner发来的电子邮件，确认需要把多少钱转账到哪里。银行经理觉得一切看起来没异
近来，微众银行在IJCAI 2022、TPAMI 2022、ACM TIST等顶级学术期刊和顶会上接连发表了联邦学习领域最新进展的前沿论文。究竟哪些理论实践为产业界带来了新的研究和落地视角？为此，我们采访了微众银行首席人工智能官杨强教授，看他是如何带领团队取得这一领域研究的突破性进展。
学校写过论文的朋友可能都知道中国知网（CNKI），无论是文献参考，还是交流学术，都会经常到这儿，查找相关的资料。
ChatGPT 出现以后，很多学术机构都发出了禁令，因为这种 AI 虽然生成能力强，但有时会胡说八道，滥用大模型写文章也违背了做研究的初衷。
论文长度仅有 6 页，其核心证明内容只有两页，不过黄皓为了解决这个问题花费了 7 年时间的思考。
英格兰银行发布官方公告，计算机科学之父阿兰·图灵（Alan Turing）将取代 Matthew Boulton 和 James Watt（蒸汽机先驱），登上将于 2021 年底发行的 50 英镑新钞。英国前首相温斯顿·丘吉尔、作家简·奥斯汀和艺术家约瑟夫·玛罗德·威廉·特纳（JMW Turner）将分别登上 5、10、20 英镑新钞。
本文介绍GIS方向研究生入学初期，为将来转码、从事开发类工作所作求职准备的规划路径、方向选择等方面的建议。
您可能对虚拟世界（化身漫游的地方）持怀疑态度，但数十亿美元正涌入这个虚拟世界，而美国最大的银行摩根大通也加入了这一行列。该银行的一个专门部门在一份报告中阐明了潜力。
第一篇缩略版本：公正反而会伤害弱势群体么？有一定情况下是的：对弱势群体降低门槛会致使他们无法完成期预期目标，使他们信用度降低，造成更长久的伤害。我们不仅要考虑算法本身是否符合人对道德的定义，更要考虑算法对社会的实际影响。
译者 | 牟云飞 责编 | 唐小引 当前，对于区块链，大部分人都存在些许在基本认知维度的误区，譬如直接将区块链等同于比特币、所有 ICO 都是骗局等，即使是对技术人而言，都还没搞清楚区块链的代码和算法，更遑论涉及到实际场景应用的实践。日前，国际计算机学会期刊 ACM Queue 发表论文，追本溯源，对比特币及其底层技术 —— 区块链的技术栈进行了系统的梳理和论证，由此发现，比特币的几乎所有技术组成部分都源于 20 世纪 80、90 年代的学术文献，如分布式账本和拜占庭协议，便可追溯到 20 多年前，这不是任
在导演王家卫看来，《繁花》“表面是饮食男女，里面是山河岁月，时代变迁”。剧中主角阿宝凭借精准的投资预判和灵活的操作策略，在资本市场的博弈中完成了从散户到“宝总”的华丽转身。而宝总起家的背后，便是抓住了A先生股票投资失败的契机，这一戏剧性转折生动揭示了股市风险无处不在，即便是实力雄厚的大户也可能面临惨痛损失。
谢谢你，马歇尔专员，很荣幸受邀参加今天的活动，终于来到了Venture Center。过去几年发生了很多事情，我一直密切关注您的工作。
最近，这样一个博士生在学界引发热议，不是因为他的得，而是因为他的舍。一个原本打算博士后进修的毕业博士，得知未来科研教职可能会受学校排名影响，向博士后“同事”提出了问题：
8 月 16 日，第二十八届国际联合人工智能大会（IJCAI 2019）在澳门成功闭幕。
前几天看到了 Quant of the Year 2019 颁布的新闻，回想从 2015 年开始自学机器学习时就没关注这个了，因为这个奖项通常都是 Q-quant (即在风险中性测度下玩转的 quant) 所拿，而我开始对机器学习感兴趣，已经向 P-quant 靠拢了。关于 P-quant 和 Q-quant 的区别可参照我之前写的这个帖子。但今天这个奖项是颁给一个渣打银行 (SCB) 的数据分析执行董事，他用 P-quant 的机器学习方法来解决银行实际的问题。心血来潮把从 2000 年到 2019 年的这 20 年的新闻读了，论文也从 Risk 网站上下载了。(Risk 网站下载这些论文需注册会员，因此有些论文上有水印不让传播，为了尊重知识产权，我只在公众号后台分享那些没打水印的论文，望理解)
图像融合的目的是将同一场景中不同传感器捕获的多源图像的互补信息整合到单个图像上。这种方式通常被用于提取图片重要信息和提高视觉质量。
近期，新加坡国立大学、字节跳动智能创作新加坡团队等机构合作的一项技术成果被全球顶级学术期刊Nature的子刊Nature Neuroscience收录。这项研究首次将人工智能领域的元学习方法引入到神经科学及医疗领域，能在有限的医疗数据上训练可靠的AI模型，提升基于脑成像的精准医疗效果。 研究背景 脑成像技术是神经科学发展的一个重要领域，能够直接观察大脑在信息处理和应对刺激时的神经化学变化、从而对疾病的诊断和治疗提供重要参照。理论上，基于脑成像的机器学习模型可应用于预测个人(individual)的一些非
如果你已经在媒体上看到过比特币，并且对密码学领域的学术研究有一定的了解，那么你可能会有如下的印象：从David Chaum开始(文献10,12)，几十年来很多人对数字现金(digital cash)的努力研究，最终都没有获得商业上的成功。因为这些工作需要一个集中的银行服务器来控制系统，而没有任何一家银行愿意为其背书。随着比特币的出现，提出了一种不需要银行的去中心化加密货币(cryptocurrency)方案，数字现金(digital cash)终于大获成功。比特币的发明者，神秘的中本聪，并不是一个学术界的人，比特币与早期的学术方案并无相似之处。
近期开题的同学越来越多，很多同学不知道怎么选题，不知道老师分配的题目应该怎么做，指导老师分享的信息不多，无从下手。
文章：大篇幅来自于：《周志明-凤凰架构》建议移步原文阅读 ，本篇为本人的学习笔记。
http://icyfenix.cn/architect-perspective/general-architecture/transaction/distributed.html
近日，微众银行揭晓首届微众学者计划名单，共有 5 位来自我国顶尖高校的 40 岁以下的青年学者入选，他们分别是中山大学教授及软件工程学院副院长郑子彬、清华大学软件学院副教授姜宇、北京航空航天大学计算机学院教授童咏昕、同济大学生物信息系长聘教授刘琦、香港科技大学计算机科学与工程系长聘副教授王威。
机器之心原创 作者：泽南 在 CVPR 大会上，看数字人技术的最新趋势。 对表情和手势进行精细建模、让数字人跳舞的算法、用 2D 图片生成 3D 模型…… 最近一段时间，AI 领域里面向元宇宙和数字人的新技术越来越多。 人工智能最重要学术会议之一——CVPR 2022 这几天正在进行过程中，今年大会获得的投稿数量超过一万，接收论文数量超过 2000 篇，是历届规模最大的一次。 在大会上，商汤科技及其联合实验室有 71 篇论文被录用，其中近四分之一为 Oral（口头报告）论文。值得关注的是，这些最新研究中有
论文名称：Improved Robust ASR for Social Robots in Public Spaces
来源：量子位（公众号id：qbitai）本文约2600字，建议阅读9分钟脑成像技术是神经科学发展的一个重要领域，能够直接观察大脑在信息处理和应对刺激时的神经化学变化、从而对疾病的诊断和治疗提供重要参照。 近期，新加坡国立大学、字节跳动智能创作新加坡团队等机构合作的一项技术成果被全球顶级学术期刊Nature的子刊Nature Neuroscience收录。这项研究首次将人工智能领域的元学习方法引入到神经科学及医疗领域，能在有限的医疗数据上训练可靠的AI模型，提升基于脑成像的精准医疗效果。 研究背景 脑
本文为美联储理事Lael Brainard在CoinDesk 2021 Conference大会上的演讲
营长的朋友圈瞬间被刷屏，各种各样的解读更是铺天盖地。不过，真正促使营长向更深处思考的确是大摩自己的这条 QA:
而且纵横全球盘点2019，其中诸多新变化也非常醒目， 比如中国AI论文发表数除了全球领先——还首次超越欧洲，AI专业受到空前热捧，清华AI课程注册3年翻4倍。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业20W+关注者，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。
如果只想知道区块链是什么,然后来和别人扯淡，上面的信息就够了。如果想更深入的了解，就继续往下看喽。
史前纪事 1976-1998 密码学与电子货币理论发展 1976年，Bailey W. Diffie、Martin E. Hellman两位密码学的大师发表了论文《密码学的新方向》，论文覆盖了未来几十
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