导语 Apache Pulsar是Yahoo开源的MQ解决方案，功能上跟Kafka、RocketMQ、TubeMQ等类似，同时支持多租户、读写分离、跨地域复制等特性。联邦学习作为新一代人工智能基础技术，通过解决数据隐私与数据孤岛问题，重塑金融、医疗、城市安防等领域。本文将介绍Pulsar在Angel PowerFL 联邦学习平台中的应用，探索MQ和联邦学习的跨界合作过程。 01 背 景 Angel PowerFL联邦学习平台及其通信模块要求 Angel PowerFL联邦学习平台构建在Angel之
导读 / Introduction 5月26日-28日,在2021中国国际大数据产业博览会上,凭借对前沿趋势的把握和技术领先性,腾讯大数据-天工平台上的Angel PowerFL安全联合计算技术,荣获“领先科技成果奖——新技术”奖项。 数博会是全球首个以大数据为主题的博览会,由国家发展和改革委员会、工业和信息化部、国家互联网信息办公室和贵州省人民政府共同主办。作为数博会上的“重头戏”, “领先科技成果奖”是目前为止国家科学技术奖励办备案的唯一以博览会名义设奖和唯一以大数据为主题的专业奖项。 作为腾讯
导读 / Introduction 2021年10月19日，中国金融认证中心（CFCA）正式公布首批通过多方安全计算金融应用产品测评产品名单，基于腾讯Angel PowerFL安全联合计算平台打造的腾讯云安全隐私计算产品，凭借出类拔萃的技术、安全与性能表现，成为首批通过该认证的产品之一。 数据是数字经济时代的核心生产要素，它深刻改变着我们的经济形态和生活方式。在数字化转型大背景下，数据的关键地位，敦促着我们既要用好数据，也要保障好数据的安全。随着《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信
12月9日，2022年iDASH国际隐私计算大赛结果正式公布，腾讯Angel PowerFL联队凭借最优的模型效果和较快的推理速度获得最高综合得分，斩获同态加密赛道冠军。从两年前首次参赛到现在，腾讯已经连续获得2020年可信计算赛道冠军和2021年联邦学习赛道冠军，赢得了iDASH隐私计算大赛“三连冠”，这在国内尚属首次！ 同时，在多方安全计算（MPC）赛道和可信计算（SGX）赛道上，腾讯Angel PowerFL联队也分别取得了第二和第三的好成绩。 历年来，同态加密赛道一直是iDASH比赛中最受关注和角逐
近日，北京金融科技产业联盟发布《隐私计算技术金融应用研究报告》。该报告分析了隐私计算的关键技术，介绍了隐私计算相关的政策和法律法规，梳理了隐私计算技术在金融业应用情况及面临的问题，并从标准化建设、行业政策引导、技术发展等方面给出建议。
十年演进，腾讯大数据第四代数智融合计算平台「天工」终于问世，它有什么过人之处？ 本文转载自：机器之心 作者：蛋酱 上世纪 80 年代，姚期智教授曾在一篇文章中提出了「百万富翁设想」：如果两个百万富翁在街头相遇，在出于隐私考虑不列举自己所有财产的前提下，他们如何比较出谁更富有？ 这是一个密码学领域的经典问题，即一组互不信任的参与方在保护隐私信息以及没有可信第三方的前提下如何进行协同计算。随着信息技术的快速发展和个性化服务的演进，用户个人信息的跨境、跨系统、跨生态圈交互日益频繁，随之产生的隐私信息保护短板效应
7 月 9 日，13:30 - 17:15，腾讯大数据联合DataFun举办的《数据安全与隐私计算峰会》将会在视频号开启直播，由腾讯 Angel PowerFL 隐私计算平台负责人程勇老师出品的「广告推荐与隐私计算论坛」，将邀请来自腾讯、浙江大学、百度、华为、OPPO的5位专家学者，针对广告推荐场景下隐私计算的技术发展趋势和应用实践进行深度分享，欢迎大家一起探讨交流。 出品人：程勇 腾讯 Angel PowerFL 隐私计算平台负责人 腾讯 Angel PowerFL 隐私计算平台负责人，中国专利审查技
1月28日，iDASH-2021国际隐私计算大赛结果正式公布，腾讯云Angel PowerFL和腾讯安全联合项目团队提交的方案，凭借领先的模型准确率和最快的推理速度获得差分隐私赛道冠军。在2020年的iDASH可信计算赛道上，腾讯云也斩获冠军，成为中国企业届首次在可信计算（SGX）赛道上夺冠的技术团队。 “IDASH赛事” iDASH比赛是隐私计算国际最权威的比赛，已经举办八届，是由美国国立卫生研究院 (NIH) 主办，专注于云环境下的隐私计算问题和面向隐私保护的机器学习问题，已成为全球基因组数据隐私保护和
机器之心原创 作者：蛋酱 十年演进，腾讯大数据第四代数智融合计算平台「天工」终于问世，它有什么过人之处？ 上世纪 80 年代，姚期智教授曾在一篇文章中提出了「百万富翁设想」：如果两个百万富翁在街头相遇，在出于隐私考虑不列举自己所有财产的前提下，他们如何比较出谁更富有？ 这是一个密码学领域的经典问题，即一组互不信任的参与方在保护隐私信息以及没有可信第三方的前提下如何进行协同计算。随着信息技术的快速发展和个性化服务的演进，用户个人信息的跨境、跨系统、跨生态圈交互日益频繁，随之产生的隐私信息保护短板效应、隐私侵犯
导语：近10年，机器学习在人工智能领域迅猛发展，其中一个关键的推动燃料就是人类社会积累的大量数据。然而，尽管数据规模在总体上快速增长，绝大部分数据却分散在各个公司或部门内，导致数据被严重隔离和碎片化；也正因为此，各个组织间有很强的数据合作意愿，可是基于数据隐私和安全的考量，要在合规的情况下实现数据合作面临着诸多挑战。 基于上述原因形成的数据孤岛正严重阻碍着各方协同数据共同构建人工智能模型，也因此迫切需要一种新的机制来解决上述问题。联邦学习应运而生，通过这一新兴技术，可以在确保用户隐私和数据安全的前提下，各
导读 / Introduction 5月10日，中央广播电视总台《经济半小时》栏目播出《软件开源里的中国声音》特别节目，点赞了腾讯工程师们在技术开放和软件开源上所做的努力。目前腾讯已经开源了120+个项目，有数千位贡献者， Star 数超过35万，开源贡献居于全球前列。 作为腾讯的明星开源项目，Angel机器学习平台能够支持万亿级维度的机器学习全流程开发，广泛接入了大数据和AI生态，如Spark、Pytorch等，大幅降低了海量数据规模下的机器学习开发门槛。 点击观看视频： 此次节目中重点介绍的就是
3月29日，北京金融科技产业联盟正式发布《多方安全计算金融应用现状及实施指引》、《联邦学习技术金融应用白皮书》等两项隐私计算技术相关的报告。这是继本月早前发布《隐私计算技术金融应用研究报告》后，再次推出隐私计算技术的相关研究成果，是对落实《金融科技发展规划（2022—2025年）》“推动数据有序共享”要求的积极响应。 腾讯云是两份报告的主要参编单位之一，两份报告分别对多方安全计算、联邦学习进行详细分析，介绍了相关的政策及标准情况，梳理了两项技术在金融业应用情况及案例，并从金融应用的平台间互联互通等方面提出建
分享人：宋凯 博士 整理者：林宜蓁 导读: 本文从广告主的角度，分享联邦学习实践的经验跟思考。 先介绍业务与技术选型背景：团队项目为用户增长及成本控制，方式为广告渠道投放，投放目标分为拉新、拉活两类。 拉新时，微视侧端内用户特征稀疏，而广告平台积累大量信息，但仅有有限性的oCPX标准化数据回传。 拉活时，微视侧具备用户行为序列等宝贵画像数据，与广告平台特征有互补性，但又无法直接粗暴的与广告平台共享数据。 所以，希望微视侧能与广告平台侧利用双方数据，实现收益共赢，但保证数据的安全不出域。在这种背景下我
2021年6月24日，由中国信息通信研究院举办的“2021大数据产业峰会-成果发布会”在京召开，发布会上信通院第十二批“大数据产品能力评测”结果正式公布，腾讯云安全隐私计算成为国内首批通过多方安全计算性能专项测试及联邦学习性能专项测试的产品，连续3年获国家级权威认可。
但更让人意想不到的是，它现在打算让如此海量的数据分析、处理工作，进入“无人驾驶”状态。
煤老板和IT精英相遇，两个人想比比谁更富有，但都不愿告诉对方自己真正拥有多少财富，也不想让第三方掌握原始信息。何解？
2021年6月24日，由中国信息通信研究院举办的“2021大数据产业峰会-成果发布会”在京召开，发布会上信通院第十二批“大数据产品能力评测”结果正式公布，腾讯云安全隐私计算成为国内首批通过多方安全计算性能专项测试及联邦学习性能专项测试的产品，连续3年获国家级权威认可。 多方安全计算性能专项评测证书 联邦学习性能专项评测证书 中国信通院隐私计算联盟长期聚焦于隐私计算领域，其隐私计算系列评测是业界启动最早、规模最大、覆盖最全的评测。包含多方安全计算、联邦学习、可信执行环境、区块链辅助的隐私计算等四项功能评测
3月29日，北京金融科技产业联盟正式发布《多方安全计算金融应用现状及实施指引》、《联邦学习技术金融应用白皮书》等两项隐私计算技术相关的报告。这是继本月早前发布《隐私计算技术金融应用研究报告》后，再次推出隐私计算技术的相关研究成果，是对落实《金融科技发展规划（2022—2025年）》“推动数据有序共享”要求的积极响应。
风控是业务健康发展的保障。通过大数据建模可以实现智能风控，对作弊和欺诈等行为进行风险识别和控制，有效提升风控效果。而大数据则是智能风控的基础，在实际应用中却很难集中整合数据用于风控建模。出于隐私保护和商业竞争等因素，数据不能直接共享，给智能风控带来挑战。联邦学习技术可以在原始数据不出域的情况下实现多方联合建模，既可以保护数据隐私，又可以挖掘多方数据协同应用价值，助力实现大数据智能风控。 腾讯大数据团队在联邦学习和隐私保护技术上已经深耕多年，4月9日9点，腾讯大数据Angel PowerFL负责人程勇将会在第
春季万物复苏，打工人激情复工 DNSPod及时奉上新春大促惊喜 买域名送解析 域名续费享低价 更有解析、证书等限时特惠 快查收你的大促攻略吧 ↓↓ 特价 域名 .online/.site/.space/.fun/ .icu/.asia/.top/.store/.tech/ .ren/.ink/.wiki/.website/.cloud 新春大促价： 10元以下 .fit/.shop/.work/.club/ .xyz/.love/.link/.art 新春大促价： 20元以下 特价 解析 DNS解析 专
导语: GBDT（或XGBoost）算法是一种十分流行的树集成学习算法，不但是数据科学竞赛的常胜工具，在工业界的具体业务场景也有广泛的落地场景。然而，近年来用户隐私数据保护条例逐渐完善，“数据孤岛”逐渐形成，不但数据难以收集，不同公司或团队之间的数据也难以共享，这直接影响着机器学习模型的效果。为了应对这个问题，联邦学习技术逐渐进入人们的视线。本文聚焦腾讯自研的联邦学习平台Angel PowerFL中纵向联邦GBDT算法实现，介绍纵向联邦GBDT算法的原理和流程，并讲解相关的优化技术。 梯度提升决策树算法
前言 运营团队主要负责拉新促收，活动直接接触用户，效果好坏都立竿见影，所以部分同学对运营项目特别有兴趣，好奇运营设计什么内容？有哪些活动类型？这里就给大家简单介绍一下运营设计团队主要负责的四种活动类型：大型促销、短线+单品、长线运营、新品发布 今天主要和大家聊一聊关于大型促销这块的设计内容。 什么是运营大促？ 运营大促就是根据不同产品策略目标，对多个产品设计不同的创意玩法及套餐方案，集成整合进行大规模的限时售卖活动（如：新春大促、618年中大促、双11大促等活动），为业务及品牌提供明确、连续、一致的销售增
大模型如雨后春笋般涌现，并以惊人的速度和规模，重塑着我们对AI能力的认知。AI应用的多样性和创新性也在这一年达到了新的高度，这些应用不仅提高了效率，降低了成本，更重要的是，它们正在加速改变我们的生产，生活方式。
机器之心报道 机器之心编辑部 在充分保护隐私的同时尽可能多地挖掘数据价值，不仅理论上可行，实践中也有越来越多的团队为之努力并取得进展。 数字经济时代，数据作为新的生产要素和战略性资源，是科技进步、政策制定和经济发展的重要动力。但是，只有在隐私和安全得到保障的前提下，数据的价值才能最大化。 近年来，随着《网络安全法》《数据安全法》和《个人信息保护法》的颁布与实施，国家、行业、地方相继出台了一系列数据安全相关配套性政策文件，完善数据要素治理制度，保障数据流通交易安全。特别是 2022 年底发布的「数据二十条」，
新春采购节 新春钜惠，爆款秒杀；企业用户专属，高配高性价比，助力企业轻松上云，腾讯云微服务新春大促重磅来袭！ 不限新老用户 腾讯微服务平台 TSF、消息队列 CKafka 最低 4 折优惠 最高可省 30000+ 元！ 更有爆款秒杀、代金券大礼包限量放送 点击【在看】先到先得！ 点击【阅读原文】查看活动详情！ 往期 推荐 《一天，把 Pulsar 客户端的性能提升3倍+！》 《超有料！万字详解腾讯微服务平台 TSF 的敏捷开发流程》 《火速围观！鹅厂中间件产品遭遇暴风吐槽！》 扫描
Federated Learning - 联邦学习 参考文献： 小白也能通俗易懂的联邦学习！ 关于联邦学习建模过程中算法交互内容的研究
在近日召开的WAIC（世界人工智能大会）数据要素流通前沿技术探索论坛上，腾讯安全、Open Islands开源社区、FATE开源社区、百度云、京东科技等五方，共同宣布启动“隐私计算开源协同计划”，致力于加快各大平台之间的兼容和开源项目的协作，旨在打破数据孤岛、平台孤岛，促进隐私计算平台联动互通。
导读 / Introduction 《数据安全法》的表决通过标志着国家鼓励数据依法合规利用、保障数据依法有序流通，明确国家实施大数据战略，推动以数据为关键生产要素的数字经济发展。《数据安全法》强调数据安全与开发利用平衡，保障数据安全与促进数据开发利用并重，在规范数据安全监管与治理的同时，也给多方数据协同应用带来了新的发展机遇。 在此形势下，亟需有效的技术和业务模式创新来实现合规的多方数据协同应用，达到数据安全和数据开发利用的平衡。隐私计算将成为平衡数据安全与应用发展的关键技术支点。本文主要探讨在《数据
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5月26日，由国家发展和改革委员会、工业和信息化部、国家互联网信息办公室与贵州省人民政府主办的2021中国国际大数据产业博览会在贵阳举办。
导语：大数据及人工智能飞速发展的今天，法律法规和信任问题严重阻碍了企业之间的数据流通，数据孤岛问题像一只无形的手挡在了企业之间，因为缺乏有价值的数据合作，各行业用户获取成本居高不下，银行信用卡不良用户占比全面上升，金融信贷审核成本陡增，AI发展也遭遇前所未有的瓶颈，为了让这些企业在合法合规、安全、高效无损的基础上进行数据合作，腾讯“神盾-联邦计算”平台应运而生！
高性能应用服务 快速使用 Stable Diffusion 文生图应用-最佳实践-文档中心-腾讯云 (tencent.com)
2021年10月19日，中国金融认证中心（CFCA）正式公布了首批多方安全计算金融应用测评通过名单，腾讯云安全隐私计算在安全性、性能等多方面都以优秀的测试表现一路通关，成为国内最先获得该国家级认可的安全多方计算产品。 大数据及人工智能经过多年的飞速发展，数据已成为各企业最重要的资产及核心竞争力，受到国家高度重视，2019年10月，党的十九届四中全会首次将数据增列为一种生产要素，数据作为我国第五大生产要素，将为数字经济体系中技术创新、需求挖掘、效率提升提供重要动能。但随之而来的法律法规和信任问题收紧
2021年初腾讯云大数据团队和 WPP、TalkingData 达成了基于“腾讯云安全隐私计算”平台的广告业务合作，并携手保乐力加完成了多方联邦学习在广告营销领域的首个落地实践，经过几个月的模型调优及放量测试，多方联合建模在信息流广告投放场景获得了显著效果，为隐私计算在广告领域的应用取得了突破性进展，为广告行业的创新模式树立了新的标杆。 一、打破数据孤岛，赋能广告营销 在大数据及人工智能飞速发展的今天，法律法规和信任问题严重阻碍了企业之间的数据流通，数据孤岛问题像一只无形的手挡在了企业之间，限制了诸多有
推广大使应在腾讯云推广许可范围内，使用正当的手段方式进行推广，不应进行任何欺骗或虚假性质的推广行为，包括但不限于：
腾讯云大数据技术已经从第一代的离线计算，第二代的实时计算，第三代的机器学习，发展到如今以隐私计算、数智融合以及云原生为代表的第四代。 腾讯云今天在首届大数据峰会上公布，其大数据平台算力规模已经突破千万核，日实时计算量达百万亿级、日运行容器数超亿级，日计算数据量数百 PB，服务的企业客户数超 2 万家，开源社区代码贡献量超 800 万行，进一步呈现了自身在大数据领域的顶级实力。 腾讯云副总裁黄世飞表示，基于全新的技术架构、数据治理理念以及产品能力，从底层的大数据基础引擎、中层的一站式大数据开发治理平台, 再到
以下文章来源于腾讯云AI ，作者玩转新春采购的 春节已接近尾声 又一份浓浓的年味保留内心 夹带着这份美好 我们再次启程，开启搬砖模式 每一年开工季也是采购需求旺季如何买到最优惠？如何才能不焦虑？ 如何让更多的中小微企业、乃至AI个体从业者也享受到技术红利？ 腾讯云AI特别推出了「新春采购」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇！ 一元购、五折惠、京东卡 八块八、九块九应有尽有 跟着买，不迷路 腾讯云AI没套路 ↓↓↓ 爆品·秒杀专区 在腾讯云官网主会场 推出语音识别、文字识别、人像变换等爆品
随着数字经济的蓬勃发展，产业数字化进程持续推进，数据技术拥有了广泛的端到端应用场景，而借助数据技术可以实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到决策的转换，助力实体经济的创新发展。IDC预计，到2026年，全球大数据市场的IT总投资规模将增至4491.1亿美元，实现约15.6%的复合增长率。
2021年5月26日，中国国际大数据产业博览会（简称数博会）在贵阳举办，会上颁发了领先科技成果奖，共有49个项目从来自全球的560项申报项目中脱颖而出。其中，腾讯旗下多媒体实验室研发的屏幕内容编码技术（Screen Content Coding）斩获2021年度数博会领先科技成果奖，并入选2021年度“七大黑科技”名单，也被誉为数博会最高奖项。 作为全球首个大数据主题博览会，数博会已成为全球大数据发展的风向标和业界最具国际性和权威性的成果交流平台。其中，领先科技成果发布会一直都是“重头戏”，旨在评
在2022第三届银行业数字化创新（中国）峰会上，“华信奖”获奖名单正式公布，腾讯云大数据团队凭借领先的技术优势、丰富的金融科技服务经验，斩获“年度金融科技创新之星”，这也意味着腾讯云大数据在金融科技行业的应用创新与建设能力得到了权威认可。 据了解，“华信奖”组委会成员主要来自上海浦东国际金融学会、亚洲财金联合会、以及麦肯锡、普华永道、罗兰贝格等全球知名咨询机构。 伴随着数据要素上升为国家数字化战略的重点，如何加强数据能力建设、解决技术和架构异构、数据合规等难题，打造具备高度自主可控的核心技术与产品体系，从
2023年3月21日，腾讯大数据与机械工业出版社联合举办的“十年一剑·数擎未来”腾讯大数据技术分享会在北京举办，会上隆重发布《腾讯大数据构建之道》一书，本次会议由机械工业出版社九州云播平台直播，全网近30家媒体平台转播，累计观看超14万人次。 腾讯公司副总裁蒋杰和机械工业出版社副社长范兴国发来了视频致辞。腾讯云副总裁刘煜宏，中国信息研究通信院大数据与区块链部副主任（主持工作）姜春宇，中国开源推进联盟副秘书长谭中意，腾讯公司数据平台部数据中心总监罗韩梅，机械工业出版社华章分社计算机图书事业部经理杨福川出席了
【导读】腾讯首个AI开源项目Angel，正式发布一个里程碑式的版本：Angel 3.0。这是一个全栈机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段，超过50万行代码，在 GitHub 上 Star 数已超过 4200，Fork 数超过 1000。 一个全栈机器学习平台，近日悄悄上线了。 8月22日，腾讯首个AI开源项目Angel正式发布一个里程碑式的版本：Angel 3.0。 Angel 3.0尝试打造一个全栈机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段：特征工程，模型训练，超参数调节和模型服务。
近日，紧跟华为宣布新的 AI 框架即将开源的消息，腾讯又带来了全新的全栈机器学习平台 angel3.0。新版本功能特性覆盖了机器学习的各个阶段，包括：特征工程、模型训练、超参数调节和模型服务。自 2017 年 angel1.0 在 Github 上开源以来，angel 共获得星标数超过 4200、fork 数超 1000。腾讯发布了相关文章介绍了 angel3.0 更新细节等内容。
近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的科技巨头开发自己的机器学习平台。昨日，华为宣布将与明年第一季度开源自家的 AI 框架 MindSpore，引起极大关注。
腾讯首个AI开源项目Angel，正式发布一个里程碑式的版本：Angel 3.0。这是一个全栈的机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段，超过50万行代码，在 GitHub 上 Star 数已超过 4200，Fork 数超过 1000。 一个全栈的机器学习平台，近日悄悄上线了。 8月22日，腾讯首个AI开源项目Angel正式发布一个里程碑式的版本：Angel 3.0。 Angel 3.0尝试打造一个全栈的机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段：特征工程，模型训练，超参数调节和模型服务。
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