大家好，我是来自Google Research的高级软件工程师汪启扉，首先感谢LiveVideoStack邀请我在此处演讲。今天，我的主题是高效终端设备机器学习的最新进展 。...

【1】 Network-wide link travel time and station waiting time estimation using automatic fare collection data: A computational graph approach标题：利用自动收费数据估算全网路段行程时......

人工智能系统需要依赖大量数据，然而数据的流转过程以及人工智能模型本身都有可能泄漏敏感隐私数据。

2021年7月27日，中科院上海药物所蒋华良和郑明月课题组/上海科技大学联合华为云的医疗智能体 (EIHealth) 平台，在SCIENCE CHINA Life Sciences发表了题为Facing small and biased data dilemma in drug discovery with e...

数据孤岛正阻碍着训练人工智能模型所必须的大数据的使用，同时为了确保用户隐私和数据安全，各组织间交换模型信息的过程将会被精心地设计，使得没有组织能够猜测到其他任何组织的隐私数据内容。...

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...

【1】 Predictive Coding: a Theoretical and Experimental Review标题：预测编码：理论与实验综述

7月8日，为期三天的2021 年世界人工智能大会（WAIC）于上海世博展馆拉开序幕。本届大会继续秉持「智联世界」的理念，以「众智成城」为主题，集聚全球范围内的人工智能创新思想、技术、应用、人才和资本，推动全球科技的创新协同...

Sedna基于KubeEdge提供的边云协同能力，实现AI的跨边云协同训练和协同推理能力。支持现有AI类应用无缝下沉到边缘，快速实现跨边云的增量学习，联邦学习，协同推理等能力，最终达到降低边缘AI服务构建与部署成本、提升模型性能...

作为隐私保护重要方法之一的联邦学习，常基于差分隐私（DP），即为数据添加随机噪声，来对数据进行加密。