联邦学习
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联邦学习开源框架 FATE 架构
fate资料存在着多处版本功能与发布的文档不匹配的情况，各个模块都有独立的文档，功能又有关联，坑比较多，首先要理清楚各概念、模块之间的关系。
数牍 X Rust，那些不得不说的事
数牍科技将参与第二届中国Rust开发者大会（Rust China Conf 2021—2022）。我们为什么选择Rust语言在隐私计算中重新造了分布式计算的轮子？在进行具体的工程实践的时候遇到了哪些问题？我们爱Rust什么，又“痛”在哪里？
全国首创！洞见科技联合山东数据制定的「数据产品登记」两项标准正式发布
数据作为一种新型生产要素，可以激活技术流、物质流、人才流、资金流，成为比肩石油的国家级战略资源。但由于数据本身具有流动性、多样性、可复制性等不同于传统生产要素的特性，保障数据安全流通也成为多方共识的紧迫议题。
InfoQ 专访 | 联邦学习将会带来数据价值挖掘的下一个爆发点
近两年，联邦学习技术发展迅速。作为分布式的机器学习范式，联邦学习能够有效解决数据孤岛问题，让参与方在不共享数据的基础上联合建模，从技术上打破数据孤岛。但是，目前这一技术在很多企业落地遇到了困难，InfoQ将通过选题的方式逐一介绍各大公司如何落地
银行借助纵向联邦学习 集中化进行长尾客群的精准营销
银行受限于有限的营销资源，导致缺少对长尾客群的精细化运营，而纵向联邦学习是面向长尾客群精准营销的有效手段之一，但在应用时需同步考虑系统层级的挑战。
洞见科技首批通过央行国家金融科技测评中心「联邦学习」产品评测，实现「MPC+FL」金融应用双认证
InsightOne平台成为通过第三方隐私计算权威评测数量最多、类别最全的产品。
极客星球 | 联邦学习与产品化之路
MobTech袤博科技资深大数据开发工程师应龙，通过联邦学习产品化主题分享，帮助大家了解大数据技术在安全与高效之中如何追求平衡、实现发展，助力数据安全与高效并行。
Sophon 联邦学习，让数据发挥真正的价值
星环科技推出的Sophon FL联邦学习平台底层为分布式架构，使用差分隐私、同态加密、不经意传输和可信计算等隐私保护机技术，达到数据不动模型动、数据可用不可见的效果。
个性化联邦学习算法框架发布，赋能 AI 药物研发
摘要：近期，中科院上海药物所、上海科技大学联合华为云医疗智能体团队，在Science China Life Sciences 发表题为“Facing Small and Biased Data Dilemma in Drug Discovery with Enhanced Federated Learning Approaches”的文章
隐私计算 S2 赛季 谁是真正的王者？
去年至今，隐私计算大约经历了如火如荼的一年。身为局中人，看穿居中事，道尽居中话，为的无非是让更多的来了解这个比较细分的AI领域。秋天本是硕果累累的丰收季，隐私计算这个行业算是金秋吗？
Apache Pulsar 在腾讯 Angel PowerFL 联邦学习平台上的实践
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。
