百萬年薪等你來，湖北聯(lián)投數(shù)產(chǎn)集團(tuán)面向全國選聘高級(jí)管理人才:

定位為數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展引領(lǐng)者、數(shù)字政府建設(shè)服務(wù)者、國企數(shù)字化轉(zhuǎn)型支撐者。 資格審查：對(duì)應(yīng)聘人員簡歷及相關(guān)資格進(jìn)行審查，確定資格合格人員。資格審查貫穿公開招聘工作全過程，在任何一個(gè)環(huán)節(jié)發(fā)現(xiàn)資格不符的，均取消應(yīng)聘及錄用資格。 組織面試：以電子郵件或電話方式通知入圍人員參加面試。 背景調(diào)查：對(duì)通過面試人員開展背景調(diào)查。 組織體檢：對(duì)擬聘人員安排入職體檢。 管理方式及薪酬待遇 依法簽訂《聘用協(xié)議》、《業(yè)績責(zé)任書》、《勞動(dòng)合同》，按照約定進(jìn)行業(yè)績考核、實(shí)施聘任或解聘、兌現(xiàn)薪酬。 薪酬待遇實(shí)行年薪制，薪酬總額由基本年薪、績效年薪、業(yè)績激勵(lì)等收入構(gòu)成，根據(jù)“業(yè)績與薪酬雙對(duì)標(biāo)”原則，統(tǒng)籌考慮公司發(fā)展戰(zhàn)略、經(jīng)營業(yè)績、薪酬設(shè)計(jì)等因素基礎(chǔ)上，參考同行業(yè)、同規(guī)模、同職位的市場標(biāo)準(zhǔn)，提供百萬級(jí)年薪

面試中有哪些經(jīng)典的數(shù)據(jù)庫問題？:

哈希索引具有絕對(duì)優(yōu)勢（前提是：沒有大量重復(fù)鍵值，如果大量重復(fù)鍵值時(shí)，哈希索引的效率很低，因?yàn)榇嬖谒^的哈希碰撞問題。） 4、可以使用分區(qū)表來避免某些特殊的瓶頸，例如innodb的單個(gè)索引的互斥訪問，ext3問價(jià)你系統(tǒng)的inode鎖競爭等。 十五、mysql支持的分區(qū)類型有哪些？1、range分區(qū)： 這種模式允許將數(shù)據(jù)劃分不同范圍。 6、prepared statementsprepared statements很像存儲(chǔ)過程，是一種運(yùn)行在后臺(tái)的sql語句集合，我們可以從使用 prepared statements 獲得很多好處，無論是性能問題還是安全問題 索引要分類的話，分為前綴索引、全文本索引等；二十三、mysql 中 myisam 和 innodb 的區(qū)別有哪些？

【tcaplusdb知識(shí)庫】tdr表gosdk示例代碼-查詢數(shù)據(jù):

，自己new，某些結(jié)構(gòu)體未初始化，存在panic的風(fēng)險(xiǎn) data : service_info.newservice_info() data.gameid dev data.envdata oa 同時(shí)具備豐富的生態(tài)、便捷的遷移、極低的運(yùn)維成本和五個(gè)九高可用等特點(diǎn)。客戶覆蓋游戲、互聯(lián)網(wǎng)、政務(wù)、金融、制造和物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域。

金融科技?數(shù)造未來，文本智能處理平臺(tái)推動(dòng)金融行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型:

2018年5月9日，以中國宏觀經(jīng)濟(jì)研究院、國家信息中心中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展研究中心、上海市浦東新區(qū)人民政府為指導(dǎo)單位，由浦東新區(qū)科經(jīng)委、陸家嘴金融城發(fā)展局和中國金融信息中心聯(lián)合主辦的“金融科技?數(shù)造未來”為主題的浦東企業(yè)發(fā)布會(huì)在浦東新區(qū)中國金融信息中心成功召開 全球技術(shù)進(jìn)步引發(fā)了新一輪金融創(chuàng)新浪潮?？萍?、創(chuàng)新、金融是金融科技行業(yè)必不可少的三個(gè)要素。在金融領(lǐng)域，無論是銀行、保險(xiǎn)還是證券、信托都積累了大量的文檔資料。 ，已成功服務(wù)了招商銀行、浦發(fā)銀行等多家國內(nèi)知名金融機(jī)構(gòu)。 活動(dòng)尾聲中國金融信息中心總裁助理潘恒寧先生和浦東科經(jīng)委嚴(yán)處長為達(dá)觀數(shù)據(jù)等優(yōu)秀企業(yè)頒發(fā)了“榮譽(yù)企業(yè)證書”?？萍紡?qiáng)化了金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)運(yùn)營保障能力及管控信息風(fēng)險(xiǎn)的能力，提升了金融機(jī)構(gòu)服務(wù)質(zhì)量水平。 如何利用先進(jìn)的技術(shù)解決行業(yè)發(fā)展“痛點(diǎn)”、完善服務(wù)體系、成就客戶價(jià)值，變成了行業(yè)發(fā)展轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵，也必將為上海經(jīng)濟(jì)乃至全國經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來嶄新的機(jī)遇。達(dá)觀數(shù)據(jù)將繼續(xù)利用領(lǐng)先的技術(shù)優(yōu)勢，推動(dòng)金融行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。

惠來縣政務(wù)政務(wù)OA系統(tǒng)：謝通門縣政務(wù)政務(wù)OA系統(tǒng)中解讀可信ai的“中國方案”：構(gòu)造可信系統(tǒng)需要哪些支撐技術(shù)？

，發(fā)展企業(yè)前景，讓企業(yè)規(guī)模日益擴(kuò)大。那么政務(wù)OA系統(tǒng)的信創(chuàng)政務(wù)OA有哪些不可或缺的優(yōu)勢，讓企業(yè)紛紛聞風(fēng)使用。一、幫助銷售人員更好地開發(fā)和維系客戶信創(chuàng)政務(wù)OA首先就是客戶關(guān)系管理，他更多服務(wù)與銷售人員，其中客戶管理、銷售管理、代理商管理就是直接面對(duì)客戶的最好證明。只要打開相關(guān)模塊，就可以精準(zhǔn)地把握住客戶的需求點(diǎn)，以為其提供精準(zhǔn)的服務(wù)，推薦精準(zhǔn)的產(chǎn)品。 二、提升員工的工作效率每有一個(gè)新客戶，就在系統(tǒng)新增，系統(tǒng)還可以分類的查詢客戶信息，更加方便員工梳理客戶信息。銷售人員也可以自動(dòng)進(jìn)行客戶回訪，顯示客戶的溝通情況，便于對(duì)客戶進(jìn)行跟進(jìn)。而領(lǐng)導(dǎo)也能在后臺(tái)看到每個(gè)員工的工作情況，無需再頻繁地開會(huì)匯報(bào)工作，也無需員工再做報(bào)表匯報(bào)。既減輕了員工的工作量，又提高了員工工作效率。三、進(jìn)行科學(xué)的數(shù)據(jù)分析，為領(lǐng)導(dǎo)提供科學(xué)決作者 | 維克多 編輯 | 青暮 當(dāng)我們?cè)谡務(wù)撊斯ぶ悄艿臅r(shí)候，我們究竟在談?wù)撌裁?？是“機(jī)器人超越人類閱讀水平，令數(shù)百萬人面臨失業(yè)風(fēng)向“還是“計(jì)算機(jī)的閱讀能力正在趕超人類？” 然而回到現(xiàn)實(shí)，號(hào)稱史上最強(qiáng)大ai模型gpt-3卻連太陽有幾只眼睛這種問題都回答不了；自動(dòng)駕駛模式下的特斯拉三番五次追尾停在路邊的車輛。 理想和現(xiàn)實(shí)之間總是存在差距，人們也總是過高的估計(jì)ai的實(shí)際能力。如何正確認(rèn)識(shí)人工智能的真實(shí)發(fā)展?fàn)顟B(tài)？此時(shí)需要一個(gè)多維度的評(píng)測標(biāo)準(zhǔn)。人工智能的“可信”程度，便是一個(gè)重要的維度。 7月9日，中國信息通信研究院聯(lián)合京東探索研究院發(fā)布《可信人工智能白皮書》，提出了衡量人工智能的“四把尺子”：穩(wěn)定性、可解釋性、隱私保護(hù)、公平性。換句話說，白皮書認(rèn)為人工智能的穩(wěn)定性、可解釋性、公平性等是亟需各方關(guān)注的核心問題。 值得一提的是，這是國內(nèi)首本《可信人工智能白皮書》（以下簡稱《白皮書》），旨在立足中國，放眼世界，為落實(shí)全球人工智能治理共識(shí)提供“中國方案”。 來源：中國信息通信研究院&京東探索研究院《可信人工智能白皮書》 此外，《白皮書》中提到：可信人工智能已經(jīng)不再僅僅局限于對(duì)人工智能技術(shù)、產(chǎn)品和服務(wù)本身狀態(tài)的界定，而是逐步擴(kuò)展至一套體系化的方法論，涉及到如何構(gòu)造“可信”人工智能的方方面面。 下面，ai科技評(píng)論摘抄技術(shù)細(xì)節(jié)部分，為大家呈現(xiàn)可信ai的研究現(xiàn)狀。同時(shí)，ai科技評(píng)論也與京東探索研究院的院長陶大程、算法科學(xué)家何鳳翔進(jìn)行了交流，探討了撰寫《白皮書》的初心以及可信ai研究的前沿進(jìn)展。 1 可信人工智能支撐技術(shù) 隨著社會(huì)各界對(duì)人工智能信任問題的不斷關(guān)注，安全可信的人工智能技術(shù)已成為研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)。研究的焦點(diǎn)主要是提升人工智能系統(tǒng)穩(wěn)定性、可解釋性、隱私保護(hù)、公平性等，這些技術(shù)構(gòu)成了可信人工智能的基礎(chǔ)支撐能力。 人工智能系統(tǒng)穩(wěn)定性技術(shù) 人工智能系統(tǒng)面臨著特有的干擾，這些干擾來自于針對(duì)數(shù)據(jù)和系統(tǒng)的多種攻擊方式，包括中毒攻擊、對(duì)抗攻擊、后門攻擊等。這些攻擊技術(shù)既可互相獨(dú)立也可以同時(shí)存在。例如，中毒攻擊通過按照特殊的規(guī)則進(jìn)行惡意評(píng)論等方式，向訓(xùn)練數(shù)據(jù)集投入干擾數(shù)據(jù)，繼而影響推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確度；對(duì)抗攻擊通過在道路交通標(biāo)志牌上貼上特殊設(shè)計(jì)的圖案，可以誤導(dǎo)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)使其錯(cuò)誤識(shí)別路牌上的信息，進(jìn)而造成交通事故；后門攻擊具有隱蔽性，可能會(huì)被用于對(duì)ai供應(yīng)鏈發(fā)動(dòng)攻擊。相比于傳統(tǒng)的軟件系統(tǒng)，此類干擾對(duì)人工智能系統(tǒng)的穩(wěn)定性提出了更高的要求。 人工智能的穩(wěn)定問題引起了持續(xù)而廣泛的研究。針對(duì)人工智能模型的對(duì)抗攻擊與中毒攻擊早在2012及2013年就已出現(xiàn)。其中，對(duì)抗攻擊的目的在于通過構(gòu)造針對(duì)性樣本來誘使人工智能系統(tǒng)決策出錯(cuò)；而中毒攻擊的目的在于通過向人工智能模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集注入中毒樣本來劣化訓(xùn)練得到的模型的性能。 在此之后，對(duì)抗攻擊相繼發(fā)展出了fgsm（fast gradient sign method ）及pgd（projected gradient descent）等攻擊方法；而中毒攻擊的發(fā)展同樣十分迅速，在其基礎(chǔ)上更出現(xiàn)了后門攻擊。后門攻擊通過后門樣本向人工智能系統(tǒng)植入后門，從而達(dá)到定向操縱人工智能系統(tǒng)的目的。該攻擊與中毒攻擊存在一定相似性，且常通過中毒攻擊的方式來向系統(tǒng)植入后門。為抵御這些攻擊，一些工作提出各類異常數(shù)據(jù)檢測方法來檢出并清除對(duì)抗樣本、中毒樣本、后門樣本等惡意數(shù)據(jù)，從而減輕惡意攻擊帶來的干擾；通過在對(duì)抗樣本上進(jìn)行對(duì)抗訓(xùn)練來抵抗對(duì)抗攻擊；利用模型剪枝、后門檢測等技術(shù)抵抗后門攻擊。 人工智能的穩(wěn)定性仍然面臨著較大的挑戰(zhàn)。一方面，各種干擾手段層出不窮、持續(xù)演進(jìn)，而新的攻擊方法容易讓舊的防御方法失效；另一方面，干擾的形式正在逐步從數(shù)字世界向物理世界蔓延，例如通過打印對(duì)抗樣本等手段能夠直接對(duì)自動(dòng)駕駛和人臉識(shí)別系統(tǒng)造成物理層面的干擾。未來在人工智能穩(wěn)定性技術(shù)方面的研究將持續(xù)增多。 人工智能可解釋性增強(qiáng)技術(shù) 目前，以深度學(xué)習(xí)算法為核心的人工智能系統(tǒng)的運(yùn)作就像是一個(gè)黑箱，人們只能看到數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和輸出，而不清楚內(nèi)部的工作原理和判斷依據(jù)。一方面，人們對(duì)訓(xùn)練得到的人工智能模型為何能具有極高的性能尚不清楚；另一方面，人工智能系統(tǒng)在做出決策時(shí)具體依賴哪些因素人們也不清楚。 針對(duì)人工智能算法可解釋性的研究仍處在初期階段，部分算法的理論框架有待完善。例如，優(yōu)化算法的有效性在決策樹、支持向量機(jī)等一些簡單的人工智能模型上已被很好地證明。然而，對(duì)于隨機(jī)梯度下降算法為何能高效優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開展了大量的研究，但目前對(duì)于該問題的討論仍未有定論。 又如，針對(duì)人工智能模型如何利用數(shù)據(jù)特征做出預(yù)測，學(xué)術(shù)界已通過實(shí)驗(yàn)取得了一定的成果，但還缺乏理論支撐。為了使人工智能模型具有更好的可解釋性，研究學(xué)者提出可以通過建立適當(dāng)?shù)目梢暬瘷C(jī)制嘗試評(píng)估和解釋模 型的中間狀態(tài)；通過影響函數(shù)來分析訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)于最終收斂的人工智能模型的影響；通過grad cam（gradient weighted class activation mapping）方法分析人工智能模型利用哪些數(shù)據(jù)特征做出預(yù)測；通過lime（local interpretable model agnostic explanations ）方法使用簡單的可解釋模型對(duì)復(fù)雜的黑盒模型進(jìn)行局部近似來研究黑盒模型的可解釋性；還有部分研究則提出可以通過建立完善的模型訓(xùn)練管理機(jī)制 提升人工智能系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過程的可復(fù)現(xiàn)性。 在人工智能的產(chǎn)業(yè)落地過程中，應(yīng)最大限度地使人工智能系統(tǒng)的行為對(duì)人類更透明、更容易理解、更可信。一味地相信人工智能系統(tǒng)所做出的決策，而不對(duì)其決策過程進(jìn)行解釋會(huì)極大限制人工智能系統(tǒng)在國防、法律、醫(yī)療、教育等關(guān)鍵領(lǐng)域的普及，甚至引發(fā)嚴(yán)重的社會(huì)問題。增強(qiáng)人工智能系統(tǒng)的可解釋性迫在眉睫。 人工智能隱私保護(hù)技術(shù) 人工智能系統(tǒng)需要依賴大量數(shù)據(jù)，然而數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)過程以及人工智能模型本身都有可能泄漏敏感隱私數(shù)據(jù)。例如，在數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的任意階段，惡意攻擊者可以對(duì)匿名數(shù)據(jù)集發(fā)起攻擊，從而竊取數(shù)據(jù)；在數(shù)據(jù)發(fā)布階段，惡意攻擊者可以使用身份重識(shí)別對(duì)匿名數(shù)據(jù)集發(fā)起攻擊，從而竊取隱私信息；惡意攻擊者也可以直接針對(duì)人工智能模型發(fā)起攻擊，從而竊取隱私信息。例如，模型反轉(zhuǎn)攻擊可以根據(jù)受攻擊模型的輸出推斷并重建其訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而竊取隱私信息；成員推斷攻擊可以推斷給定數(shù)據(jù)樣本是否來自受攻擊模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，從而造成隱私泄露。 學(xué)界針對(duì)上述隱私泄露問題提出了多種針對(duì)性的保護(hù)方法，最常見的為基于差分隱私和基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的隱私保護(hù)方法。差分隱私最早由美國學(xué)者 cynthia dwork 于 2006 年提出，是人工智能系統(tǒng)隱私保護(hù)能力的一個(gè)主要量化指標(biāo)。其核心思想是一個(gè)具有優(yōu)秀隱私保護(hù)能力的人工智能算法應(yīng)當(dāng)對(duì)輸入數(shù)據(jù)中的微小擾動(dòng)不敏感。基于該思想，可以通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行下采樣、順序置換、添加噪聲等方式，來防御攻擊者進(jìn)行隱私竊取。 2016年，谷歌公司的一項(xiàng)工作首次將差分隱私應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)中，其通過在模型訓(xùn)練過程中向梯度加入高斯噪聲來增強(qiáng)深度模型的隱私保護(hù)能力。該工作展現(xiàn)了差分隱私法在大規(guī)模人工智能模型中的應(yīng)用潛力。目前，一些頭部科技公司已將差分隱私法應(yīng)用于部分真實(shí)的業(yè)務(wù)中。 聯(lián)邦學(xué)習(xí)在2015年提出，其能在不收集用戶數(shù)據(jù)的條件下進(jìn)行人工智能模型的訓(xùn)練，以期保護(hù)隱私信息。具體來說，聯(lián)邦學(xué)習(xí)將模型部署到用戶設(shè)備；各用戶設(shè)備使用自己的私有數(shù)據(jù)，計(jì)算模型參數(shù)的梯度，并將其上傳中央服務(wù)器；中央服務(wù)器對(duì)收集到的梯度進(jìn)行融合，傳回各用戶設(shè)備；各用戶設(shè)備利用融合后的梯度更新模型參數(shù)。需要指出的是，一些初步研究表明，聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法仍存在一定的隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。 有實(shí)驗(yàn)顯示，聯(lián)邦學(xué)習(xí)可能泄露一定量的本地用戶數(shù)據(jù)，同時(shí)有理論指出，聯(lián)邦學(xué)習(xí)可能會(huì)在一定程度上弱化人工智能系統(tǒng)的隱私保護(hù)能力。因此，還需要針對(duì)聯(lián)邦學(xué)習(xí)進(jìn)一步優(yōu)化，提升其用戶隱私保護(hù)的能力。一個(gè)可行的方向是將聯(lián)邦學(xué)習(xí)和差分隱私相結(jié)合，以構(gòu)建隱私保護(hù)能力更強(qiáng)的人工智能系統(tǒng)。 人工智能公平性技術(shù) 隨著人工智能系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，其表現(xiàn)出了不公平?jīng)Q策行為以及對(duì)部分群體的歧視。學(xué)術(shù)界認(rèn)為，導(dǎo)致這些決策偏見的主要原因如下：受數(shù)據(jù)采集條件限制，不同群體在數(shù)據(jù)中所占權(quán)重不均衡；在不平衡數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練得到的人工智能模型，可能會(huì)為了在整體數(shù)據(jù)上的平均 性能，而犧牲在少量數(shù)據(jù)上的性能，造成模型決策不公平。 為了保障人工智能系統(tǒng)的決策公平性，相關(guān)研究者主要通過構(gòu)建完整異構(gòu)數(shù)據(jù)集，將數(shù)據(jù)固有歧視和偏見最小化；對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行周期性檢查，保證數(shù)據(jù)高質(zhì)量性。此外，還有通過公平?jīng)Q策量化指標(biāo)的算法來減輕或消除決策偏差及潛在的歧視?，F(xiàn)有的公平性指標(biāo)可以分為 個(gè)體公平性與群體公平性兩大類。其中，個(gè)體公平性衡量智能決策對(duì)于不同個(gè)體的偏見程度，而群體公平性則衡量智能決策對(duì)于不同群體的偏見程度。另一方面，基于公平性指標(biāo)的算法則大致能分為 預(yù)處理方法、處理中方法及后處理方法共三大類。 預(yù)處理方法通過刪除敏感信息或重采樣等方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，從而降低數(shù)據(jù)中存在的 偏差。處理中方法通過在人工智能模型訓(xùn)練過程中加入與公平性量化有關(guān)的正則項(xiàng)，提高訓(xùn)練得到的模型的公平性，例如，有工作采用rényi相關(guān)性作為正則項(xiàng)，并利用最小最大優(yōu)化算法來減少模型預(yù)測與敏感屬性之間的任意潛在相關(guān)性。后處理方法通過對(duì)模型輸出進(jìn)行調(diào)整，進(jìn)一步提高訓(xùn)練得到的模型的公平性，例如，有工作基于多重精確度（multiaccuracy）的概念提出多精度提升法（multiaccuracy boost），以減輕黑盒人工智能系統(tǒng)的決策偏差。 2 對(duì)話京東探索研究院：尋找可信ai的中國方案 ai科技評(píng)論：請(qǐng)問從京東的角度來看，為何要寫這么一份報(bào)告？ 陶大程：大家普遍認(rèn)為京東是一家供應(yīng)鏈公司，其實(shí)它是科技驅(qū)動(dòng)的實(shí)體經(jīng)濟(jì)公司，而今天我們所談的科技，大多和人工智能息息相關(guān)。 人工智能的快速發(fā)展，帶來了許多可信方面的挑戰(zhàn)。如果沒有有效的方式應(yīng)對(duì)，那么從公司的角度來看，肯定會(huì)“棋差一招“。 這本《白皮書》其實(shí)理清了京東對(duì)可信人工智能的看法，即人工智能平穩(wěn)發(fā)展，關(guān)鍵要在隱私保護(hù)，公平性、穩(wěn)定性以及可解釋性方面發(fā)力。另一方面，這本《白皮書》也體現(xiàn)了京東ai向善的情懷。 ai科技評(píng)論：請(qǐng)問京東探索研究院負(fù)責(zé)《白皮書》的哪一部分？寫作的過程中遇到了哪些困難？ 何鳳翔：我們主要負(fù)責(zé)可信人工智能的學(xué)術(shù)與技術(shù)部分，也對(duì)白皮書整體框架的確定貢獻(xiàn)了很多力量，在整個(gè)過程中團(tuán)隊(duì)內(nèi)、團(tuán)隊(duì)間經(jīng)過了非常多的交流。遇到的主要的困難是：可信人工智能的劃分方式非常多，不同的國家有不同的標(biāo)準(zhǔn)，關(guān)鍵是如何結(jié)合中國實(shí)際情況，找到更為合適的方案。 整個(gè)《白皮書》的撰寫過程耗時(shí)六個(gè)月，技術(shù)部分成稿70多頁，最后精減到了10多頁。在可信特征的劃分方面，我們參考了全球五項(xiàng)共識(shí)、中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟 （aiia ）倡議及其發(fā)布的《人工智能行業(yè)自律公約》 和《可信 ai 操作指引》，總結(jié)提出可靠可控、透明可釋、數(shù)據(jù)保護(hù)、明確責(zé)任、多元包容等五項(xiàng)可信特征要素，用以指引實(shí)踐可信人工智能時(shí)所需具備的操作能力。 ai科技評(píng)論：在《白皮書》中，您提到了聯(lián)邦學(xué)習(xí)和差分隱私在隱私保護(hù)中的作用，請(qǐng)問您如何看待“群體學(xué)習(xí)”這種新的分布式技術(shù)在隱私保護(hù)中的作用？ 何鳳翔：在某種程度上，群體學(xué)習(xí)可以被看作是去中心化的聯(lián)邦學(xué)習(xí)。公眾可能會(huì)擔(dān)心聯(lián)邦學(xué)習(xí)的中央節(jié)點(diǎn)“不可信”，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)安全問題。這項(xiàng)技術(shù)將中央節(jié)點(diǎn)直接去除，各子節(jié)點(diǎn)只與周圍節(jié)點(diǎn)通信，在一定程度上緩解了隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。但是，這種去中心化的技術(shù)可能不如聯(lián)邦學(xué)習(xí)快。最近的《nature》上也刊文了報(bào)道“群體學(xué)習(xí)”在醫(yī)療中的應(yīng)用。 陶大程：每一種技術(shù)背后都有其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，我們不能完全否定中心化技術(shù)，也不能完全否定去中心化技術(shù)。 這兩種技術(shù)還是需要一些有效的方式進(jìn)行結(jié)合，在未來使用過程中，關(guān)鍵是提升這些技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的效果。 ai科技評(píng)論：在談?wù)揳i可解釋性的時(shí)候，更多指的是深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)為什么相對(duì)于傳統(tǒng)模型可解釋性差？ 陶大程：首先，深度學(xué)習(xí)模型的參數(shù)量很大，相對(duì)于數(shù)據(jù)而言，可能要大得多。過去我們認(rèn)為，模型的參數(shù)量不應(yīng)該大于數(shù)據(jù)量，因?yàn)橹挥羞@樣，才能“解釋"模型?，F(xiàn)在深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，打破了固有的認(rèn)知。 第二點(diǎn)，對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)，我們無法衡量它們是如何貢獻(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，例如支持向量機(jī)，能夠清晰明確訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)在模型中的作用。 第三點(diǎn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出具有“隨機(jī)性”。因?yàn)槠渚哂袩o限多的局部最優(yōu)解且訓(xùn)練得到的模型和參數(shù)初始化、優(yōu)化算法都相關(guān)。傳統(tǒng)模型，無論初始化如何設(shè)置，只要“操作”一致，模型會(huì)輸出相同結(jié)果。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不是這樣，導(dǎo)致我們無法理解它的學(xué)習(xí)過程和行為。 何鳳翔：傳統(tǒng)模型或許可解釋性更強(qiáng)，但在實(shí)際的應(yīng)用場景中，需要模型具有學(xué)習(xí)復(fù)雜規(guī)律的能力，這是傳統(tǒng)模型所不具備的。另一方面，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)嚴(yán)重依賴特征工程。 傳統(tǒng)模型和深度學(xué)習(xí)模型漸漸不再是一種對(duì)立的關(guān)系，很多傳統(tǒng)算法也被用到深度學(xué)習(xí)當(dāng)中，然后來幫助深度學(xué)習(xí)，提高其可解釋性。 ai科技評(píng)論：在可信ai的研究以及方面，中國與國外相比，有何特點(diǎn)？ 陶大程：中國在應(yīng)用落地方面走的比較快，這為我們提供了大量的經(jīng)驗(yàn)，告訴我們哪些ai應(yīng)用場景可能會(huì)產(chǎn)生哪些問題，同時(shí)也給我們提供了很好的先驗(yàn)信息，從而幫助我們找到研究可信ai系統(tǒng)的方向。 在歐美以及澳洲方面，學(xué)術(shù)界對(duì)理論的進(jìn)展非常關(guān)注。希望在未來，大家能夠共同攜手，通過理論結(jié)合實(shí)踐，讓人工智能更好的服務(wù)人類。

堡壘機(jī)怎么連接應(yīng)用服務(wù)器 應(yīng)用服務(wù)器有哪些種類？:

許多人經(jīng)常使用計(jì)算機(jī)，但是未必了解應(yīng)用服務(wù)器這個(gè)概念。應(yīng)用服務(wù)器介于數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡(luò)之間。可以為應(yīng)用的程序提供業(yè)務(wù)邏輯代碼。應(yīng)用服務(wù)器可以當(dāng)做用戶和數(shù)據(jù)庫之間的一個(gè)中介橋梁。 應(yīng)用服務(wù)器可以給堡壘機(jī)的運(yùn)行和安全帶來更多的保障，幫助堡壘機(jī)在使用網(wǎng)絡(luò)以及進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)操作的時(shí)候更加的順暢。首先應(yīng)該在堡壘機(jī)當(dāng)中選擇添加應(yīng)用服務(wù)器，然后輸入相應(yīng)的應(yīng)用服務(wù)器的型號(hào)或者代碼。 在進(jìn)行調(diào)試和配對(duì)之后就可以連接到應(yīng)用服務(wù)器了，享受應(yīng)用服務(wù)器帶來的便利。應(yīng)用服務(wù)器都有哪些種類？上面講了堡壘機(jī)怎么連接應(yīng)用服務(wù)器的方法，那么常用的應(yīng)用服務(wù)器都有哪些種類呢？ 每一個(gè)服務(wù)器的功能都是不同的，都有擅長和專業(yè)的一面，而一個(gè)好的應(yīng)用服務(wù)器會(huì)給系統(tǒng)帶來更高的流暢性，提高使用的滿意率。以上就是堡壘機(jī)怎么連接應(yīng)用服務(wù)器的相關(guān)內(nèi)容。 應(yīng)用服務(wù)器對(duì)于系統(tǒng)的操作和聯(lián)網(wǎng)使用非常重要，所以應(yīng)該掌握正確的堡壘機(jī)連接應(yīng)用服務(wù)器的方法。

清華-騰訊聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室針對(duì)疫情的分析15：湖北疫情出現(xiàn)曙光、監(jiān)獄疫情恐添變數(shù):

首先是山東省衛(wèi)健委在10點(diǎn)多發(fā)布公告，山東省任城監(jiān)獄惡性傳播事件，共202人確診，山東省省司法廳長被就地免職；接著，湖北省衛(wèi)健委于午間發(fā)布公告，澄清新增數(shù)據(jù)和國家衛(wèi)計(jì)委不一致的原因是湖北省監(jiān)獄有220人確診需要補(bǔ)報(bào) 中午12點(diǎn)多，湖北生衛(wèi)健委補(bǔ)發(fā)公告，說明220人是監(jiān)獄系統(tǒng)累積下來的220例。 昨天湖北頻頻核減，引起社會(huì)的極大關(guān)注，數(shù)據(jù)的客觀性和公開透明是疫情防控的最重要的保證。 圖3? 武漢市擴(kuò)散指數(shù)與消亡指數(shù)趨勢 山東浙江監(jiān)獄發(fā)生惡性傳播，疫情防控不可放松警惕 今天上午，山東省衛(wèi)健委的信息發(fā)布疫情通告，該省任城監(jiān)獄發(fā)生群體性感染事件，202人確診，省司法廳長被就地免職。 圖4非湖北地區(qū)疫情擴(kuò)散指數(shù)和消亡指數(shù)趨勢 另外，除發(fā)生監(jiān)獄群體性感染的山東和浙江，非湖北的其他各省市區(qū)新增病例均為個(gè)位數(shù)，福建、甘肅、貴州、海南、吉林、江蘇、江西、遼寧、內(nèi)蒙古、寧夏、青海、陜西、西藏、 新疆以及港澳臺(tái)等18個(gè)省市和特別行政區(qū)的新增病例為零。

用互聯(lián)網(wǎng)規(guī)律做傳統(tǒng)營銷：談?wù)劦赝频?方式4關(guān)鍵:

其機(jī)構(gòu)或者公司服務(wù)對(duì)象就是當(dāng)?shù)氐娜罕娀蛘吒牟糠秩巳?，產(chǎn)品出來了，推廣的時(shí)候就尷尬了，大范圍的推廣，網(wǎng)絡(luò)純推，目標(biāo)群體太寬，根本不知道在哪里；地推，一是成本（人工+場地費(fèi)+禮品+交通）越來越高，二是活動(dòng)做的已經(jīng)沒有太多 三、區(qū)域推廣的方式按照地推活動(dòng)形式、活動(dòng)效果、嫁接資源進(jìn)行分類表述1、政務(wù)類活動(dòng)適用于基層政府機(jī)構(gòu)的政府公開，民主建設(shè)的宣傳，公共事務(wù)的推廣等，常采用評(píng)選投票，網(wǎng)絡(luò)問答的活動(dòng)形式。 嫁接資源：基層政府機(jī)構(gòu)、中小學(xué)校方、社區(qū)公共服務(wù)機(jī)構(gòu)。2、民生類活動(dòng)以完全落地，接地氣的主題活動(dòng)，增加推廣主體粉絲，培養(yǎng)粉絲關(guān)注度，常采用微信掃碼換購，眾籌，分享積攢換取獎(jiǎng)品、民生服務(wù)的活動(dòng)形式。 3、娛樂類活動(dòng)結(jié)合當(dāng)?shù)刭Y源，通過吸引目標(biāo)群體的活動(dòng)獎(jiǎng)品，增加粉絲，加強(qiáng)粉絲聯(lián)系，可采用微信關(guān)注換購、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)惠劵、分享積攢享福利優(yōu)惠、評(píng)選投票、網(wǎng)絡(luò)問答的活動(dòng)形式。 路邊小攤賣的商品本不屬于他的范疇，低廉的價(jià)格甚至還有搶飯碗之嫌，但是卻通過“合作推廣”的辦法，將其招安在平臺(tái)上，通過平臺(tái)訂購、互動(dòng)、評(píng)價(jià)等，讓營銷、服務(wù)變得更加有吸引力，對(duì)于小販來說，沒有成本，不需要他掏錢

騰訊老板交通工具價(jià)值過億！上車全靠這個(gè)小程序 | mina 獎(jiǎng) #18:

據(jù)知曉程序（微信號(hào) zxcx0101）了解，為了進(jìn)一步提升「騰訊乘車碼」的使用體驗(yàn)，騰訊還專門為它開發(fā)了「雙離線」支付系統(tǒng)，盡可能縮短「支付驗(yàn)證」的等待時(shí)間。 乘車碼的應(yīng)用普及是出行領(lǐng)域的移動(dòng)支付里程碑，從此，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)出行領(lǐng)域的承載。這為未來的智能出行、智慧城市打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。 感謝騰訊公司聯(lián)合政府改革市政交通，這帶來的不僅僅是便民，更極大打擊了錢包廠。走近「騰訊乘車碼」團(tuán)隊(duì)為什么會(huì)想到做這樣一個(gè)小程序？ 2017 年 3 月，騰訊向全國網(wǎng)民發(fā)出一項(xiàng)問卷調(diào)查。 未來，乘車碼將繼續(xù)豐富地鐵等使用場景，上線電子發(fā)票、到站實(shí)時(shí)查詢等功能，并將繼續(xù)與各地政府、公交集團(tuán)展開深度合作，推出更多的優(yōu)惠措施，積極進(jìn)行其他城市布局，也期待融入更多的品牌合作。 而且，還會(huì)繼續(xù)與全國各地政府、公交集團(tuán)展開深度合作，推出更多的優(yōu)惠措施。什么時(shí)候開通更多的城市？ 我們正在積極拓展，爭取入駐更多的城市和場景。

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