遮挡 目标检测

Repulsion Loss: Detecting Pedestrians in a Crowd Repulsion Loss 遮挡场景下的目标检测 https://github.com/herbwood/RDIoU/blob/9cfb41a79a11efaec396d7e0b5

【论文分享】区块链数据隐私保护研究

交易隐私受到严重威胁，针对此问题设计了不同应用场景相应的隐私问题解决方案。首先介绍区块链技术且基本工作原理，并介绍区块链中典型的隐私问题，如交易隐私问题和账户隐私问题；其次，将现有典型的区块链隐私保护方案分为3种，即混币方案、密码学方案和安全通道方案，并对这3种区块链隐私保护技术

口罩检测跟踪

import osimport timeimport datetime import cv2import numpy as npfrom queue import Queuefrom threading import Thread, Event

MindSpore 首发：隐私保护的 Bandit 算法，实现电影推荐

最小。传统的差分隐私技术（Differential Privacy，DP）是将用户数据集中到一个可信的数据中心，在数据中心对用户数据进行匿名化使其符合隐私保护的要求后，再分发给下游使用，我们将其称之为中心化差分隐私。但是，一个绝对可信的数据中心很难找到，因此人们提出了本地差分隐私技术（Local

目标检测进阶：使用深度学习和 OpenCV 进行目标检测

使用深度学习和 OpenCV 进行目标检测 基于深度学习的对象检测时，您可能会遇到三种主要的对象检测方法： Faster R-CNNs (Ren et al., 2015)You Only Look Once

GDE.ADC免费体验 隐私声明

GDE.ADC免费体验  隐私声明 华为GDE.ADC运营团队（以下简称 “我们”）深知隐私对您的重要性，并充分尊重您的隐私。在向我们提交您的个人信息之前，请您仔细阅读本《隐私声明》（以下简称“本声明”）。本声明适用于GDE.ADC  （以下简称“本平台”）和本声明所包含或援引的

差分隐私保护在联邦学习中的深度学习模型实践

+= noise 2. 隐私预算 隐私预算（ϵ\epsilonϵ）是差分隐私的核心参数，控制噪声的强度和隐私保护的程度。 较 小的ϵ\epsilonϵ值提供更强的隐私保护，但可能影响模型性能。 选择合适的ϵ\epsilonϵ值是实现差分隐私保护的关键。 通过本指南，我

MindSpore代码评析（十四）差分隐私的实现之optimizer模块代码评析

5/differential_privacy_design.html)中，我们了解到差分隐私优化器继承了MindSpore优化器的能力，并使用差分隐私的噪声机制对梯度加保护。目前，MindArmour提供三类差分隐私优化器：固定高斯优化器、自适应高斯优化器、自适应裁剪优化器，每类差分隐私优化器从不同

目标检测介绍

利用区块链提升Python数据隐私技术解析与实现示例

在保障隐私的同时提高可用性。 4. 数据隐私增强技术在区块链中的应用 为了进一步提升数据隐私，区块链技术可以与多种隐私增强技术（Privacy-Enhancing Technologies，PETs）结合使用，例如零知识证明（ZKP）、同态加密等。这些技术为区块链在数据隐私保护中的应用提供了额外的保障。

在物联网中如何平衡数据收集和隐私保护之间的关系，并制定相应的隐私保护标准？

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GaussDB(DWS)安全：隐私保护现真招儿——数据脱敏

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GO语言实战之嵌入类型和属性隐私定义

1写在前面 嗯，学习GO，所以有了这篇文章 博文内容为《GO语言实战》读书笔记之一 主要涉及知识：嵌入类型/隐私性标识符的作用 理解不足小伙伴帮忙指正 对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是

数据安全与隐私保护：科技时代的挑战与对策

了如何使用加密技术保护数据的安全性。 数据安全与隐私保护的未来前景 随着技术的发展，数据安全与隐私保护的未来前景充满挑战和机遇。区块链技术、差分隐私、多方计算等新技术正在被提出来保护数据的安全性和隐私性。 结论 数据安全与隐私保护已经成为科技时代的重要议题，企业和个人需要认识

【转载】智慧城市：人群管理和隐私设计

时洞察力实现更高效、更安全的人群管理。隐私设计在城市中使用“智能”人群管理可以带来很多好处，其中包括：效率，增强的生活体验，缓解痛点，以及改善基础设施。然而，它们也会引起人们对隐私和监控的担忧。为了解决这个问题，政府需要采用在设计时考虑到隐私的技术。比如evalan公司，他们从早

KubeEdge的安全性与隐私性保障措施

KubeEdge的安全性与隐私性保障措施KubeEdge作为一个开源的云原生边缘计算平台，它通过一系列安全措施来保障数据的安全性与隐私性。以下是KubeEdge在边缘计算环境中保障数据安全性与隐私性的几个关键点：安全认证和授权：KubeEdge实施了TLS/SSL证书加密通信，并

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【Agent原理系列】Agent安全及隐私保护

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深度学习核心技术精讲100篇（五十三）-机器学习中的隐私保护

隐私保护的问题与案例 基于数据的隐私保护技术：数据匿名化 机器学习模型训练中的隐私保护技术：差分隐私 ▌机器学习中的隐私保护问题 1. 信息隐私 信息隐私 ( Privacy )：指的是当一个组织内敏感数据被拥有权限的人员所使用于某些技术、过程 ( 如数据分析、训练模型