微众银行网络架构演进及运维实践.pdf
2022-06-21 14:03:55 5.99MB 演讲PPT
逐力金融新基建:2020全球金融市场基础设施发展报告-微众银行-2020.8-72页.pdf
2021-09-01 19:02:45 1.93MB 行业分析
微众银行测试流水线建设实践
2021-08-30 19:06:58 4.38MB 测试 微众银行
微众银行-杨强-AI向善,数据孤岛和联邦学习。转自CCF,网址:https://dl.ccf.org.cn/lecture/lectureDetail?id=4340567999891456
2021-08-25 18:14:17 4.6MB CCF 数据孤岛 联邦学习
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微众银行的安全运营实践 符号执行
2021-08-15 13:00:28 995KB web安全 安全产业 双杀漏洞 安全研究
CCKS 2018 微众银行智能客服问句匹配大赛 语料库 数据集
2021-08-11 09:18:55 4.95MB CCKS2018
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微众银行在联邦学习方面的研究及应用 , 联邦学习的研究和应用成果, 对了解和 学习 联邦学习具有一定价值
2021-06-27 14:54:20 6.9MB 联邦学习
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在中国计算机学会的数字图书馆中“微众银行-刘洋-联邦学习的研究及应用”视频的ppt截图,由于网站中的视频不是很清晰,ppt也不能保证文字也特别清晰。 视频网址:https://dl.ccf.org.cn/audioVideo/detail.html?id=4360432544024576&_state=&_ack=1&_access_code=1c1ef48794b443bab9f74dddd16cd39b。 视频简介:联邦学习框架的优势到底是什么? 作为一个机器学习框架,联邦学习能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下,进行数据使用和建模。而在联邦学习的基础上,迁移学习的能力也可以被搭建出来,做到举一反三的效果。而根据孤岛数据具有不同分布的特点,我们提出了不同的联邦学习方案。在本次报告中,我们将全面介绍联邦学习的概念与应用,并将提供联邦学习开源项目FATE(https://github.com/webankfintech/fate)详解,FATE提供了一种基于数据隐私保护的安全计算框架,为机器学习、深度学习、迁移学习算法提供强有力的安全计算支持。
2021-06-20 09:52:38 20.58MB federated transfer HE
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DataSphere Studio(简称DSS)是微众银行自研的一站式数据应用开发管理门户。 基于插拔式的集成框架设计,及计算中间件 Linkis ,可轻松接入上层各种数据应用系统,让数据开发变得简洁又易用。
2021-06-15 13:07:32 14.63MB DSS 微众银行
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银行业、用户体验、腾讯CDC、微众、数字化金融、金融用户画像
2021-05-19 18:36:20 4.24MB 用户体验
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