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评选公示

近日,“2019年度CCF科学技术奖”名单公布,微众银行AI团队以“联邦学习技术体系研究与应用”项目(以下简称“项目”)斩获“2019年CCF科学技术奖科技进步杰出奖”,这一奖项代表着国内计算机领域权威学术团体的认可。

近日,“2019年度CCF科学技术奖”名单公布,微众银行AI团队以“联邦学习技术体系研究与应用”项目(以下简称“项目”)斩获“2019年CCF科学技术奖科技进步杰出奖”,这一奖项代表着国内计算机领域权威学术团体的认可。

为了对该系统的性能进行深入的验证,由中山大学肿瘤防治中心牵头联合全国5家不同地区、不同级别的医院进行多中心研究,采用该系统对其提供的来自84424例患者的共1036496张内镜图像进行了识别和分析,证实该人工智能系统对上消化道癌的总体诊断准确率可达90%以上。

据悉,微众银行AI团队此次获奖的这一项目,主要是针对异构信息网络中的数据孤岛问题,提出了一套完整可行的联邦学习解决方案。作为一种分布式的机器学习技术,联邦学习能够保证参与各方在数据不出本地、保持数据独立性的前提下,多方共建模型,共同提升机器学习效果。在满足用户隐私保护和数据安全需求的同时,实现多方共赢。

原标题:首发|星辰万有科技获数千万元融资,打造欧欧人工智能近视防控系统

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在研究理论之外,微众银行AI团队自研并推出了基于联邦学习技术的全球首个工业级开源框架Federated AI Technology Enabler?(简称FATE)。作为一种基于数据隐私保护的安全计算框架,FATE支持联邦学习架构体系与各种机器学习算法的安全计算,实现了基于同态加密和多方计算(MPC)的安全计算协议,能够帮助多个组织机构在符合数据安全和政府法规前提下,有效和协作地进行数据使用和联合建模。

在研究理论之外,微众银行AI团队自研并推出了基于联邦学习技术的全球首个工业级开源框架Federated AI Technology Enabler?(简称FATE)。作为一种基于数据隐私保护的安全计算框架,FATE支持联邦学习架构体系与各种机器学习算法的安全计算,实现了基于同态加密和多方计算(MPC)的安全计算协议,能够帮助多个组织机构在符合数据安全和政府法规前提下,有效和协作地进行数据使用和联合建模。

由于真性近视不可逆转,不可治愈。这套系统基于“治未病”的思路,预防为主,防控结合,把近视防控的战略节点前移,从医院端转移到学校端,对近视做到早发现、早干预、早治疗,最终实现让孩子不得近视的目的。

毫无疑问,联邦学习技术的出现让大范围的行业间及跨行业AI协作成为可能,微众银行AI团队也正致力于构建更加开放高效的AI合作生态,推动着开发及推广数据安全和用户隐私保护下的AI技术及其应用。目前,目前,联邦学习技术已成功应用至智能风控、智能权益定价、智慧零售、智能用工、异常检测等业务场景,助力智慧城市、智慧金融等多行业多领域的“升级”。

为了对该系统的性能进行深入的验证,由中山大学肿瘤防治中心牵头联合全国5家不同地区、不同级别的医院进行多中心研究,采用该系统对其提供的来自84424例患者的共1036496张内镜图像进行了识别和分析,证实该人工智能系统对上消化道癌的总体诊断准确率可达90%以上。

中国计算机学会科学技术奖是中国计算机学会(CCF)设立的计算机领域重要奖项,由CCF科学技术奖评奖委员会组织评选。旨在嘉奖计算机及相关领域在技术研究、技术开发、技术创新、推广应用先进科学技术的杰出成果。计算机大会奖项分为三个类别,其中技术发明奖主要奖励在计算机科学、技术或工程领域具有重要发现、发明、原始创新,及在相关领域有一定国际影响的优秀成果。

近日,“2019年度CCF科学技术奖”名单公布,微众银行AI团队以“联邦学习技术体系研究与应用”项目(以下简称“项目”)斩获“2019年CCF科学技术奖科技进步杰出奖”,这一奖项代表着国内计算机领域权威学术团体的认可。

在研究理论之外,微众银行AI团队自研并推出了基于联邦学习技术的全球首个工业级开源框架Federated AI Technology Enabler?(简称FATE)。作为一种基于数据隐私保护的安全计算框架,FATE支持联邦学习架构体系与各种机器学习算法的安全计算,实现了基于同态加密和多方计算(MPC)的安全计算协议,能够帮助多个组织机构在符合数据安全和政府法规前提下,有效和协作地进行数据使用和联合建模。