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最近，计算机领域提出了新的工具。谷歌推出了“federatedlearning”的概念，即联邦学习。在此之前，安卓系统训练模型的方式是，每一个安卓系统都要往云端传送本地数据，像本地输入法键盘的输入，或者是照片，都会被进行标注并上传到云端，帮助训练云端的模型，最后再把训练好的模型下传到各个安卓手机上。但是自从欧洲的GDPR出台以来，这个过程就成了违法行为，因为把用户本地数据传到云端是没有经过用户同意的。现在他们的办法是，先在每一个本地手机把模型建好，然后对模型进行加密封装，把封装好的模型运到云端，保证在云端也没有办法拆封，在这个状态下进行重新建模，最后把重新建好的模型再下发到每个手机上。这就是谷歌所说的联邦学习。但这种做法只是针对to C的做法，我们目前在研究to B的联邦学习方式。两个机构之间可能有一些用户是共有的，但各自收集到的数据却不同，比方银行业和电信业，这边的数据是X1—X3，那边收集到的是X和X5。如何能够促成数据的聚合，同时又不泄露用户的隐私？针对这种情况，我们提出了纵向联邦的概念，专门解决to B的联邦学习，目前正在尝试推出新的算法。

与该文件相对应的，PCAOB网站详细列出了224家（名单有241家/次）遭遇审计障碍的上市公司名单及其审计机构，大量中国、比利时公司在列，包括BAJ等互联网公司，还有生物科技、教育、医药等公司，总市值高达1.8万亿美元。上证报记者注意到，名单上的224家（241家/次）公司中，除了11家为比利时企业外，213家为中国公司（其中137家/次是中国内地公司）。包含大多数大型或知名中概股，例如：阿里、百度、京东、微博、搜狐、搜狗、中国移动、中石化、携程、Bilibili、中通快递等。

南海提出，要对标国际国内最高最好最优，努力塑造营商环境优势，激发市场活力和创造力。今年5月30日，香港与内地首次实现政务服务湾区通办，南海以敢饮头啖汤的精神，在粤港澳大湾区政务服务互联互通、跨境办理方面走在全国前列。“受惠于市场准入的便捷，市场主体增速近年来都保持着两位数的增长速度。”南海区市场监督管理局行政许可与登记注册科副科长邹耀宗介绍，随着商事登记制度改革的不断深化，南海市场主体的准入越来越便捷：内资公司登记办结时限，从名称预先核准业务和设立登记业务合计办结期限，由原来7个工作日压缩至1个工作日，承诺办结期限缩减了80%以上。另外，商事主体可通过24小时智能终端机自助办理营业执照，办照时限由原来的5天提速到最快5分钟之内。

今日中国鼎益丰股价大跌，仍有投资者向时报君表示，“不着急，我买的中国鼎益丰原始股10元/股，会涨的，年后再看看。”责任编辑：王帅【相关报道】专家谈中科院武汉病毒所申请“特效药”专利：不侵权武汉病毒所：1月21日已将瑞得西韦申报中国发明专利药企评武汉病毒所申报药物专利：“抢注”不应被批评

06从数据堆积模型，到模型传递数据总的来说，联邦学习是指，每一个本地就像一个个联邦社会里的国家一样，可以保留自己的数据，但是要参与到联邦里进行共同计算，来建立一个更好的模型。我们可以用联邦学习的方式，建设整个数据模型的过程，同时使得各个数据集之间看不到对方的数据，充分实现数据的保密性。在过程当中有很多数学的表达，其中一个很重要的表达是，在两边进行模型传递的时候，数据不可以被反向工程模拟出来。以前的深度学习需要把数据堆到一起来建模，而联邦学习就是数据不动，而模型在动，让模型在数据集之间传递。在模型传播的过程中，可以规避在接到新模型时，把其他数据重造出来的风险。这是一种全新的思维，也是在目前严监管的状态下能够挽救深度学习、挽救AI的一个技术方案。所以我们做了这么一系列的尝试，研究了一系列的算法。同时还产生了一个很重要的副产品——比如我有多家银行的数据，还可以在保密的前提下发掘出多方借贷的情况。在过去，需要把多方数据加以重叠，才能发现多方借贷情况。用联邦学习的方式，就不需要这么麻烦，可以自动发现并且不暴露各自数据的隐私。同时，我们可以把前面讲的迁移学习引入两个模型中，使得模型之间不仅可以做联邦学习，同时可以把数据加以迁移，到最后同时壮大两边的数据。在这个方向上，目前我们是世界领先的。现在我们还提出了一系列的专利，标准也正在建立，在学术上也建立了一系列新的算法。

余正钧：我在陈述环节中已经提到，我们将来会继续专注于多项业务，而且已经专注了几个季度。我们通过许多方式来了解我们的投资回报率，比如说我们在1月份完成了一个三年计划，我们的计划就是为了找到一种途径来加快我们在新市场的营收增长速度。2019年推动我们成本增长的因素将取决于许多事情。首先，当我们看搜索信息流时，我们的首要任务是实现自生流量增长，正如我之前的表态，只要能取得利润，我们就会继续沿着这条道路走下去。但我认为重点仍是实现自生流量增长，这就关系到我们在营销和内容成本方面的投资。