1概况本文展示如何使用FlinkCDC+Iceberg+Doris构建实时湖仓一体的联邦查询分析，Doris1.1版本提供了Iceberg的支持，本文主要展示Doris和Iceberg怎么使用，大家按照步骤可以一步步完成。完整体验整个搭建操作的过程。2系统架构我们整理架构图如下，1.首先我们从Mysql数据中使用Flink通过Binlog完成数据的实时采集2.然后再Flink中创建Iceberg表，Iceberg的元数据保存在hive里3.最后我们在Doris中创建Iceberg外表4.在通过Doris统一查询入口完成对Iceberg里的数据进行查询分析，供前端应用调用，这里iceberg外表
春节期间，区块链产业保持平稳发展，加密领域利好消息频出，不仅BTC迎来大涨，突破5万美元，AI板块、NFT板块也逐渐回暖，投融资事件稳步增长。另一方面，以太坊再度备受关注，坎昆升级日期确定驱动价格上涨，但围绕现货ETF仍存在诸多争议。此外，币安判决迎来新进展，美国检察官督促联邦法官接受币安认罪协议，预计CZ刑期不会超18个月，但仍要求对币安进行长达5年监控。1行业大事件BTC迎来看涨行情，假期突破5万美元春节假期中，BTC迎来看涨行情。2月11日，比特币突破48,000美元；2月14日，比特币突破52,000美元，创2021年12月以来新高，现报51,404.80美元。据分析，价格上涨的主要原
🦉AI新闻🚀微软和苏黎世联邦理工学院开源SliceGPT创新压缩技术节省大量部署资源摘要：微软和苏黎世联邦理工学院研究人员开源了SliceGPT，通过对大模型的权重矩阵进行压缩切片，实现了模型紧缩，节省了部署资源。SliceGPT利用主成分分析和正交矩阵变换实现了计算不变性，通过切片操作将模型的参数体量压缩了25%左右，同时保持了高质量的生成任务性能。SliceGPT的技术特点包括简单高效、保持性能、吞吐量提升和无需额外代码优化，使得模型压缩过程更为便捷，并且在运行速度上比稠密模型更快，无需额外的代码优化。🚀日本请求修改法律以更好地保护新闻版权摘要：日本报刊出版协会近日向文化厅提交意见书，呼吁
Gartner近日发布了美国联邦政府2024年预测，预测称为了管理人工智能、软件供应链安全和零信任，美国联邦政府发布了大胆的政策，给首席信息官的资源配置和实施带来了新的挑战。本研究的背景和建议可以帮助首席信息官实现政策目标。主要发现为了制定联邦机构人工智能(AI)采用的使用和衡量标准，拜登-哈里斯政府于2023年10月30日以行政命令(EO)的形式发布了关于“安全、可靠和值得信赖的发展和人工智能的使用。” 政府已就实施指南草案征求公众意见。联邦政府正试图对销售给联邦机构的商业软件产品实施严格的监管标准，从而改变整个行业。该标准在管理和预算办公室(OMB)备忘录“通过安全软件开发实践增强软件供应
文章目录IntroductionNISTSpecialDatabase19ModifiedNIST(MNIST)ExtendedMNIST(EMNIST)FederatedExtendedMNIST(FEMNIST)[^femnist]Introduction众所周知，MNIST手写数字数据集是机器学习的"Helloworld!"级别的数据集，入门必定少不了它。但是很多人只知道MNIST是手写数字图片的数据集，并不清楚这个数据集和它的来源(NISTSD19)以及其衍生的数据集(EMNIST,FEMNIST)的关系。这里我会对这几个数据集做十分简短的介绍，并附上官网和原文链接，有需要的可以直接去
导语当下，数据已成为经济社会发展中不可或缺的生产要素，正在发挥越来越大的价值。但是在数据使用过程中，由于隐私、合规或者无法完全信任合作方等原因，数据的拥有者并不希望彻底和他方共享数据。为解决原始数据自主可控与数据跨区域流动之间的矛盾，联邦学习这项技术应运而生。在北京航空航天大学教授童咏昕看来，联邦学习和区块链技术在打破多方数据孤岛、实现数据共享的场景中都发挥了重要作用，实现了“原始数据不出域，数据可用不可见”的效果。以我国自主创新的区块链软硬件技术体系“长安链”为例，通过与联邦学习技术的深度融合，突破了数字经济中的数据“暗区”，实现了数据价值的释放，通过垂域大模型等场景应用，提升了数字经济的活
实验明细实验拓扑实验要求实验内容实验拓扑实验要求1.R2-R7每台路由器均存在一个环回接口用于建立邻居；同时还存在一个环回来代表连接用户的接口；最终这些连接用户的接口网络需要可以和R1/8的环回通讯2.AS2网段地址为172.16.0.0/16，减少路由条目数量实验内容IP地址的划分R1：环回1.1.1.1/24R1/2网段12.1.1.0/24R2/3网段172.16.1.0/30R3/4网段172.16.1.4/30R4/7网段172.16.1.8/30R6/7网段172.16.1.12/30R5/6网段172.16.1.16/30R2/5网段172.16.1.20/30R2两个环回：17
目录主要贡献机制结构公式符号说明阈值自适应梯度压缩双重权限修正的异步联邦机制实验验证通信压缩实验异步联邦机制实验综合实验（通信压缩+异步联邦）主要贡献提出了一种高效异步的联邦学习机制EAFLM(EfficientAsynchronousFedratedLearningMechanism)其中：高效的实现目标主要是实现通信压缩，文章在前人Chen等人提出的LAG自适应压缩的工作基础上，提出了一种阈值自适应的压缩算法。文章中的通信压缩属于“通信稀疏化”的范畴。异步方面的工作是实现了各个边缘设备真正的异步训练，允许节点在任何学习过程中加入或退出联邦学习。提出了双重权重的方法以解决异步学习带来的性能降
题目FederatedLargeLanguageModel:APositionPaper作者ChaochaoChen,XiaohuaFeng,JunZhou,JianweiYin,XiaolinZheng来源arXiv主要工作FL与LLM结合的一个探索，从三个阶段来说明FL怎么和LLM结合其他摘要大规模语言模型（LLM）受到了广泛的关注，并应用在各个领域，但它们在现实场景中的发展面临挑战。这些挑战源于公共领域数据稀缺以及在私有领域数据方面需要维护隐私。为了解决这些问题，联邦学习（FL）已成为一项有前景的技术，它能够在保留分散数据的同时实现共同训练共享模型。我们提出了联邦大规模语言模型的概念，其
“隐语”是开源的可信隐私计算框架，内置MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择，提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制开源项目github.com/secretflowgitee.com/secretflow本文根据隐语开源社区Contributor西安电子科技大学网络与信息安全学院硕士研究生宋月冉在「隐语开源社区Meetup·西安站」分享整理。👉戳我查看现场视频：直播视频本次活动更多分享实录可点击这里查看大家下午好，我是宋月冉，今天分享的是《大数据下的联邦学习隐私安全问题》，我的老师是王子龙教授，我的研究方向是联邦学习隐私安全问题，我也是隐语开源社区的Contributor。今
