🎙️🚀 Эпизод 4 подкаста «Будущее данных» уже здесь: раскрывая силу конфиденциальности…

Вы беспокоитесь о защите конфиденциальности своих данных, сохраняя при этом возможность делиться доступом к ценной информации? Не смотрите дальше! Наш последний выпуск подкаста глубоко погружает в мир конфиденциальных вычислений, исследуя инновационные методы, которые позволяют анализировать данные без ущерба для конфиденциальности. Мы охватываем все: от традиционных методов, таких как запутывание и редактирование данных, до передовых концепций, таких как «вычисление в данные» и гомоморфное шифрование. Присоединяйтесь к нам сейчас, чтобы узнать о будущем конфиденциальности данных!

Конфиденциальные вычисления | Будущее данных, эп. 04

Но подождите, это еще не все! В следующем выпуске мы погрузимся в увлекательный мир децентрализованного ИИ и узнаем, как он обеспечивает большую конфиденциальность, безопасность и контроль над вашими данными. Не пропустите это увлекательное обсуждение!

Это только начало! Мы хотим знать, какие темы вы хотели бы, чтобы мы осветили в следующих выпусках. Будь то последние разработки в области смарт-контрактов или влияние ИИ на управление данными, мы здесь, чтобы изучить все это. Оставьте комментарий ниже или напишите нам по электронной почте [email protected]

Чтобы узнать больше о Weavechain:

Посетите наш BUIDLers’ Hub, чтобы запустить наш Hello World и зарегистрироваться для раннего доступа к наградам и хакатонам
Запланировать ознакомительный звонок и/или демонстрацию
Подпишитесь на нашу новостную рассылку
Подпишитесь на нас в LinkedIn и Twitter

материалы по теме:

Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд

Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме

Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности

Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest

Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)

Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении

В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot

В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..

Machine Learning JavaScript Blockchain Artificial Intelligence Data Science Cryptocurrency Software Development Python Web Development Coding Deep Learning AI Bitcoin React Software Engineering Ethereum Web3 Business Crypto Nodejs Solidity Development Front End Development Data Finance Money Java Trading Typescript Smart Contracts Productivity Tech Startup Investing Neural Networks Developer Computer Science NLP