随着数字化、信息化进程和数据采集技术的发展，行业产生的数据量爆炸式增长，数据本身也展现出了更多的维度和联系，各种大数据存储和处理技术方兴未艾。数据联合和融合使用过程中，不可避免地出现了数据治理方面的安全问题。
为了应对数据隐私保护难题，打破数据孤岛的现实困难，满足数据联合融合使用的迫切需要，百融云创也在业内号召并率先探索“联邦学习”模式。这是一种加密的分布式机器学习技术，能够使各个企业的自由数据在不出本地的情况下，通过加密机制交换数据，即在不违反数据隐私法规的前提下，建立虚拟共有模型，仅为本地目标服务。
“边玩边赚”类NFT游戏代币总市值突破110亿美元，创历史新高:金色财经报道，9月6日消息，据最新数据显示，“边玩边赚”（Play-to-Earn）类代币总市值已击穿110亿美元，创下历史新高，本文撰写时为11,602,262,608美元，24小时交易额为2,116,738,647美元。目前市值最高的“边玩边赚”类代币是Axie Infinity原生代币AXS，市值为4,771,901,939美元；Enjin Coin排名第二，市值为2,025,828,510美元；The Sandbox排名第三，市值为865,894,343美元。[2021/9/6 23:03:04]
百融云创利用“联邦学习”，创新性地设计了一种新的人工智能实现模式，承接了传统人工智能解决问题的能力，更为重要的是，“联邦学习”开创了一种面向数据隐私保护的机器学习新范式，且在这种新的框架下，“联邦学习”各参与方通过“联邦学习”机制实现了多赢的局面，也为金融行业人工智能技术的应用提供了一种新的应用前景。
持有超0.01枚ETH的地址数量创历史新高:金色财经报道，Glassnode数据显示，持有超过0.01枚ETH的以太坊地址数量创历史新高，达12,773,858个。[2021/3/8 18:23:23]
当前各个行业正处于由5G通信技术所触发的新一轮数据革命浪潮的初级阶段，全球技术创新蓬勃发展，新技术的应用与布局得到前所未有的重视。对金融机构来说，在数字化进程不断深入的情况下，金融智能化是重点方向。在金融机构智能技术应用过程中，用户隐私保护是一个强约束的难题，如何解决数据孤岛和数据共享是摆在金融机构智能化发展中的一个难题。为此，百融云创积极投身于“联邦学习”的技术发展和应用实践，同时兼顾这两个问题，连接起不同行业和创建更多金融应用场景，有力地促进了智能化业务发展。
历史上的今天 | 塞浦路斯考虑纳入欧盟反规定以监督加密资产:1. 2019年2月19日，塞浦路斯证券交易委员会（CySEC）最近在一份监管通告中表示，从事加密资产活动的实体已与该机构联系，其中一些实体似乎不适用于现有的监管框架。因此，CySEC考虑将欧盟反规定AMLD5中有关加密资产活动的部分转换为该国适用的法律。
2. 2019年1-2月份是地方两会时间。据统计，2019年有更多的地方政府在报告中提到要发展区块链；与此同时，也有更多的地方两会代表提议发展区块链。 提案内容大致分为三类：针对区块链的专项提案、针对区块链在某个领域应用的提案、发展其他产业提及区块链的提案。
3. 日本银行2月19日公布了中央银行数字货币相关工作文件《信息技术革新?数据革命与中央银行数字货币》。该报告书还涉及了虚拟货币和比特币等内容。[2020/2/19]
百融云创探索的“联邦学习”模式，不仅可以增加行业内可用数据的总量，解决现存数据孤岛的问题；而且对金融机构而言，使用联邦学习能简单、合法且低成本的获取外部有效的数据信息，快速解决某些因数据量或数据维度不足而导致的困扰，并且不会造成合作机构间数据或商业机密的泄露。
规范数据使用可以在汇聚更多数据的基础上迎来价值挖掘的下一个爆发点，带动AI的数据基础设施进步，隐私计算未来会逐步成为AI的基础设施。百融云创将立足行业需求，扎根技术创新，不断更新和优化技术含量和服务质量，为客户提供更放心和满意的科技服务。
来源：金色财经
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