背景 对于标准梯度下降过程，wt的更新是wt=wt-1-△w，而wt=wt-1-△w仅仅是对于当前点wt的△w，没有对于历史数据的考量（通俗点说叫经验教训） 结果就是下降（优化）过程前进方向速度缓慢，同时产生振荡（如图红线） 据此引入冲量v，令vt=vt-1-△w，由迭代思想知冲量v代表着从初始到当前△w的累积（即过程中
数据大爆炸的时代,发展信创，保证数据的安全与流通便成为刻不容缓的议题。专注于数据智能互联解决方案的科技创新企业冲量在线，致力于促进数据生产要素在社会间的互联互通,构建可信、安全、隐私、公平、高效的“数据互链网”。 作为隐私计算结合信创的先行者,冲量在线已经发布了
第36章 一切始于专注 什么是专注？ 专注就是一个关于冲量的游戏。 想要达到专注状态很难， 但是一旦进入专注状态，就能轻松保持 专注是提高生产力的灵丹妙药 专注可以很大程度节省环境切换的成本 如何更专注？ 要进入专注模式， 必须克服将思绪完全集中在单一任务的痛感 痛感和不适一
冲量在线是国内最早一批进行数据流通和隐私计算场景落地的实践者。 12月4日，猎云网在北京召开“逆势生长-NFS2020年度CEO峰会暨猎云网创投颁奖盛典”，冲量在线凭借极具创新性的产品能力、良好的行业口碑和团队潜力，经过多轮角逐后，从近百家参评企业中脱颖而出，成功入选“2020年度
边缘计算的起源不算晚，早在2003年，IBM就做了相关的技术拓展和尝试，而随着物联网技术和5G技术被不断提起，人们越来越多地谈论和探索边缘计算相关应用与未来发展。同时，AI算力等技术等技术的完善，也一点点地完善边缘计算，使得边缘计算的技术和市场规模变得巨大，其在当前信息科技发展
在以太坊、EOS这样的区块链网络中，其中并没有直接的途径来获取链外的信息，或者说外部的信息都是人工输入，无法保证去中心化。所以也就没有办法获取和验证触发智能合约的条件，那么一些更高级功能，例如自动执行法律文件、履行商务合同、进行防伪溯源和征信验证等所有应用领域的功
在上一期《冲量网络 | 联邦学习》中，我们介绍了联邦学习的基本组成与应用，并展望了联邦学习在人工智能、数据安全、互信写作等方面的特点及优势。 但对于联邦学习的落地方案，其需要数据在传输过程中能实现实时的加密，这是整个联邦学习产生互信的基础，但是仅仅实现加密并不够，还需
