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零知识证明硬件加速研究综述: 2024年; 零知识证明(zeroknowledge proofs,ZKP)是一种允许证明者向验证者证明某一陈述正确性而无需泄露任何其他信息的密码学协议.主要介绍了零知识证明的加速研究,尤其关注了基于二次算术程序(QAP quadratic arithmetic program)和内积证明(inner product argument,IPA)的ZKP.研究表明,零知识证明的计算效率可以通过硬件加速技术显著提高,包括使用GPU,ASIC,FPGA等.首先介绍了零知识证明的定义与分类及目前零知识证明应用所遇到的困难.其次详细讨论了不同硬件系统的加速方法、实现原理及其相对于传统CPU的性能提升.例如,cuZK和GZKP利用GPU实现了多标量乘法(multiscalar multiplication,MSM)和数论变换(number theoretic transform,NTT),而PipeZK,PipeMSM,BSTMSM则通过ASIC和FPGA加速这些计算过程.此外,也提到了零知识证明在区块链中隐藏交易细节等方面的应用案例,如ZCash的隐秘交易.最后,提出了未来研究的方向,包括加速更多类型的ZKP和将硬件加速应用到实际的应用场景中,以解决效率低下问题,推动零知识证明技术的广泛应用.; 谢明东郝萌杨洪伟何慧张伟哲; 关键词：零知识证明并行计算

一种基于分层对比学习的时序异构网络链路预测方法及系统: 一种基于分层对比学习的时序异构网络链路预测方法及系统，涉及时序异构网络预测技术领域。本发明的目的是从节点级，边级和时间级三个不同微观视角对网络中的空间复杂性和时序复杂性进行挖掘和建模，以实现现实世界中时序异构网络中的节点...; 何慧邰煜武兴隆杨洪伟张伟哲陈端静邵源铭

一种基于GPU的高性能多方安全计算训练方法及系统: 一种基于GPU的高性能多方安全计算训练方法及系统，涉及具体涉及多方安全计算协议领域。本发明的目的是给出一种并行程度更高的的多方安全计算训练框架，以实现通过结合数据并行与模型并行的方式来实现神经网络不同层之间的并行，来提高...; 郝萌何慧王临轩张伟哲杨洪伟

基于异构域迁移的舆情角色识别迁移系统: 基于异构域迁移的舆情角色识别迁移系统，涉及数据挖掘和机器学习领域。为了解决现有技术面对纷繁复杂的网民信息无法进行有效地提取知识，不能在不同领域之间进行迁移学习，进而无法实现知识间接的共享的问题。所述系统为基于马尔科夫逻辑...; 何慧张伟哲杨洪伟方滨兴李韬周奉兰白雅雯; 文献传递

一种面向GPU系统深度学习推理的能效感知自适应调度方法及系统: 一种面向GPU系统深度学习推理的能效感知自适应调度方法及系统，涉及GPU系统深度学习技术领域。本发明的目的是为了提高GPU推理过程中的能耗效率，根据GPU当前环境，自适应地选择当前最合适的批处理大小和GPU频率大小来降低...; 张伟哲田雪洋郝萌何慧李璇杨洪伟

一种针对同态加密技术的GPU加速方法及系统: 一种针对同态加密技术的GPU加速方法及系统，涉及同态加密和GPU加速技术，为了解决实现同态加密需进行复杂的系数位数较长的多项式计算而GPU缺乏处理这种这类数据的能力的问题而提出的，本发明的技术要点包括：采用一种基于线程束...; 杨洪伟张伟哲郝萌何慧赵荆浩

一种基于图神经网络的多行为社会化推荐方法及系统: 一种基于图神经网络的多行为社会化推荐方法及系统，涉及推荐技术领域，为了解决现在的推荐方法没有区分与交互行为相关联的信任传播过程。本发明提出一个多行为社会化推荐框架MB‑Soc模型，该模型将细粒度的多行为信息集成到社交推荐...; 何慧武兴隆杨洪伟邰煜张伟哲黄岸峰

一种未访问源数据的多源异构网络迁移方法: 本发明公开了一种未访问源数据的多源异构网络迁移方法，涉及迁移学习技术领域，以解决异构网络上的相关问题。本发明的技术要点包括：首先使用基于伯恩斯坦多项式的深度网络嵌入模块在异构网络进行预训练得到一组源模型；得到一组训练好的...; 杨洪伟何慧林教轩张伟哲郝萌

基于加权分布对齐和几何特征对齐的无监督跨领域自适应数据标定方法及系统: 基于加权分布对齐和几何特征对齐的无监督跨领域自适应数据标定方法及系统，涉及数据标定技术领域。本发明为了有效地提高数据标定准确率。加权分布对齐能够权衡样本数据的边际概率分布和条件概率分布的重要性，进而减小领域间的差异；几何...; 何慧张伟哲方滨兴杨洪伟李韬白雅雯; 文献传递

一种基于损失控制的分类模型成员推理防御方法及系统: 本发明公开了一种基于损失控制的分类模型成员推理防御方法及系统，涉及机器学习模型训练技术领域。本发明的技术要点包括：训练一种可防御成员推理攻击的神经网络模型；利用训练好的神经网络模型进行分类预测；其中可防御成员推理攻击的神...; 杨洪伟何慧张伟哲卢仁浩杨博

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杨洪伟