美国留学CS
1、不同院校的信息科学课程设置可能有所不同，这取决于院校的教学重点和研究方向。但总体而言，信息科学与CS在许多方面存在交叉 ，共同探索信息技术与科学的融合。就业竞争力：在美国就业市场上 ，无论是信息科学还是计算机科学专业的留学生，都具备较强的竞争力 。这主要取决于个人的技能水平 、项目经验以及对行业的了解程度 。
2 、卡耐基梅隆大学卡耐基梅隆大学有着全美乃至全世界最大的计算机学院 ，研究方向很全面 ，其研究水平也相当高，并且包含很多分支学科及许多前所未见、十分前沿研究方向。在CMU ，一切都和计算机有着千丝万缕的联系 。
3 、加上书本费 ，食宿费，交通费和其他杂费 ，一年费用在7万美元左右 ，合人民币43万 。艺术类艺术类研究生留学，公立大学一年的费用大概在20万左右 ，私立大学一般在25万至30万人民币。
4 、EE在中国有些学校可能被称为电子工程与信息科学、电子工程与计算机科学等 。美国的EE专业在教学和科研组织上与中国有较大差异 ，其研究方向包括通讯与网络 、计算机科学与工程 、信号处理、系统控制等多个领域 。CS专业，研究如何利用计算机处理信息，是一门融合了工程 、科学 、数学等多个学科的领域。
隐私计算加密技术基础系列(上)
1、隐私计算（Privacy-preserving computation）是指font color=greem在保证数据提供方不泄露原始数据/font的前提下 ，对数据进行分析计算的一系列信息技术 ，保障数据在流通与融合过程中的 “可用不可见” 。
2 、可以看到，隐私计算技术从1979年就开始了 ，最开始是安全多方计算 、到差分隐私、到TEE ， 再到最近火的不能再火的联邦学习 ，一系列的技术应运而生 。那为啥现在隐私计算这么火呢。注：隐私计算技术成熟度曲线 但是这些技术本身的安全加密都是采用共同的方法与策略 ，下面讲述下隐私计算的加密技术 。
3、隐私计算是一种在保持数据提供者原始数据隐匿的前提下 ，进行数据分析和计算的技术 。以下是关于隐私计算的详细解析：核心概念：隐私计算的核心是确保数据的可用性和不可见性，即数据可以在不共享原始数据的情况下被分析和计算 ，从而实现数据的价值共享而非数据本身共享。
4 、总的来说 ，隐私计算技术利用布尔电路混淆和同态加密等原理，实现了安全的多方计算 ，使得机构间的协作能够在严格的隐私保护下进行 ，这是在数字化时代处理敏感信息的关键基石。
5 、隐私计算三种技术是联邦学习，多方安全计算，可信计算 。联邦学习 优势：联邦学习可以允许多个参与者在不共享数据的情况下构建一个通用强大的机器学习模型 ，从而允许解决关键问题 ，如数据隐私、数据安全 、数据访问权限和对异构数据的访问 。
6 、加密技术：是安全多方计算的基础，确保数据在传输过程中保持秘密。密钥交换：确保参与方之间的安全通信 ，是构建安全多方计算协议栈的关键部分 。核心机制：秘密分享：通过将原始数据拆分成多个部分 ，只有当所有参与者联合才能揭示其完整信息，如Shamir的阈值秘密分享 。
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我是安徽策御达禄的签约作者“王强平”！
希望本篇文章《隐私计算（PrivacyComputing）（隐私计算技术在什么等领域存在着广泛的应用场景）（隐私计算技术在什么等领域存在着广泛的应用场景）隐私计算（PrivacyComputing）》能对你有所帮助！
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