背景介绍随着深度学习等基于数据驱动的技术被广泛应用，数据已经成为了各行各业的宝贵财富。在零信任场景下，研究机构与机构之间的数据安全交易、数据联合训练、安全知识付费等功能，对促进数据共享、社会进步发展有着重要的意义。在共享学习领域，联邦学习、拆分学习等技术在一定程度上保障了用户的隐私安全。但是，目前仍存在着多种针对这些共享学习的攻击形式，如：对抗样本、投毒攻击...

背景介绍数据中心大规模的任务调度问题是计算机分布式系统研究领域中的热点问题之一。面向新型大数据、人工智能、实时流处理等应用的数据中心业务具有计算任务种类多、并行依赖关系复杂、资源需求动态变化等特点，传统启发式调度算法难以自适应大规模复杂系统的发展变化，难以综合优化调度目标，导致系统资源碎片问题、热点机器问题、集群均衡问题等诸多挑战。主要解决的问题Pod细粒度弹...

下一代智能系统架构随着硬件技术飞速发展，计算、存储、网络性能成倍增长，IO设备性能提升远超CPU,数据传输带宽以及低延迟通信已成为瓶颈。下一代智能智能系统架构，面向云计算业务，研究下一代智能数据传输架构及统一硬件资源管理，以降低超高速IO业务模型下CPU资源开销，降低业务延时，提升业务性能。课题一：面向云存储业务的P2P数据传输。超高速存储介质、超高速带宽下，数据的传输会...

下一代智能系统架构研究定位于解决不同硬件如CPU、加速器、网络、存储等之间的高速数据传输问题，解决由于人工智能兴起而飞速发展的异构计算新硬件的高带宽数据交互和低延迟通信的需求，实现可统一管理DRAM、AEP、SCM等存储介质的新型内存管理模型，实现新型高性能网卡协议栈与新型智能网卡软硬件一体化。

通过对应用软件和操作系统本身特点进行研究，设计和开发一套高效的传输协议，用以承载应用虚拟化软件在服务端和客户端之间的沟通需求。协议要有定义软件窗口的位置信息，用以在客户端重新绘制软件位置，处理和计算多窗口之间的前后关系。协议要有能力支持常见的外接设备，对于特殊的外接设备，协议要有扩展支持的能力。开发出经过特定优化的视频图像编码方式，以达到针对应用软件使用场景...

With the rapid adoption of smart phones and tablets, virtual desktop infrastructure(VDI)for mobile devices emerges as one of the key concept in mobile cloud computing(MCC).However,existing VDI...

近年ARM处理器不仅在移动端高速发展，更是凭借其优秀的能耗比在服务器领域上异军突起，越来越多的数据中心正在从X86架构的服务器迁移到ARM架构服务器上，并在此基础之上构建ARM云平台。Android系统随着多年发展，早已占据了移动操作系统的半壁江山， ARM处理器优秀的能耗比，使得Android系统从一开始就选择了ARM作为目标硬件平台。

基于大量有价值的信息存在于社交网络的图数据中，大规模地搜集用户属性和节点之间的关系严重危害用户的数据隐私安全。基于本地化差分隐私技术（LDP），我们提出了新的图数据隐私保护算法。以本地化差分隐私的方式搜集用户的数据和属性，同时优化图数据的结构，在数据的可用性和隐私性两个方面达到平衡。

大数据是数字化、信息化发展到一定阶段的产物。近年来，随着互联网与人类生活高度融合，指数增长、海量聚集的数据逐渐成为价值的源泉。“数据即价值”的时代也随之拉开序幕。然而巨大的效益潜力往往掺杂着隐形的数据问题，数据质量、数据处理和数据安全等问题形式愈发严峻。本项目着力于大数据时代的数据质量管理问题，对开放的自收集数据的质量情况进行识别、度量、预警、运维等一系列活...

MeshDenoisingBriefIntroductionMeshdenoisinghasbeenwidelyusedforgeometrymodelingandprocessing.Beforerawnoisy3Dmodels,obtainedbyvariousmethodsincludingscannersorvision-based3Dreconstruction,canbepracticallyusedforavarietyofgeometryprocessing,animation,andrenderingapplications,weneedtoproducetheircleanedversionsviameshdenoising.Themaintechnicalbottleneckofdesig...