本书以软件可靠性工程的一些常见问题为出发点，以编者多年来所参与的工程实践为依托，帮助读者对软件质量指标体系中的最重要的质量指标之一——软件可靠性有一个全面的理解，并具有一定的实践能力。 全书共12章，各章均附有习题，一部分是为了复习、巩固本章所学的知识，另一部分是为引导学生进行创新型思维。本书最后提供了包括最新领域发展的参考文献，供有兴趣的读者进一步阅读和学习。 　　本书语言流畅，结构合理，内容丰富，实例众多，着重理论与实践相结合，学以致用，适合作为高等院校软件工程、计算机及相关专业的本科生和研究生教材，也可以作为软件从业人员及一般读者的参考书。

2021区块链产业人才发展报告.pdf

可信区块链金融应用案例集（2021年）.pdf

2021 TRUCS可信云大会PPT汇总.zip+云计算白皮书+可信云大会+最新全集资料

21 世纪是信息的时代. 信息成为一种重要的战略资源, 信息的获取、处理和安全保障能力成为一个国家综合国力的重要组成部分. 信息安全事关国家安全、事关社会稳定. 因此, 必须采取措施确保我国的信息安全. 近年来, 信息安全领域的发展十分迅速, 取得了许多新的重要成果. 信息安全理论与技术的内容十分广泛, 但由于篇幅所限, 这里主要介绍密码学、可信计算、网络安全和信息隐 藏等方面的研究和发展.

正如预期的那样，GridSearch 模型沿着增大的均衡准确率（但也存在更大的差异问题）如下。这使数据科学家可以灵活地选择一个最适合应用环境的模型，取得均衡准确率与差异中的一个可以接受的平衡点。 同样我们在AUC与差异之间也可以选择一个可以接受的平衡点。 在Fairlearn提供的Dashboard中可以看到每个模型的accuracy/Precision等细节，能帮助我们选择适合的模型。 从某一方面（隐私、公平、对抗攻击、可解释等）入手，自行实现一个简单的可信机器学习算法（如基于SVM、决策树、神经网路、概率图模型等），课堂展示并简要介绍算法原理. ## 二、Job Background ​ 人工智能（AI）为改变我们分配信贷和处理风险的方式提供了一个机会，并创造了更公平、更包容的系统。人工智能可以避免传统的信用报告和评分系统，这有助于抛弃现有的偏见，使它成为一个难得的，改变现状的机会。然而，人工智能很容易朝另一个方向发展，加剧现有的偏见，创造出一个循环，加强有偏见的信贷分配，同时使贷款歧视更难找到。我们将通过开源模型Fairlearn来释放积极的一面，缓解偏见消极的一面。 ## 三、The experiment content - **涉及领域：** - 金融贷款方面的决策分析。我们分析的数据是原始数据经过人工简单处理过的，是为了展现准确性方面的悬殊差异。 - **机器学习任务：** - 二元性分类 - **机器学习公平任务：** - 使用Fairlearn metrics和Fairlearn dashboard来评估模型的公平。 - 使用Fairlearn中的改进算法来改进模型的公平水平。 - **性能指标：** - ROC曲线下的面积。 - 平衡过后的准确率。 - **公平指标：** - Equalized-odds difference. - **改进的算法:** - `fairlearn.reductions.GridSearch` - `fairlearn.postprocessing.ThresholdOptimizer` 数据集 https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/default+of+credit+card+clients 相关信息“ https://blog.csdn.net/Mrrunsen/article/details/122143494

2019工业安全大会PPT演讲资料

2021 TRUCS可信云大会PPT汇总48份.zip，最新最完整的资料汇总，云计算架构师必备

基于区块链的车联网数据共享白皮书（征求意见稿）.pdf

可信计算中的远程证明，介绍了可信计算的概念，以及核心功能，远程证明