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隐私计算的安全性和计算效率之间存在一定程度上的取舍。安 ⚾全性主要是信任假设的不同。计算效率方面，主要是考虑密码和通讯 ⛳带来的性能损失。信任假设方面，我们可以通过增加“受信任”的组 ♉件，来减少加密的开销 ➦，然而受信的组件越多 ⛸，系统就越不安全。不 同的隐私计算技术的区别在于其对于受信组件的信任的假设不同。另 ❡外，隐私计算对于真正受益的用户而言，存在一定的“黑盒”效应， ➡人们很难理解和信任隐私计算技术 ➥，普及接受成本较高。
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这些领域要突破 ☽，就必须加快建设国家战略人才的力量。这次 ☸二十大也特别提出，坚持科技是第一生产力，人才是第一资源，创新 ♒是第一动力 ♒，那就是要有更多的战略科学家、大家，一流的科技领军 ⛎人才和创新团队，青年科技工作者以及卓越工程师、大国工匠、高技 ⛳能人才的组合，才能够完成这个伟大的工程。同时还要有视野，要有 ✌全球的视野 ⛷，要有家国情怀，要加强全球人才的国际交流 ⛅，千方百计 ♎地引进顶尖的科学家和各种技能的人才。
第二 ⛔，全面打造高质量发展的新动能。
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Yi：既然我们已经可以在深度学习的框架上加上注意力模块 ♐和记忆模块 ♓，为什么不再加上个理解模块呢？
本报记者 钟会 【编辑:沈富雄 】
