1、隐私计算部分应用场景：金融场景应用 信贷风控-针对联邦数据网络进行信贷风控增强，助力消费金融公司信贷预审。从风险源头切入，帮助信贷公司过滤信贷黑名单或明显没有转化的贷款客户，进一步降低贷款审批流程后期的信审成本。
2、ECDH协议：基于Diffie-Hellman的加密技术，哈希函数通常选择128位的安全参数。KKRT协议：结合Cuckoo hash和batched OPRF构建，是一种高效基于同态加密的PSI方案，通过OT协议实现。PSI的应用场景包括：指定参与方获取交集UID：这是大多数已知协议如KKRT和ECDH都可以实现的基本功能。
3、隐私计算的应用涵盖了数据分析全流程，从需求探索到模型评估。例如，TEE通过硬件加密和预定义的调用方法，确保了数据在密文环境下的高效处理；而联邦学习则适用于跨机构的数据共享，通过加密和分散计算保护用户隐私。在联合查询场景中，匿踪查询技术通过复杂的加密过程，确保了查询的匿名性和结果的准确性。
4、PRVC协议的主要目的是保护用户的隐私。使用该协议进行计算时，计算的源数据和结果数据都是经过加密的。这意味着，即使有人访问了计算节点，也无法获取到任何有价值的信息。因此，PRVC可被广泛地应用于不同领域的隐私计算场景，如医疗保健、金融和社会保险等。PRVC协议是区块链技术的重要应用之一。
5、隐私安全行业的发展早已成为一种必然。隐私计算涉及到密码学、人工智能、操作系统、大数据等不同的专业学科，主要就是解决数据在计算中的安全性，保护数据全生命周期的隐私安全。隐私计算的应用领域十分广泛，政务、金融、医疗，可以说哪里需要在计算状态下保护数据隐私，哪里就少不了隐私计算。
第二：大伯学医自救上面那个故事我只是略提一下，因为某些人肯定说，中医和武术都有一个很厉害的祖师爷，而到了现在普遍不行了。我大伯没学医，的确医术肯定不如这位先祖。但是他自己的病却是自己采药治好的。
现在的中医院出来的中医只能看小病，比以前的老中医差远了， 所以不是中医不行，是传承出了问题，说多了累。 还有就是那些假中医害了中医。
我自己就是中药治好的。我30那年得了病。上半身浮肿很厉害。早晨起床，眼睛只能睁一条缝。后来头疼的很厉害。后来眼睛看东西重影。经过几个大医院治疗。不见好转，没有办法自学了六年中医。治好了自己的病。四年前。我媳妇患了乳腺增生病。经过几个医院治疗不见好转，经过几个月只能坐着睡觉。
我的父亲一生钟爱中医，业余时间自己钻研中医几十年，虽然没有行医证，但在八十年代，治好的病人无数，在乡里乡亲眼中就是神医。从我记事起，只要父亲回家，家里就不得清闲，来找父亲看病的人络绎不绝。
1、预测需求：通过分析历史销售数据、市场趋势和消费者行为，预测未来需求，从而帮助企业合理制定生产计划和库存策略，避免过剩或缺货问题。 库存优化：利用大数据分析准确的库存水平，确保供应链的库存不会过高或过低，从而降低库存成本，并提高响应能力。
2、应用供应链大数据有以下几个方面：预测需求：供应链大数据可以对历史销售数据、市场趋势、季节性因素等进行分析，从而预测产品的需求量和趋势。这有助于企业调整生产计划、库存管理和物流安排，以满足市场需求，减少库存积压和缺货情况。优化供应商管理：通过分析供应链大数据，可以对供应商的绩效进行评估和比较。
3、供应链大数据可以帮助企业实现以下智能化应用： 预测需求：利用历史销售数据、市场趋势等信息进行分析和预测，帮助企业更准确地预测产品需求量，从而优化物流和库存管理。 优化物流路线：通过对供应链中各种物流信息的收集和分析，可以建立物流网络模型，提高整个供应链的效率和响应速度。
