概况

本季度学术动态共报导了 12家高校院所 的 20条学术动态，覆盖 计算机科学、信息安全、人工智能、量子计算、联邦学习、数据隐私保护、信息隐藏等多个学科领域，报导了 16个研究团队，获得了 20项成果。

具体统计如下：

• 高校院所数量：共涉及12家高校院所，包括暨南大学、安徽工业大学、清华大学、内蒙古大学、北京大学、上海交通大学、山东大学(青岛)、上海科技大学、中国科学院、长沙理工大学、同济大学、江南大学和华中科技大学。

• 学术动态数量：共20条学术动态，涵盖期刊论文发表、会议成果展示、技术突破及前沿讲座等内容。

• 学科领域覆盖：主要涉及计算机科学与技术、信息安全、人工智能、量子计算、联邦学习、数据隐私保护、信息隐藏等多学科交叉领域。

• 研究团队数量：共报导了16个研究团队，包括项世军教授团队（暨南大学）、吴宣够教授课题组（安徽工业大学）、张璇与周光敏团队（清华大学）、郁昱教授团队（上海交通大学）、对称密码团队（山东大学）、王雯婕团队（上海科技大学）、刘琦教授团队（同济大学）、微电子所团队（中国科学院）等。

• 成果数量：共取得20项研究成果，其中包括多项在国际权威期刊和顶级会议上发表的论文，以及在关键技术领域的突破性进展。

综上所述，本季度学术动态展现了我国高校和科研机构在多个前沿领域的活跃研究态势，特别是在人工智能、信息安全和隐私保护等热点方向取得了显著进展。

主要研究成果

• 以上梳理是基于提供的研发动态信息，实际应用场景和目标市场可能需要根据具体研究成果的详细内容和市场需求进一步确定。

• 目标市场的建议是基于研究成果可能的应用领域和潜在的市场需求。

• 对于具体的合作机会和商业化路径，建议研究人员与相关企业或机构进行深入交流和探讨。

报导中的高校院所

研究团队及其研究成果

暂无数据

总结

【总结】：
近年来，随着人工智能、区块链、量子计算和联邦学习等技术的快速发展，“数据可用不可见”领域已成为学术界和产业界的热点研究方向。该领域的核心目标是在保护数据隐私的前提下，实现数据的有效利用与价值挖掘。从上述学术动态可以看出，国内外学者在这一领域取得了诸多突破性进展。例如，项世军教授团队在信息隐藏与人工智能结合方面提出了创新方法，吴宣够教授课题组在联邦学习中的隐私保护机制上取得重要成果，而郁昱教授团队则在零知识证明领域发表了高水平论文。此外，基于器件无关量子随机数信标的零知识证明、隐私保护友好的对称密码算法分析、以及面向物联网的高效联邦学习技术等研究成果，进一步丰富了“数据可用不可见”的理论基础和技术手段。

这些研究不仅涵盖了传统信息安全技术（如加密算法、安全多方计算），还融合了新兴技术（如量子计算、区块链）以应对更复杂的隐私保护挑战。特别是在医疗、物联网、无线通信等领域，隐私保护的大规模单细胞参考图谱构建、同步辐射光源图像筛选、以及安全无线联邦学习等应用案例，展示了“数据可用不可见”技术在实际场景中的巨大潜力。

综上所述，“数据可用不可见”领域的研究正逐步从理论探索走向实际应用，为解决数据隐私与共享之间的矛盾提供了强有力的技术支撑。未来，随着跨学科合作的深入和技术的不断演进，该领域有望在更多行业实现规模化落地，推动数字经济的安全、可持续发展。

报告内容均由科易网AI+技术转移和科技创新数智化应用工具生成，仅供参考!