php怎么做域集成，什么是山区沟域？
沟域经济是指以山区自然沟域为单元，充分发掘沟域范围内的自然景观、历史文化遗迹和产业资源基础，对山、水、林、田、路、村和产业发展进行整体科学规划，集成生态涵养、旅游观光、民俗欣赏、高新技术、文化创意、科普教育等产业内容，建成绿色生态、产业融合、高端高效、特色鲜明的沟域产业经济带，以达到服务首都发展和农民致富目标的一种经济形态。[1]发展沟域经济是发展绿色经济的重要内容，是建设人文北京、科技北京、绿色北京的重要组成部分，也是北京市山区落实功能定位、pj产业发展难题、走上文明小康之路的正确发展方向。经过几年发展，达到了提高山区农民收入水平、提高山区生态环境质量、提高城市居民幸福指数的良好效果。
治域科技是什么？
治域（辽宁）科技有限公司，成立于2020-03-26，注册资本为1000万人民币，法定代表人为李卉，经营状态为存续，工商注册号为210114000412201，注册地址为辽宁省沈阳市于洪区松山西路105号（2-4-3），
经营范围包括计算机软硬件、医药、健康技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让;生物技术咨询、信息技术咨询;网络系统集成;数据处理与存储;企业管理咨询、商务信息咨询（不含互联网及金融类相关业务）、健康管理信息咨询；会议及展览展示服务;企业形象策划、市场营销策划；
图文设计;设计、制作、代理、发布国内外各类广告;医疗器械、网络设备、智能设备、机电设备、计算机软硬件及外辅设备、电子产品、数码产品、机械设备、通讯设备及配件、体育用品、化妆品、日用百货、家用电器、电子产品、摄影摄像器材、音响设备及器材、玩具、工艺品、服装服饰、箱包、鞋帽、卫生用品、眼镜、针纺织品、家居用品、家具、宠物用品、珠宝首饰、水果、蔬菜、食品、初级农产品销售;货物进出口、技术进出口
什么是隐私计算技术？
一、隐私安全保护面临的挑战数据在为人们的生活带来了种种便利的同时，也使得大家对个人数据隐私和安全产生了担忧，这俨然已经成为世界性的问题。
如何才能在遵循法规的要求下，既充分发挥数据的价值，同时又不会影响到用户的数据隐私和安全？尤其是对于依赖外部数据的企业来说，如何能够合理利用合作伙伴的数据价值，又不会见到原始数据以至于造成数据泄露？这就对企业利用数据开展业务提出了一个挑战。近年来隐私计算技术发展迅速，它作为赋能数据流通的核心技术之一，将成为数据流通服务的底层基础设施，为数据流通创造条件并守护数据隐私和安全。二、隐私计算技术概念及技术路线隐私计算是涵盖了众多学科的交叉融合技术，是一种包含了安全多方计算、同态加密、差分隐私、零知识证明、联邦学习以及可信执行环境等主流技术子项的相关技术合集及产品方案。因为隐私计算技术和方案的种类较多，为了便于理解和分类，业界通常将上述技术分为三大路径：以安全多方计算为代表的密码学路径、以可信任执行环境为代表的硬件路径和以联邦学习为代表的人工智能路径。下面简单介绍一下这3个路线的区别和联系。1、安全多方计算（MPC）安全多方计算（Secure Multi-party Computation, MPC）是一种密码学领域的隐私保护分布式计算技术。安全多方计算能够使多方在互相不知晓对方内容的情况下，参与协同计算，最终产生有价值的分析内容。实现原理上，安全多方计算并非依赖单一的安全算法， 而是多种密码学基础工具的综合应用，包括同态加密、差分隐私、不经意传输、秘密分享等，通过各种算法的组合，让密文数据实现跨域的流动和安全计算。本文第三部分会简单介绍其中的部分算法，来阐述其具体保护原理。下面是安全多方计算的其中一种简单实现方案示意图：2、联邦学习（FL）联邦学习（Federated Learning, FL）又名联邦机器学习、联合学习。相比于使用中心化方式的传统机器学习，联邦学习实现了在本地原始数据不出库的情况下，通过对中间加密数据的流通和处理，来完成多方联合的学习训练。它一般会利用分布式数据来进行本地化的模型训练，并通过一定的安全设计和隐私算法（例如同态加密、差分隐私等）， 将所得到的模型结果通过安全可信的传输通道，汇总至可信的中心节点，进行二次训练后得到最终的训练模型。由于密码学算法的保障，中心节点无法看到原始数据，而只能得到模型结果，因此有效地保证了过程的隐私。联邦学习和多方安全计算的区别，主要在于应用场景有较大不同。因此联邦学习的实现主要“面向模型”， 其核心理念是“数据不动模型动”，而多方安全计算则是“面向数据”，其核心理念是“数据可用不可见”。3、可信任执行环境（TEE）可信任执行环境（Trusted Execution Environment, TEE）指的是一个隔离的安全执行环境，在该环境内的程序和数据，能够得到比操作系统层面（OS）更高级别的安全保护。其实现原理在于通过软硬件方法， 在中央处理器中，构建出一个安全区域，计算过程执行代码TA（Trust Applition）。仅在安全区域分界中执行，外部攻击者无法通过常规手段获取和影响安全区的执行代码和逻辑。同时计算数据通过相关密码学算法加密，来保证数据只能在可信区中进行计算，其简单实现示意图如下所示：可信执行环境和前文提到的两种技术路线的区别， 在于不需要依赖过多复杂的密码学算法，因此计算效率高，且能够实现的计算逻辑更加丰富。上述三者的详细区别和联系参见下表：技术路线核心思想数据流动密码技术硬件要求安全多方计算MPC数据可用不可见信任密码学原始数据加密后交换同态加密、差分隐私、秘密分享等通用硬件联邦学习FL数据不动模型动信任密码学不交换原始数据不经意传输、秘密分享、同态加密、差分隐私等通用硬件可信执行环境TEE数据可用不可见信任硬件原始数据加密后交换非对称加密算法基于可信技术实现的可信硬件三、隐私计算底层应用的密码学算法隐私计算三大技术路径中，除了可信任执行环境代表的硬件路径外，其他两个技术路径均用到了多个复杂的密码学算法，各算法在使用目的和手段上均有不同。这里简单介绍3种常用的密码学算法，方便大家初步认识这些算法是如何保护数据和隐私安全的。1、同态加密（HE）同态加密（Homomorphic Encryption, HE）指的是能够直接使用密文进行特定运算的加密技术，并保证得到的结果与明文计算结果一致。 数据进行加减、汇聚时不会发生明文数据的暴露，因此能够大大提高计算方的可靠性。同态加密的优势在于通信量少，不需要多轮通信轮数，且在结果方密钥不泄露的情况下，计算过程是安全的，因此在多方安全计算、联邦学习等场景中得到了应用。更详细的原理和应用，可以参考该文章《同态加密在联邦计算中的应用》2、差分隐私（DP）差分隐私（Differential Privacy, DP）是通过添加额外的随机数据“噪音”使真实信息淹没于其中，从而保护隐私的一种技术手段。当恶意用户试图通过差分攻击的手段反推原始数据时，由于噪音的存在，无法确认数据的真假，因此无法顺利还原原始数据。其优势在于无须加解密时的巨大算力消耗，技术相对成熟，因此在各种涉及个人隐私的统计类场景中得到广泛应用。差分隐私如何应用在安全计算中，可阅读《多方计算时，每次结果竟然都存在着巨大隐患，此文告诉你可以这样解决》进行更深入理解。3、不经意传输（OT）不经意传输（Oblivious Transfer, OT）由Rabin于1981年首次提出，也叫做茫然传输协议。其作用是当数据发送方有多份数据时，可通过OT算法，来让数据接收方从中仅选取需要的数据，但无法获取其他的数据，同时数据发送方也无法得知接收方从中获取了哪些数据。因此该算法常用于隐私计算集合求交、联邦学习样本对齐、隐私信息检索等场景。对于隐私计算集合求交的原理，可以参考《浅谈PSI隐私集合求交》或者《使用PSI解决联邦计算的数据碰撞问题》一文进行更深入的了解和学习。四、华为云在隐私计算领域的产品与实践华为云在2021年9月正式商用发布隐私计算产品可信智能计算服务TICS。该产品面向政务、金融、消费和医疗等行业，旨在打破组织内部、行业内部、跨行业之间的数据孤岛，基于鲲鹏TEE可信执行环境、全同态加密、安全多方计算、差分隐私、区块链等技术，实现在数据隐私保护下的多方数据联合SQL分析、横向联邦学习、纵向联邦学习，协同伙伴和客户，推动数据要素的可信流通和开发利用。华为云可信智能计算服务TICS并不是一项单一的技术，而是一套理论框架和技术体系，是大数据、密码学、人工智能、区块链、可信硬件、安全容器等领域的交叉和融合。在多方数据库联合查询场景中，平台既要做到保护敏感明细数据，又要实现多方数据库的联邦统计分析。在多方样本或特征的联合建模场景中，平台既要对敏感ID和特征进行保护，又要把多方样本或特征联合起来训练出更好的模型。这个过程中华为云可信智能计算服务TICS会为各参与方提供全生命周期的监控和管理，TICS和华为云区块链服务紧密配合，进行数据管理和计算过程的确权和存证，做到整个计算过程可追踪可审计。华为云可信智能计算服务TICS极具开放性。囊括行业主流算法，支持3大任务场景、7大类可信技术、60+原子化算子，根据最佳实践，会为计算任务匹配选择最优协议组合；具有丰富的集成对接能力，开放了80+北向接口，支持与伙伴一起打造联合解决方案；支持丰富的部署形态，包括华为公有云、混合云、智能边缘、华为云金融专区等，满足不同行业和组织的合规需求。华为云可信智能计算服务TICS还提供多种专利技术，保障数据安全，提升计算效率。首创联邦SQL分析与多方安全计算技术融合，实现SQL执行前、执行中、执行结果的全流程隐私保护能力；协同优化联邦训练和全同态加密，通过向量矩阵运算批量处理树模型的多节点，性能相比行业TOP友商提升5~10倍；鲲鹏ARM-TEE全栈自主，BMC/BIOS/TEE-OS/TICS-TA等全部自研。为充分发挥数据价值，实现可持续发展，政企等组织在保护数据安全和个人信息的前提下实现数据要素流通就显得至关重要。尤其是关系到国计民生的重要领域，迫切需要pj数据孤岛难题，实现数据可信流通。华为云可信智能计算服务TICS的推出，让“鱼”和“熊掌”兼得成为可能。科大讯飞已经从最高点下来将近30？
科大讯飞没有未来。
因为BAT进入了语音赛道，科大讯飞不仅回不到千亿市值，保住现在的600亿市值也很难。
科大讯飞回不去千亿市值，目前600亿市值也守不住，短期内就会打回原形，市值跌到300亿左右截止，2018年2月9日中午12时，科大讯飞（002230）午盘价为48.25元，市值为670.04亿元。总共13.88亿股。
距离最高的时候，股价74.76亿元，市值超过1038亿元，市值跌了300亿之多。
目前的连跌，只是开始。
即使是现在的600多亿市值，也是守不住的。
因为2017年人工智能概念炒作起来的科大讯飞，市盈率仍然高达178.88倍。
预测短期内，会回到100倍市盈率，市值大概为374亿元，股价约为27元。
BAT入场，AI还有科大讯飞什么事儿啊？科大讯飞的核心技术是语音合成与识别，占到中文语音技术60%以上的市场份额，其技术处于国际领先地位。
目前许多公司语音识别率都已经达到95%以上，科大讯飞没什么优势。
尤其是，BAT等互联网公司涌入语音市场，科大讯飞直接就挂了。
自从引入了陆奇做百度的CEO，百度的All In AI，众所周知。
我们使用微信也知道，腾讯微信的语音输入，准确性已经非常高。
阿里巴巴已经与上海申通地铁集团合作，推出了在地铁站语音购票的功能。
在2014年的时候，科大讯飞曾为搜狗语音助手提供底层语音技术支持。而如今，搜狗已完备了自己的语音团队，并推出了语音实时翻译技术。
即使是谷歌，也在北京设立AI实验室，聘请了国际顶级的AI人才。
百度的AI，在国内处于领先位置
腾旭AI起步慢，但是发展快
阿里巴巴很重视AI搜狗也在做AI
谷歌在北京组建AI团队
科大讯飞只是在玩人工智能的概念，潮水退去一看没什么技术含量长江商学院终身教授、长江商学院创办副院长薛云奎，撰文评价“科大讯飞的管理团队：擅长要钱，不擅长赚钱。”
l3级别自动驾驶公司排名？
图森未来（TuSimple）是一个无人驾驶卡车品牌，创立初衷在于以 L4 级别（SAE 标准）的无人驾驶卡车技术为全球物流运输行业赋能。
2019年6月11日，图森未来入选“2019福布斯中国最具创新力企业榜”。
图森未来品牌旗下产品二—图森未来 L4 级别无人驾驶卡车以摄像头为主要传感器，融合激光雷达、毫米波雷达等其他传感器，配合自主研发的核心算法，能够实现环境感知、定位导航、决策控制等自动驾驶核心功能，可应用于高速公路货运和港内集装箱码头运输及其相似场景。
中国自动驾驶公司排名二：西井科技（L4）
西井科技，是一家工业及物流行业全局化人工智能解决方案服务商。公司从最初以类脑芯片业务为起点，正积极打造“芯片+算法”的全栈人工智能解决方案，为智慧港口、智慧矿场、智慧城市、智慧园区、物联网、工业4.0等行业赋能。公司积极响应国家“一带一路”倡议，已在视觉识别、无人驾驶等方面实现商业突破，打造智慧港口和智慧矿场“隐形冠军”，客户已遍及海内外40个码头和大型矿企。
西井科技作为国内较早一批创立的人工智能科技企业，创始人谭黎敏认为单点的突破需要技术给予支持，而技术突破则需要市场给到方向，所以西井科技从一开始就定义是一家技术和市场双向驱动的公司。
中国自动驾驶公司排名三：驭势科技
驭势科技UISEE致力于用AI驾驶打造面向未来的出行和物流，重塑人类的生活方式，为人们带来多效用、平等、安全的出行体验以及高效、生态友好的资源运转模式。
驭势科技总部设于北京，在上海、浙江和深圳等地均设有分支机构，拥有数百人的研发团队和完整的知识产权布局。驭势科技在业务。上已形成可规模化部署的L3-L4级智能驾驶系统，与欤量头部客户协同创新，把在多种商业场景中率先落地。
中国自动驾驶公司排名四：纵目科技（L4）
纵目科技是中国领先的自动驾驶（AD）和高级驾驶辅助系统（ADAS）技术及产品供应商，已经形成从基础研发到量产应用的完整产业链。
纵目科技是国内率先获得整车厂L4级别量产项目定点合同的卓越自动驾驶企业。纵目科技的L4自主代客泊车系统将于2020年量产面市。
中国自动驾驶公司排名五：文远知行
A轮融资由雷诺日产三菱联盟战略领投，是中国首家得到全球汽车制造商投资的L4级自动驾驶初创企业。文远知行率领落地一线城市的RoboTaxi车队，在广州开启试运营，覆盖广州市黄埔区、广州开发区核心的144.65平方公里的城市开放道路，为市民提供自动驾驶出行服务。