突破全同态加密局限：面向神经网络的隐私计算系统，化解数据融合与隐私矛盾
一款可突破全同态加密技术在神经网络训练及推理中在计算类型与计算效率上的局限性，实现适用性广泛的面向神经网络的全同态加密技术隐私计算系统。完美解决数据统一融合计算与数据高隐私属性矛盾的难题，是促进数据流通且合规的“技术解”。
一款可突破全同态加密技术在神经网络训练及推理中在计算类型与计算效率上的局限性，实现适用性广泛的面向神经网络的全同态加密技术隐私计算系统。完美解决数据统一融合计算与数据高隐私属性矛盾的难题，是促进数据流通且合规的“技术解”。
