privacy形容词？

一、privacy形容词？

privacy的形容词是private ,意思是私自的。

二、privacy什么意思？

　　privacy （名词）有以下意思：

　　隐私，秘密；隐居； 私事；不受公众干扰的状态；

　　复数：privacies形近词：privaryprivate

　　【例句】

　　You're a menace to my privacy, Kenworthy.

　　肯沃西，你这人真讨厌，居然侵犯我的隐私。

三、Privacy的副词形式？

privacy的副词形式:

privately

adv.私下地；秘密地

privacy的音标是：

美 /ˈpraɪvəsi/英 /ˈprɪvəsi/

privacy的意思是：

n.隐私；秘密；隐居；隐居处

复数 privacies

双语例句：

I have the legal right to maintain my privacy.我有维护自身隐私的合法权利。

四、when you need some privacy？

中文意思是：当您需要一些隐私时？

当您需要一些隐私时？

need some privacy

需要一些隐私

例句：

1. One of the penalties of fame is loss of privacy.

成名的弊端之一是失掉了隐私。

2. Beds can be screened off to give patients more privacy.

可以把病床隔开，以使病人少受干扰。

3. I get panic attacks.Do you need some privacy so you can change?

我有点惊恐你需要一点私人空间换衣服吗？

五、epic privacy browser怎么卸载？

可以双击电脑操作系统桌面上的腾讯电脑管家图标，打开管家的界面，之后转到工具箱界面，在里面就可以看到“文件粉碎”模块了，把这个模块初始化一下，就可以在电脑管家-文件粉碎界面中使用文件粉碎功能了

六、in privacy 和in ptivate的区别？

in privacy 是私隐的意思，而in ptivate则是私下的意思，区别可以从以下例子看出：

There is law protected peaple in pravacy, but you can tell me your own thing in private place. 有法律保护人们的隐私，但你可以在私人场所告诉我你自己的事情。

七、Bluehost的Domain Privacy需要购买吗？

Domain Privacy，所谓的”域名隐私“是一种服务可以帮助你在网络上保护个人的信息。

如果没有域名隐私，当你注册一个域名时，ICANN（互联网域名的管理机构）会要求你提供准确的个人联系方式。

然后，他们会把你的个人联系信息放在一个公共的WHOIS数据库。

这使得垃圾邮件发送者和其他不相关的人士轻易的就能获取你的个人联系信息。

通过Bluehost的Domain Privacy域名隐私服务作为一个屏蔽，你的个人联系信息不再显示在该WHOIS公共数据库中。

所以”域名隐私“将保护你免受：不请自来的垃圾邮件不必要的电话和邮政邮件身份盗窃的风险欺诈性的域名转让。

。

等等你需要Bluehost的Domain Privacy 域名隐私服务吗？一般企业网站都不需要域名隐私服务，因为企业公司都希望有些潜在客户可以通过查看域名的联系资料来联系它们。

同样的一些玩票性质的个人网站也不需要域名隐私服务。

或许那些搞仿牌，网站有侵犯版权，或不想让网站竞争对手找到你的站长才需要购买域名隐私服务。

八、The Importance of Educational Data Privacy and Security in the Field of Education

Education has embraced the digital era, and with it, the importance of protecting sensitive information has become paramount. In this article, we will explore the meaning of EDPS (Educational Data Privacy and Security) and its significance in the field of education.

What is EDPS?

EDPS stands for Educational Data Privacy and Security, which refers to the measures and policies in place to protect student data and ensure its confidentiality, integrity, and availability. With the increasing use of technology in education, an abundance of student data is generated and stored. This data can include personal information, academic records, and even biometric data. EDPS aims to safeguard this data from unauthorized access, use, or disclosure.

Importance of EDPS in Education

The importance of EDPS in education cannot be overstated. Here are several key reasons why EDPS is crucial:

• Data Privacy: Student data privacy is a fundamental right that must be protected. EDPS ensures that sensitive information remains confidential and is only accessible to authorized individuals.
• Confidentiality: Educational institutions hold vast amounts of data, including student records, grades, and even medical information. EDPS safeguards this data to prevent breaches of confidentiality.
• Security: Cybersecurity threats are prevalent in today's digital landscape. EDPS implements security measures to prevent data breaches, hacking, and other malicious activities that may compromise student information.
• Trust: EDPS helps build trust between educational institutions, students, and parents. When data is properly protected, stakeholders can have confidence that their information is safe and well-managed.
• Compliance: In many jurisdictions, laws and regulations govern the use and protection of student data. EDPS ensures educational institutions comply with these legal requirements.

Best Practices for EDPS

Implementing effective EDPS requires adherence to best practices. Here are some recommendations:

• Data Encryption: Encrypting student data ensures that it remains secure even if it is intercepted or stolen.
• Access Controls: Implement stringent access controls to limit who can view and modify student data.
• Regular Audits: Conduct periodic audits to identify vulnerabilities and ensure compliance with EDPS policies.
• Staff Training: Educate staff members about the importance of data privacy and security, as well as their role in protecting student information.
• Transparent Policies: Develop clear policies and procedures that outline how student data is collected, used, and protected, ensuring transparency and accountability.

The Future of EDPS

As technology continues to advance, the importance of EDPS in education will only grow. The development of robust data privacy laws and regulations will provide a framework for educational institutions to follow. Additionally, the use of artificial intelligence and machine learning algorithms may further enhance EDPS by detecting and mitigating potential risks to student data.

In conclusion, EDPS is of utmost importance in education. It ensures the privacy, confidentiality, and security of student data, fostering trust and compliance with legal requirements. By implementing effective EDPS measures and adhering to best practices, educational institutions can protect sensitive information and provide a safe learning environment for students.

Thank you for reading this article on the meaning of EDPS and its significance in education. We hope it has shed light on the importance of protecting student data and highlighted the need for robust EDPS measures in educational institutions.

九、privacy翻译成中文是什么意思？

privacy英 [ˈprɪvəsi] 美 [ˈpraɪvəsi] n. 隐私，秘密;隐居;私事;不受公众干扰的状态

十、如何评价 machine learning 中关于 Fairness 和 Privacy 的相关研究？

谢邀。

题主说的没错，以fairness和privacy为首的ethical machine learning最近的确很火，各种项目和各种会议中都会见到。当然，这部分的原因，自然少不了政治正确。毕竟在西方社会中，自近代以来就带着的优越感，让政治正确相关的topic在生活的方方面面都占据着非常重要的地位。所以，在机器学习的风行的这个时代，人家自然而然就想到了要把这种政治正确的优越感赋予给机器，以便于机器学习出来的东西也可以变得政治正确。

当然，在我眼中政治正确并不是一个值得否定的词语，相反我倒是觉得这还是个有意义的词语。抛开“这个是个世界到底是不是一个公平的？”这种讨论，就问：你希不希望有个机器可以不带偏见的代替人去做一些决策？想必对大多数人来说，总不会觉得这个件坏事吧？再说隐私，那更是如此，你难道愿意看着机器学习之后，你的隐私可以被准确预测分析么？想必对于大多数人来说，答案是否定的吧！

所以呢，个人感觉的，这个东西意义肯定是有的，只不过在商业上并不会太真正的火起来，因为真的不会有一个公司真心实意的为了所谓的政治正确，隐私也好公平也罢，回去牺牲利润。但是在学界，在国家层面想必定然是前途无限哈！

由于现在正在做fairness的内容（下一步可能还要做privacy），所以我想简单说说这个机器学习中的fairness的一些内容。

算法的公平性这个问题，大概在2015年的时候开始被媒体盯上的而走进大众视野的，

当然学界肯定是要早于这个时间。回想一下大数据时代，利用的机器学习来进行的决策的特点是基于大量历史资料数据。然而历史数据是无法保证公平性的，历史上的歧视是铁定存在的。所以，现在问题来了，在不能认为篡改历史数据的情况下，我们该如何使得基于歧视的历史数据的学习出来的机器能够在未来的决策上尽可能的保证公平呢？

不是吧，这怎么可能呢？

乍一看，似乎的确不太可能，不过人类社会就是在各种看上去不可能的基础上发展起来的。别着急说不可能哦，先试试想想哦。

首先：最简单的方法就是直接忽略被歧视的信息。比如，你有一个dataset，然后来分析要不要给发放贷款，原本呢，算法考虑的时候性别：男/女也是其中之一的input。Okay，你是说要公平喽，那好吧，那我不用这个男女的数据不就好了么？真的是如此呢？其实或许你可以做个试验，现在不考虑给不给贷款这件事情，现在我们利用除性别以为的input去预测性别，随着数据量的增加，你可以观察一下这个准确率如何？可以想想，当到达一定的数据量之后，这个准确率还是可以接受的哦！这个事实，其实也就是现在很多black-box的机器学习算法一直在做的东西。所以，如果这个准确率不错的话，那么是不是说明一个问题：即原先除性别的以外的input其实已经蕴含了性别的信息了呢？因此，在决策给不给贷款的时候，如果仅仅是忽略性别这个input，其实不过表面文章罢了，本质上，你的觉得还是不公平的，因为性别这个因素其实已经被考虑进去了。

那么到底如何才能真正做到公平呢？开始这个问题前是不是觉得少了一点什么呢？

先要定义什么是公平！如何量化这个所谓的公平与否其实才是问题的关键哦！基于一些经济学也好哲学也罢，下面有几种常见的公平的数学化定义。不过既然要考虑数学化的定义，那么先来一些notation吧， 集合 X 是需要被分类个体，A 是 X 之中「受保护」（可能是会被歧视）部份，x 是任意一个个体，定义如下

• Fairness through unawareness：忽略x是不是在A之中，这个很简单，意思就是如上面所说的，直接直接忽略被歧视的信息的标签。这个定义研究上目前都不太采用，原因刚才已经说过了哦。实际的例子，一个分类决策机器，根据各种的input信息，我们可以生成一个信用score，然后根据这个信用score来判断是否给予发放贷款。Okay，现在想要公平是吧，那就是对于无论男女大家都是达到一定score才能给予贷款。这其实就是大家熟知的“一刀切”！看似公平，实际却是问题重重。
• Demographic parity（也叫做statistical parity， group fairness）即对于A和非 A两个群体的个体来说，被分配到各个类别的比例是一样的。数学语言来说就是： ，这个 是指predictor。如果A集合中有多于两个变量的话，也可以推广到 。举个例子来说吧。还是之前的贷款的例子，这里还是性别是受保护的类别。如果是基于Demographic parity下的公平的话，若男的当中score前70%可以获得贷款，那么女的当中score前70%也可以获得贷款。由于男女两个数据集的不同，这就导致了，男的当中score前70%的具体值不同于女的当中score前70%的具体值。简而言之就是，保证了比例相同，不保证具体值。再说个类似的例子不过A中有多于2个元素，那就是国内的高考，对于各个省份来说，其实无论对于那个省来说，只要你是全省前0.001%，那么你都是可以进去清华北大的哦，但是可能青海的分数跟河北的会差很多哦！所以说各省区别分数的高考就是在statistical parity下的公平制度哦！当然这个定义其实目前也饱受争议，从例子的角度其实就可以得知，比如生在人口大省的学生，可能各方面都不错，但是因为名额现在没有考入清北，而比他差很多的学生在浙江就进入了清北。其实，这就是Dwork et al（2012）在[1]中指出的可能造成整体看上去公平但是对于个体不公平。
• Individual fairness：Dwork et al（2012）给出的这个想法来取代group fairness。其本质上希望通过两两比较的方式来操作。即如果 很相近，那么分类决策的结果需要非常相近。接着高考的例子就是如果两个实力相近的学生，在浙江和河南都需要是被清北录取或是都不被录取。
• Equalized odds: 作为对于之前方法的发展，Hardt et al（2016）在[2]给出了在supervised learning下的具体的定义，即 当然实际上这个 也可以是多于两个值的。想比于Demographic parity，这个定义就不光是简单的考虑整体的比例相同了，而是对于整体中各个相同个体的比例相同啦。对于supervised learning，其实就是带着标签的训练，然后是预测，在这个Equalized odds的定义下，需要同时满足两点（没有关系的两个点，强调这两个点是不能从相互推出的！！！）1. 在训练集中给予贷款的人当中，对于男女满足Demographic parity，2.在训练集中不给予贷款的人当中，对于男女也要满足Demographic parity。这其实就是个比较强的Individual fairness定义了哈
• Equal opportunity：在[2]中，Hardt et al（2016）还给出了这个定义。原因是就在上面。既然关键点是给不给贷款，那么何必还需要要求训练集中不给予贷款的人当中，对于男女也要满足Demographic parity呢？所以更为实际的就是要求在训练集中给予贷款的人当中，对于男女满足Demographic parity，即 。当然之后还有类似Zafar et al（2017）[3]提出的disparate mistreatment， 即不同群体的人误判机会相近，其实质也就是Equal opportunity。

当然这其实只是往里长征第一步，定义，下一步才是如何把这些定义加入到具体的机器学习模型呢？

对于一些机器学习方法来说，这个想法并不复杂，比如SVM（support vector machine）， GP(Gaussian process)， 因为这些方法训练的本身其实就是在做最优化问题，如SVM，就是在minimize hard-margin 或者说是soft-margin，对于GP来说minimize negative log marginal likelihood (exact inference) 或者是minimize negative evidence lower bound (对于variational inference)。而原先这些最优化问题都是无约束的optimization，那么现在如果要考虑fairness的话，对于SVM和GP来说，理论上只要让这些optimization变成constraint optimization就好啦！

看上去是不是很简单？

是的！

做起来是不是很简单？

完全不是！

其原因在于最优化问题不是很简单！尤其是non-convex的optimization。或许对于SVM来说，objective function是convex的确很好，但是这个fairness的定义还是要好好对待转化的，不然随便扔一个过来，那妥妥就是大概率的non-convex的哦！当然这里也有一些最新的结果啦，如

不过，这里最大的特点是方法基于SVM，这个objective function是convex的方法，对于GP可就没有那么好了哦！

好啦，先说那么多吧，想要了解更多，可以看一些Blog

Google Research

或者还有这个基于GP的

Reference

1. C. Dwork, M. Hardt, T. Pitassi, O. Reingold, and R. Zemel, “Fairness Through Awareness,” in Proceedings of the 3rd Innovations in Theoretical Computer Science Conference, New York, NY, USA, 2012, pp. 214–226.
2. M. Hardt, E. Price, and N. and Srebro, “Equality of Opportunity in Supervised Learning,” in Advances in Neural Information Processing Systems 29, D. D. Lee, M. Sugiyama, U. V. Luxburg, I. Guyon, and R. Garnett, Eds. Barcelona, Spain: Curran Associates, Inc., 2016, pp. 3315–3323.
3. M. B. Zafar, I. Valera, M. Gomez Rodriguez, and K. P. Gummadi, “Fairness Beyond Disparate Treatment & Disparate Impact: Learning Classification without Disparate Mistreatment,” 2017, pp. 1171–1180.
4. Quadrianto, Novi, and Viktoriia Sharmanska. "Recycling privileged learning and distribution matching for fairness." In Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 677-688. 2017.