隐私计算与同态加密
明文/密文相似度分析，并生成利益相关智能合约
去燥、去重精准化提取关键标签分类
全球领先的自然语言底层 自研算法
区块链+AI完整解决方案
区块链
中本聪将数据切成固定大小并用HASH算法的结果作为指针将所有数据块联系在一起。此后，所有采用这种数据结构的技术就被称之为区块链，一种寻址与数据内容相关联的数据结构，包括：私链，联盟链和公链
隐私计算
隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，是隐私信息的所有权、管理权和使用权分离时隐私度量、隐私泄漏代价、隐私保护与隐私分析复杂性的可计算模型与公理化系统
联邦学习
联邦机器学习，又名联邦学习，联合学习，联盟学习。联邦机器学习是一个机器学习框架，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模
Nlp自然语言
NLP 是人工智能的一个子领域。 自然语言是人类智慧的结晶，自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一，而对自然语言处理的研究也是充满魅力和挑战的
全球最精准识别工具 支持 100多种国家
浣纱区块链介绍
浣纱Nlp自然语言介绍
浣纱图像处理介绍
区块链公链底层框架
去中心化数据流图机制
精准确去沉余分布式存储
自主智能合约机制
全网内容确权及相似度分析系统
所解决的问题：
原创版权大量抄袭。数字权益缺乏源头创意保护，数字产权利益分配不均，大量盗版，抄袭现象无法得到有效解决。使得大量有原创价值的信息作者，不愿意在互联网上分享自己的信息优势特点：
基于区块链框架的数据及算法上链（版权存证） 原创度计算库 侵权流向取证精准标签分类搜索系统
所解决的问题：
信息查找繁琐且精确度低。信息大爆炸的今天，用户在网上搜索相关敬遵信息时会遇到大量噪音信息，需要耗费用户大量时间去逐个阅读筛选，并不能在较短的时间内找到自己想要查找的精准内容。 且大量用户隐私被侵犯出售，用户毫无隐私安全可言。优势特点：
区块链算法共识框架 区块链底层框架，保证用户隐私不被侵犯 通过AI算法，快速提取目标关键词标签，建立画像 结合统计算法，基于规则的模式 通过聚类分析，对关键信息分类区块链节点管理系统
所解决的问题：
大量硬件资源浪费。全球高达30%商用和企业数据中心的服务器很处于“昏睡”状态。不产生价值的同时还在耗费大量电力和维护成本。而另一边，各类互联网服务平台，需要花巨额成本去购买服务器和计算硬件，导致越来越多的商家通过售卖获取到的用户信息来抵消付出硬件成本，形成用户隐私被泄露的恶性循环。优势特点：
通过区块链建立起可信的协同计算过程 将工作流程，拆分为不同功能类型的计算工作节点 充分并行各运算流程
金融领域案例（XX投融租赁资部门）
用户需求：
需要对某一产业进行市场分析、产业分析、目标企业筛选三个环节。在使用我们的自动分析系统之前， 他们只能以大海捞针式做法，人工对海量外部数据预处理（百度查询、外部研报券商等、国家统计局分 类等），其中大多数为非结构化数据。然后提取出重点的市场及行业分析数据，及龙头目标企业等所需 信息。需要耗费非常大的人力成本。产品描述：
1.上传图片（研报）转换为可编辑文字 2.提取出关键要素信息，以及重点上下游企业 3.对所有内容以段落为单位，进行大意分析，提取重要特征（如500字段落大意提取为50字，或300字 段落无重点内容） 4.勾选所需内容要素，自动生成报告公检法卷宗识别智能辅助系统
公检法同案同判智能辅助系统
功能：
对案件进行特征提取分析，用于同类案件判决参考及预测。产品描述：
基于自然语言处理技术进行案件类型和要素识别，裁判文字经深入分析后通过标注数据完成类案信息、 要素提取，借助知识图谱等算法模型完成类案匹配。 如刑事案件提取的关键特征：诉讼人，作案工具，涉案物品、作案手段、侵害对象、选择场所公检法金融案件判决书生成智能辅助系统
功能：
基于人工智能+判决预测功能分为案情试测和选项试测两个部分，可对数百种罪名进行识别，可对所有类型案件预测刑期。产品描述：
大幅度减轻了法官量刑办案的工作量，避免同案不同判现象，提高精准办案效率。公检法判决预测智能辅助系统
简历档案案例（猎头公司）
用户需求：
现有对简历的索引方式，通常是基于基本的行业类别、地点、学历进行归类。但大多用人单位，更看重 求职者的工作经历以及具体技能优势，而这些重要内容，则是在隐藏文本描述中。因而很难通过统计分 析，自动推送给用人单位最符合需求特征的求职者。产品描述：
通过对简历中，工作经历，工作单位、工作职能、技能优势能特征的识别和自动提取，并通过知识图谱 等技术，可实现对应职位需求的自动匹配和推送。隐私数据精准脱敏处理
用户需求：
对于文件中涉密的关键要素，进行脱敏处理产品描述：
自定义基本脱敏要素特征，自动实现精准脱敏处理。开源情报系统
产品描述：
基于网络分析和自动翻译等综合算法，从而从开源的公开信息中，分析得到深度价值报告。为企业，政府，金融机构提供市场及舆情预测及预警护照识别
对上传的护照的照片或者扫描件进行orc识别，提取文字 信息。涵盖全球100多种国家的护照
媒体内容合成检测
媒体内容合成检测平台：
团队基于深度学习和计算机视觉技术研发的媒体内容安全检测平台。针对深度伪造问题，集成了多种有效的影像检验算法，能够鉴定出数字图像、视频、音频是否具有原始性、真实性、被篡改，从而应对深度伪造技术对于个人隐私、身份认证、舆情传播甚至国防安全等方面的负面影响笔迹鉴定
对利用人工智能技术能够自动鉴定出笔迹的真实性，从而在刑侦破案、司法鉴定、金融、教育考试等领域大规模对手写笔迹进行鉴定。可以在有效防范签名造假及考试代考等
风控分析
团队自主研发的用于文字图像识别的安全检测技术。利用光学字符识别技术，能够对街头标识、街景文字标识、公司名称、厂家门头进行智能识别。从而帮助企业完成相关业务的合规性检查，以及在不同场景通过识别文字、图像所完成的相关业务，保证公司资产、人身安全、工作监管等不同方面、多个领域的安全问题
证件复印、扫描件篡改检测技术方案
1) 将传统图像处理技术与深度学习技术相结合，采用了优势互补的处理方案；,
2) 针对不同证件类型、不同修改内容、不同篡改方法，本方案从图像篡改角度出发，采用了统一的处理技术，通用性更好；
3) 本方案是一种端到端的处理方法，在检测出篡改图像的同时，也对图像中的篡改位置进行了定位；
4) 覆盖到了当前主要的图像篡改技术，包括图像内容拼接、复制-粘贴，删除等；
5) 采用图像篡改检测的处理技术，可以对在其他图像数据上训练得到的算法模型进行迁移，用于证件图像样本的篡改检测
关于我们
区块链领域的专业团队
Moshe Vardi
首席科学家
首席科学家
美国科学院，美国工程院，美国艺术与科学学院，欧洲科学院，欧洲人文与自然科学院五院院士。
James Yang
联合创始人
联合创始人
IEEE国际软件测试及形式化验证大会主席。美国宇航局博士后招聘评委，宾夕法尼亚大学计算机博士。
David Li
首席架构师
首席架构师
纽约商品交易所首席架构师，上海期货交易所首席计算机专家和香港交易所总裁高级顾问。辛辛那提大学计算机博士。
Jim
自然语言处理科学家
自然语言处理科学家
国际自然语言处理协会成员。浙江大学计算机博士。
