我们研究了重尾梯度下的差分隐私随机凸优化问题，提出了一种新的约简方法，首次在重尾环境中实现最优速率，满足（ε，δ）近似差分隐私。
本研究提出了一种非参数条件回归方法，旨在解决非线性条件下估计函数$F$的维度灾难问题。该方法在适当假设下实现了一维最优最小-最大速率，具有重要的实用和理论意义。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
