人工智能安全标准化

近年来，在算法、算力和数据三大因素的共同驱动下，人工智能进入加速发展的新阶段，成为经济发展的领头雁和社会发展的加速器。目前世界主要国家均把人工智能作为国家发展战略。2017年我国发布《新一代人工智能发展规划》，将发展新一代人工智能上升至国家战略高度。随着人工智能在相关行业和人民社会生活中的深度融合应用，由此带来的国家安全、社会伦理、网络安全、人身安全和隐私保护多个层面的风险和挑战，也引起了社会的广泛关注。

2021-03-28
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华为智慧城市运行中心(IOC)解决方案

城市智能运营中心（IOC）即智慧城市的“大脑”，华为云依托IoT、大数据、视频云平台、集成通信、GIS等服务，实现城市运行状态感知、城市资源统一调度及突发事件的全景式指挥，提升城市应急处置能力，促进城市管理科学化和决策智能化。近年来，伴随着全球城镇化快速推进以及信息技术的普遍应用，智慧城市已成为现阶段建设数字政府、智慧社会的核心载体，但各个系统在资源共享、协同作业等方面仍存在问题，无法提供全面的城市综合运行信息，突发事件情况下部门间协同联动效率有待进一步提升。

2021-03-30
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云计算开源产业联盟数字政府新基建发展白皮书

数字政府建设首要内容就是数字政府基础设施建设，它是整个数字政府建设的基石，是政务运行、行业管理、企业服务连接的枢纽，是政府资源配置的核心，支撑着政府资源的泛在连接、灵活运用、高效配置。数字政府基础设施建设有助于进一步提高“互联网+政务服务”水平，建设服务型政府。

2021-03-17
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基于机动判别的变结构交互多模型跟踪算法_潘媚媚

临近空间高超声速机动目标具有高速、高机动的运动特性,协同转弯模型是跟踪临近空间目标的常用模型之一。基于协同转弯模型的自适应网格交互多模型（adaptive grid interaction multiple model,AGIMM）算法能够较好地适应临近空间高超声速目标运动特性,但AGIMM算法存在着依赖中心网格模型,非机动时刻模型集收敛缓慢的问题,基于此提出了一种基于机动判别的变结构交互多模型算法。所提算法根据目标机动特性调整跟踪模型集的结构及模型概率转移矩阵,加快了非机动时刻模型集的收敛速度,克服了AGIMM算法存在的问题。通过蒙特卡罗仿真验证,改进的算法相对于AGIMM算法提高了对临近空间高超声速目标的跟踪性能。

2021-05-07
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中国信通院科技行业人工智能安全框架2020年

人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正成为世界主要国家推动科技跨越式发展、实现产业优化升级、赢得全球竞争主动权的重要战略抓手。随着全球人工智能规模化建设和应用加速，人工智能基础设施、设计研发以及融合应用面临的安全风险日益凸显。世界主要国家纷纷通过制定人工智能伦理准则、完善法律法规和行业管理等方式开展人工智能安全治理。人工智能安全技术体系是人工智能安全治理的重要组成部分，是落实人工智能伦理规范和法律监管要求的重要支撑，是人工智能产业健康有序发展的重要保障。

2021-04-19
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基于交叉滑动窗口模型算法的非接触心率测量方法

为解决传统接触式心率测量系统设备昂贵、操作复杂的问题，在远程光电容积描记法（remote photoplethysmography，rPPG）测量心率的基础上，提出一种基于交叉滑动窗口模型（cross sliding window model，CSWM）算法的非接触心率测量方法。首先调用人脸检测模型 SSD300 检测视频中的人脸，然后使用 Otsu 算法对人脸皮肤区域进行分割，并用形态学方法腐蚀皮肤之间的眼睛、嘴巴区域，同时用 KCF 算法跟踪人脸，并将人脸区域均分为 2 × 2 的大小，然后使用 CHROM 算法提取 rPPG 波形，最后运用 CSWM 方法对 rPPG 波形进行处理，得到实时变化的心率。实验结果表明：该方法计算出的心率与同时用脉搏血氧仪测出的心率之间的平均准确率为 97.921 7%，Bland-Altman 一致性系数达 0.962 302，完全满足临床要求。

2021-04-17
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基于信息融合的网络安全态势量化评估方法

针对目前网络安全态势评估大多存在信息来源单一、评估范围有限、模型不易构建、时空开销大且可信度较低等问题,提出了一种多源异构信息融合量化评估网络安全态势的方法.首先,构建分级朴素贝叶斯分类器,快速高效地融合主机上各多源异构非确定性信息源.然后,利用拉普拉斯原理平滑参数学习,优化分类与推理结果.使用数理统计的方法融合网络上各主机的安全指数,量化评估网络安全态势,对当前网络安全状况有一个宏观整体的认识.最后,通过真实网络环境的实验,验证了所提方法在网络安全态势评估中的可行性和有效性.

2021-03-19
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教育信息化2.0时代智慧校园建设与研究新发展

“智慧教育创新发展行动”是教育部《教育信息化2.0行动计划》的重要内容之一。智慧校园的建设与应用是落实智慧教育创新发展行动的具体举措。该文通过文献综述与内容分析方法，结合对广州市71所中小学（中职）智慧校园试点校的实践案例分析，明确智慧校园建设要全面落实立徳树人的根本任务，推进核心素养与关键能力培养，促进高考制度改革，培养徳智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人为新取向，指出智慧校园建设要以教育信息化2.0为导向、强调融合创新、重视机制保障、突出区域特色。在此基础上提出智慧校园应用与研究的新发展，以期对未来智慧校园的建设与应用提供思想指导与实践参考。

2021-03-19
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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