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政府数据开放生态系统构建_以数据安全为视角

为构建安全和谐、可持续的政府数据开放生态系统,提出了政府数据开放的基本指导原则:数据安全 依托于所有利益相关方的良性互动。并且,政府在保障数据安全的同时开放更多数量、更高质量的政府数据; 数据开发者在创新利用的同时承担数据安全利用的责任;公众在积极分享数据开放创新成果的同时保持对个人 数据的绝对掌控权。最后,提出了建立数据管理专门机构,负责数据开放安全审查;对政府数据进行分层分级 分类管理;制定个人数据保护法;加强政府、数据利用者与公众之间的互动与反馈等建议。

  • 2021-06-23
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基于大数据处理技术的数据可信度量方法研究

随着大数据概念的提出,大数据迅速成为国内外学者研究的热点,主要研究方 向包括大数据采集、大数据存储、大数据挖掘以及大数据可视化等。但对大数据可信度量方面的研究相对较少,而且之前的数据可信计算方法并不能很好的应对大数据所带来的挑战,因此研究新的大数据可信度量方法是大数据研究中一个亟待解决的问题。

  • 2021-06-23
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大数据环境下我国大学生数据素养教育研究综述

本文通过文献调研法,剖析国内数据素养教育的相关理论与实践研究成果,对大数据环境下大学生 数据素养教育的教育内涵、教育模式、教学评价进行归纳与总结,为推动我国高校大学生数据素养教育提供参 考。通过反思已有研究中存在的问题与不足,为今后的研究提供借鉴。

  • 2021-06-23
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RocketMQ Operator-K8s平台自动化部署工具

RocketMQ作为有状态应用,在K8S上实际部署时的诸多需求: ? 新扩容的Name Server 能否自动被所有Broker感知? ? 新扩容的Broker元数据注册? ? 顺序消息Broker如何扩容? ? Topic迁移?

  • 2021-06-23
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Serverless 工作流适用场景及最佳实践

o 模板方式定义控制逻辑和任务依赖:减少重复工作,统 一定义标准 o 控制逻辑和任务逻辑解耦:细化责任,便于管理和维护 o 长时间运行的流程:维护任务持久化,任务调度可靠性 o 流程控制中心化,可视化:增强进度可观测性,方便沟 通交流 o 保证结果一致性,提高容错性要求:对错误重试,捕获, 执行回滚或补偿逻辑

  • 2021-06-23
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阿里云HBase 主备双活

基于Apache HBase 深度扩展,融合Solr/ES等生态技术,支持海量数据的一站式存储、检索、分析,历经阿里巴巴十年大规模锤炼,被广泛用于风控、推荐、搜索、画像、社交、物联网、离线数仓等场景,助力企业数据智能化

  • 2021-06-23
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大数据时代“数据足迹”的伦理问题探析

工业革命的大机器生产夯实了人类控制世界的主体地位。20 世纪下半叶以来,蒸汽 机、电气和计算机的出现和投入使用不断冲击人类社会,新兴科技如喷似涌,涵盖了人 工智能、大数据和云计算等诸多领域。全球一体化大环境下,大数据、云计算、人工智 能等新兴科技(emerging technologies)成为 21 世纪国家、社会和企业团体实现自身新 旧动能转换的关键要素,受到诸多学者的关注和重视成为重点研发的对象。“大数据” 的迅猛发展和普及给人们的生活,工作和意识方式等方面带来了一场由外及内的巨大变 革

  • 2021-06-23
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六方云工业互联网安全架构白皮书

“工业互联网”的概念最早由美国通用电气公司(“工业互联网”的概念最早由美国通用电气公司(“工业互联网”的概念最早由美国通用电气公司(GE)于2012年提出,随后年提出,随后其联合另外四家IT巨头组建了工业互联网盟(巨头组建了工业互联网盟(IIC),将这一概念大力推广开来。“工业互联网”主要目),将这一概念大力推广开来。“工业互联网”主要目),将这一概念大力推广开来。“工业互联网”主要目),将这一概念大力推广开来。“工业互联网”主要目),将这一概念大力推广开来。“工业互联网”主要目的是使现实世界中机器、设备和网络能在更深层次与信息大数据分析连接一起,的是使现实世界中机器、设备和网络能在更深层次与信息大数据分析连接一起,的是使现实世界中机器、设备和网络能在更深层次与信息大数据分析连接一起,的是使现实世界中机器、设备和网络能在更深层次与信息大数据分析连接一起,的是使现实世界中机器、设备和网络能在更深层次与信息大数据分析连接一起,带动工业革命和网络两大性转变。在新一轮科技产的浪潮下,

  • 2021-06-22
  • 阅读1587
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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