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海关大数据知识图谱构建技术及应用

业务改革的不断深化对海关管理提出了新的要求。本文结合信息爆炸时代海关管理面临的挑战及业界知 识图谱的应用情况,全面分析了在海关管理中引入知识图谱的必要性,提出了海关大数据知识图谱的构建技术流程及应用 场景,旨在为智慧海关建设提供参考。

  • 2021-06-21
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涉及健康医疗大数据研究的伦理审查问题思考

近年来,随着云计算、物联网、大数据等新兴技术的快速发展,健康医疗大数据得到了蓬勃发展。 作为新兴事物的健康医疗大数据,我国现行法规尚无法涵盖涉及健康医疗大数据研究提出的伦理审查和管 理要求,伦理实际审查工作缺乏可操作化的审查标准和程序。 通过对国内外相关法律法规、文献等资料进 行研究,对涉及健康医疗大数据研究的伦理审查问题进行分析,认为国内现有法律法规规范不足、伦理治理 原则尚存争议、传统审查模式遭遇困境为目前涉及健康医疗大数据研究的主要伦理审查难点,最后,从伦理 治理的角度出发,提出了目前涉及健康医疗大数据研究的伦理审查要点除需满足传统伦理审查的基本要求 外,还应重点关注研究风险受益比、知情同意程序、隐私保护措施等内容来进一步规范涉及健康医疗大数据 研究过程中的数据利用。

  • 2021-06-21
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国家文化大数据体系建设研究

以 “四端一网两翼” 为 目标,利用 5G、区块链、大数据、 云计算、物联网等新技术,遵循统 一标准,实现国家文博资产的数据 化生产。以认证和监管技术赋能安 全可信的网络,打造国家文化大数 据产业生态闭环,完成国家文化大 数据体系的建设。文化大数据利用 可视化呈现、互动化传播、沉浸化 体验技术,服务于国家文化自信提 升、文创产品研发能力强化,促进 中华文化的传承、输出与弘扬。

  • 2021-06-21
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基于网络大数据的公共服务平台助力智慧城市建设项目

数字城市建设是城市可持续发展的需要 , 是城市政治与经济发展的需要,是贴合群众生活息息相关的重要建设方针,它提 供了全新的城市规划、建设和管理的调控手段,辅助有关政策法规的执行 , 能够制止猖獗的违规建筑 , 并避免制约工程招标和房地产 建设中的大量弊端。运营商的数据作为城市建设基础数据的主要数据源它不仅涵盖了人们之间互相通信的信息,还涵盖了人们日常生 活中网络信息获取的信息,例如活动轨迹及通信社交轨迹为依托从衣、食、住、行、游、购、娱等,它是人们随身携带的移动信息源, 最为贴近反应人们日常生活习惯及行为习惯的信息数据。基于这样一个与人息息相关的信息基础数据,如何能够将通信网络大数据与 数字城市融合助力智慧城市建设带来了新的课题和思考。

  • 2021-06-21
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新时代公安大数据人才培养的基本理路

大数据时代已全面来临,公安工作对于大数据人才的需求与日俱增。公安大数据人才培养应着重提升其大数据分析能力、发现和界定问题的能力、大数据思维和职业道德,以及公安知识基础、数学基础、大数据基础、大数据技术及应用基础等全面的知识基础。应利用“数据警务技术”专业设置培养兼备技术型和应用型的公安大数据人才。

  • 2021-06-21
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大数据对审计取证的影响_一个理论框架

人类社会已经迈入大数据时代。本文就大数据如何影响审计取证提出一个理论框架。大数据改变了审计载体,而审计载体的变化进而带来审计取证方式、模式和方法的变化。大数据时代,审计取证方式以非现场审计为主,当具备一定的条件时,按持续审计的方式来开展;审计取证的基本模式是数据式审计,“数据采集”、“数据分析”和“疑点核实”是其基本流程,各类以提高审计效率的抽样审计的价值大为降低甚至消失;经典审计取证方法的技术内涵及地位会发生重大变化,许多的大数据技术将成为新的审计取证方法。

  • 2021-06-21
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基于大数据技术的重庆市自然资源统计分析应用实践

本文介绍大数据技术在支撑重庆市自然资源统计分析的落地应用,包括大数据平台的定位选型、分布式计算环境搭建、空间大数据能力建设、模型扩展,以及在耕地集中连片度统计分析中的应用等方面,就存在的问题进行简要阐述,并提出改进建议

  • 2021-06-21
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基于大数据和图社群聚类算法的攻击者画像构建

为了在海量、多源、异构的网络威胁入侵日志中快速、准确地甄别真实的攻击事件及发现攻击者,并构建其特征画像,提出一种基于大数据流式解析技术和L0uvain社群发现算法(big data s慨锄aIlalysis蚰d buvain,BDsAL)的构建攻击者画像的方法。根据攻击模式枚举与分类(co眦non attack paltem en咖neration蚰d cl鹅sifica.tion,cAPEC)标准定义了安全事件的范式模型,并结合大数据流式消息队列实现将多源异构日志快速范化成为范式化安全事件。通过提取和扩展安全事件的特征生成事件特征图,并按照时空和攻击模式特征,使用社群发现算法对特征图进行聚类,以发现攻击者。最后,结合实验室真实的攻防数据,验证了该方法的可行性和有效性。

  • 2021-06-21
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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