面向大数据全生命周期安全的主动防御是目前大数据安全研究的热点之一。在分析大数据主动防御系统对数据采集需求的基础上,提出了一种面向大数据主动防御的低损耗数据采集方法。该方法基于虚拟机内省技术,结合了带内采集和带外采集的优点,并对数据采集进行了优化设计,实现了一种高效低损的数据采集能力。
目的:基于大数据挖掘分析奥氮平上市后安全警戒信号,为临床合理用药提供参考。方法: 利用美国FDA公共数据开放项目(openFDA)调取FDA不良事件报告系统(FAERs)数据库自2004年1月以 来收集的奥氮平药物不良事件(ADE)报告,采用报告比值比法(ROR)检测信号,以其95%置信区间下限 (ROR 95%cI。…。….)>1提示有安全警戒信号,比较奥氮平和其他抗精神病药(包括喹硫平、氯氮平、利培 酮、帕利哌酮、阿立哌唑、齐拉西酮、氯丙嗪、奋乃静、氟哌啶醇)与警戒信号的比例失衡分析结果,以相对报 告比(RRR)最大提示其与该警戒信号最相关。结果:共提取得到的11 171 211份ADE报告中,以奥氮平为 怀疑药物的ADE报告27 705份,其中以精神疾病分类的ADE报告数与信号数最多,>1 000例的ADE信号 有药物毒性、药物无效、药物相互作用、体重增加、嗜睡、自杀死亡、过量和恶性综合征(NMs)。ROR法检测 数量排序前100位ADE信号中有83个安全警戒信号,其中16个在奥氮平最新药品说明书中未提及,以 NMS风险信号最高(ROR 95%CI。…h。m=58.227)。氯丙嗪(RRR=75.271)、氟哌啶醇(RRR=66.164)与 NMs风险相关性均高于奥氮平(RRR=52.375)。结论:利用openFDA平台对奥氮平的安全警戒信号进行 检测分析,可有效为其后续药物警戒工作提供参考。
大数据“杀熟”带来的道德问题与价值风险及其规制探析
大数据与政府治理能力提升,论大数据时代的税收治理精准立法创新
大数据时代国内信息安全研究_现状、趋势与反思
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基于随机森林和投票机制的大数据样例选择算法
一、数字信任是数字经济的基石 二、建设可度量数字信任体系 信任是社会生活的基础、是简化复杂的机 制之一、是经济交换的润滑剂、是一种社会 资本,只有高度信任的社会才能构筑稳定、 规模庞大的商业组织以应对全球经济的激烈 竞争。 网络信任体系是以密码技术为基础,以法律法规、技术标准和基础设施为主要内容,以解 决网络应用中身份认证、授权管理和责任认定等为目的的完整体系(中办发【2003】27 号文、国办发【2006】11号文) ? ISO/IEC 25010:2011标准体系中,信任是: ? 用户或者其他相关人员对产品或系统能否按照预期正常执行的信心程度的描述 ? Gartner将“数字信任(Digital Trust)”定义为:一种可以衡量的信心,包括四个方面, 具有十个评价指标: ? 个人、企业、业务或其他实体就是其本身,或者与它们所声称的身份一致; ? 它们可以代表自己,也可以由另一个实体忠实地代表; ? 它们在数字世界互动中能够充分表达自己的意愿; ? 它们以真实、可预测、可靠、安全、合规、符合道德、尊重隐私的方式行动。
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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”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
当人人都能做漫剧真正稀缺的是什么?过去,我们拼演员、拼产能、拼制作、拼投放。现在,当产能不在稀缺,真正的痛点是什么?
人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表,重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界,通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度,具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。
当人工智能从虚拟算法的数字世界,迈向拥有物理躯体、可与现实环境深度交互的具身时代,人形机器人作为具身智能最具代表性、最具产业想象空间的核心载体,正成为驱动新质生产力跃升、重塑全球高端制造格局、开启智能社会新纪元的关键力量。
随着全球气候变化挑战日益严峻,减少温室气体排放、积极应对气候变化已成为国际共识。2018年12月,在《联合国气候变化框架公约》第24次缔约方大会(COP24)上,全球时尚产业主要参与者共同签署了《时尚业气候行动宪章》 (Fashion Industry Charter for Climate Action, FICCA),承诺采取一致行动,力求到2030年实现价值链温室气体排放量减少50%,显著降低时尚行业对气候的整体影响。据世界资源研究所援引国际能源署数据,2019年全球纺织和皮革行业碳排放量约2.99亿吨,占全球总排放的0.6%,其中能源消耗贡献了该行业83%的温室气体排放。
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