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大数据时代个人数据隐私安全保护的一个分析框架

[目的/ 意义]大数据时代将人类社会带入了数据利用的黄金时代,与此相伴的个人隐私安全问题,成为数据 价值开发及政府数据开放的瓶颈。 文章旨在解决大数据时代的个人数据隐私安全问题,充分保障公民隐私权。 [方 法/ 过程]在已有研究基础上,梳理大数据发展对个人隐私的挑战并分析产生影响的原因;按个人信息敏感程度与数 据生命周期两个维度,构建大数据时代个人数据隐私安全保护的分析框架;从技术、政府、信息业者、公民四个方面, 分析各环节应当采取的针对性保护措施。 [结果/ 结论]不同类型的个人数据的信息敏感度及信息价值不同,在数据 生命周期的各个阶段,需要采取差异化的保护策略。

  • 2021-06-18
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物联网环境下的农产品供应链风险评估与控制

物联网环境下的农产品供应链风险评估与控制

  • 2021-06-18
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地方政府大数据产业政策_工具偏好及其匹配 _——基于贵州省政策文本的分析

地方政府产业政策可以降低制度性交易成本、弥补市场缺陷,为大数据产业的有序发展保驾护航。本文以政策工具理论为视角,通过构建“政策工具—大数据产业链”二维分析框架,以大数据产业发展位于全国前列的贵州省作为案例,运用政策内容量化分析方法,对 2014 年至 2018 年贵州省政府出台的大数据产业政策文本进行分析。研究发现,地方政府对大数据产业给予了全方位的激励和规制。但仍存在着政策工具的结构比例不平衡以及政策工具与大数据产业链活动匹配不合理两方面的问题,地方政府应控制环境面政策工具的实施力度、优化大数据产业政策工具组合结构、促进政策工具与大数据产业链的均衡匹配,从而推动大数据产业持续、健康发展。

  • 2021-06-18
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物联网环境下数据转发模型研究

物联网环境下数据转发模型研究 物联网环境下数据转发模型研究

  • 2021-06-18
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2020h1中国互联网家装行业研究报告精简版

互联网家装市场竞争日趋激烈,平台间由流量竞争转向服务竞争。2020年以来,综合电商巨头加大力度布局家装赛道,互联网家装平台流量优势逐渐被削弱,市场开始迈入比拼服务的激烈竞争阶段。

  • 2021-06-18
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疫情之下,AI商业化的解决之道

伴随着产业互联网浪潮席卷传统行业,人工智能技术、产品和应用早已成为资本市场炙手可 热的投资赛道,而“新基建”的提出再度助力产业互联网。 然而,由于 2020 年初的疫情爆发以及资本市 场渐入寒冬,投资者信心不足开始导致 AI 企业的融资难度陡增以及行业大规模洗牌。 此时,AI 商业化 便成为该领域创业者不得不正视的关键问题。 为顺利落地实现商业化,AI 企业必须立足于“掌握核心 技术;提供端到端的产品或解决方案;刚需规模化;迅速完成技术、产品、商业和数据的正向闭环”以提 高场景的可控性。 与此同时,文章还建议 AI 企业采取 4 大策略以加速商业化的进程,包括“寻找绝对可 规模化的刚需;引进行业优秀人才;解决敢于碰硬件,敢于做重以及实现数据反馈的闭环”,从而帮助企 业顺利渡过当前的危机。

  • 2021-06-18
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AI仪表在发电厂烟囱除冰电伴热装置的应用

针对温度控制的可靠性、稳定性和精度要求的烟囱除冰电伴热装置,选用字电AI智能温度控制仪表,并介绍其应用情况及相关参数设置问题。

  • 2021-06-18
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AI换脸技术的法律风险评估_——从APP_ZAO_谈起

AI 换脸技术作为一种对人物面部图像进行替换的技术工具,因其深度拟真、低制作门槛的特点,在互联网时代呈现出了强大的传播力和影响力。在服务影视制作、满足公众社交、娱乐等需求的同时,AI 换脸技术的应用也给现代社会带来诸多潜在危险和不安全性。不当利用这一技术可能会给个人信息保护带来难题、增加侵权问题、诱发刑事犯罪,对此我们应当以客观中立的态度看待 AI 技术的应用,理性地分析并防范由此带来的法律风险,这样才能更好地享受技术进步的成果与福利。

  • 2021-06-18
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中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出,“新一代智能终端”是基于信息通信技术,以强感知、强计算、强交互、强体验为特征,能够执行多元化复杂任务,为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来,以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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第一条(立法依据)为了促进人工智能发展,规范人工智能的研发、提供和使用活动,维护国家主权、安全与发展利益,保护个人、组织的合法权益,根据宪法,制定本法。 第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用 活动及其监管,适用本法。

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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