一、概述 “大数据”无疑是近年来最热门的科技名词，“大数据广告”、“大数据电商”、“大数据金融”、“大数据医疗”甚至是“大数据农业”，这些“大数据”令人眼花缭乱。“大数据”给产业带来了巨大的变革，不但改变了一些行业惯有的思维方式，同时也带来了很多争议，用户隐私安全便是首当其冲的一个。 二、什么是隐私数据 研究用户隐私保护技术，首先要明确什么是用户隐私数据，GEO对用户隐私数据做了如下分类： image003.png 1、 PII （Personal Identifiable Information），也就是能够明确标识一个人身份的数据，比如用户的姓名、手机号、身份证号、电子邮箱、住址等。 2、 用户相关信息，比如用户的年龄、性别、公司、职业等信息。这类信息虽然不能直接标识一个用户，但是把这些条件组合在一起，还是有相当的隐私风险的。比如“年龄36岁，在天恒大厦工作，担任集奥聚合GEO的架构师”，通过这些条件很容易定位出一个人，这就是所谓的“Quasi-identifier”。 3、 用户属性标签，为了解决“Quasi-identifier”的问题，很多人会把用户信息进行一定的泛化，比如上面的例子可以泛化成“30-40岁，在东直门附近工作，IT行业，喜欢汽车”，相较之下这样会显得模糊一些，也就是常说的“k-anonymity”。但严格来说，这些数据还是会涉及用户隐私，并非绝对安全。 三、国内外相关法律法规 在用户隐私安全保护方面，国外起步较早，形成了许多法律法规，国内目前还处于起步阶段： image005.png 四、GEO隐私保护技术 作为业界领先的大数据技术公司，GEO一直对隐私保护十分关注，GEO的技术平台对此做出了全方面的布局和设计，拥有众多相关技术专利。 1、 统一标识，GEO不采用任何Cookie、PII或PII加密后的数据作为用户标识，而是对用户随机编号，我们称之为GEO User ID。该ID没有任何物理意义，仅仅是一个编号，不同来源的数据采取统一的GEO User ID进行交换，有效解决PII问题。 image007.png 2、 流处理技术，对于数据本身存在的用户隐私数据，GEO认为只要存储在一个物理介质上的就是不安全的。因此，GEO的技术平台对这类数据的过滤采用了流处理技术，脱密前的原始隐私数据不会保存，即使系统被黑客攻破也不会导致隐私泄露。 3、 标签化处理，GEO的用户标签主要有两类，一类是用户原始标签，一类是广告标签。原始标签保存在经过授权的第一方或第三方数据库中，广告标签保存在GEO自己的广告投放系统中。广告标签在第一方或第三方数据库中计算得到，也就是说我们不知道每个人是谁，也没有保存个人身份和兴趣标签，我们只知道该给他投放什么广告。 4、 自动处理技术，GEO的广告标签计算完全凭借自身的自动算法实现，没有人为介入，整个流程不可逆，完全是一个黑盒子，避免了人为原因造成的风险。 5、 加密技术，GEO采用三个层架实现数据加密处理：网络层、数据汇聚层和应用层。网络层主要通过传统的防火墙、IDS等方式实现数据通道安全；数据汇聚层通过专有硬件实现数据的加密、过滤和去隐私化处理；应用层主要从分布式存储、数据交换、业务模型等方面进行数据加密，保证系统的安全性。 6、 系统管理能力，系统的安全离不开有效的监控和管理。为此GEO专门开发了具备多级监控、调度和管理能力的iManager系统，能有效管理全国几十个数据中心，配合相应的管理制度，最大限度的保证隐私数据安全。 7、 用户可管理性，用户可以了解自己的哪些数据被用作了哪些用途，并且用户可以要求系统停止使用这些数据。比如用户可以要求终止个性化广告展示服务。这个能力只有基于非Cookie技术才能实现。我们都知道Cookie的生命周期短，用户必须不断告知系统停止服务，然而非Cookie技术就不存在这个问题。
提出了一种改进U-Net的遥感图像中建筑物变化检测方法，将变化检测问题转化为像素级二分类问题，利用U-Net模型对图像进行分类，把图像中的每个像素划分为变化类或非变化类，并根据变化类的像素得到建筑物的变化检测结果图。针对U-Net模型进行遥感图像中建筑物变化检测时，在训练中容易出现过拟合的现象，提出用非对称卷积块代替U-Net网络特征提取部分的标准卷积操作，增强卷积核的鲁棒性和网络的中心骨架，防止过拟合；针对变化检测数据集中图像背景复杂、小目标的变化情况容易被漏检的问题，提出在U-Net中引入注意力机制，抑制模型对非变化类像素特征的学习，加强对变化类特征的学习，提取到更适合的特征。实验结果表明，在引入非对称卷积块和注意力机制后，变化检测的F1分数有明显的提升。
互联网金融市场是传统金融市场与互联网的结合，是通过互联网金融平台来实现资金融通，支付,投资和信息中介服务业活动的市场。资金供需信息直接在网上发布并匹配,供需双方直接联系和匹配,不需要经过银行、券商或交易所等中命。
本篇报告是？份针对亚洲区块链发展的深度报告，从亚洲各国在区块链？？的政策导向、产业布局、应？落地情况作出研究和总结，深？剖析DeFi、IEO、Staking及稳定币等热点，并对下半年的发展趋势作出了？定的判断。
物联网自诞生开始，就被视为未来科技产业的发展方向，而经过十数年的发酵，产业已经初具规模 在这个物联网产业发展的"黄金时期"，更加需要IOTE国际物联网展聚拢物联网全产业资源，精准而又高效的进行资源对接。
以建筑物为平台，以物联网技术为技术支撑，兼备信息设施系统、信息化应用系统、建筑设备管理系统、公共安全系统等，集结构、系统、服务、管理及其优化组合为一体，向人们提供安全、高效、便捷、节能、环保、健康的建筑环境。
智能车库是智能家居中不可快少的一个部分，官是现代智能家居中的个缩影，官可以押能化的帮助人们完成取车、收车的过程，井且精确的检测车的各方面参数，使得人和车的安全得到T根大的保证。本次设计中主要亮点为对车辆的检测维护，所有的动作通过目前使用最广泛的PLC来控制，提高了控制效率，此外论 文还介绍了智能建筑的些功能，关键词:智能建筑，智能家居， PLC ，智能车库
大数据的发展趋势 如今，大数据的发展趋势正在迅速转变，但专家预计机器学习、预测分析、物联网、边缘计算将在未来几年对大数据项目产生重大影响。
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
每月的经营分析新增市场预测新业务营销营销活动效果分析如何给各个分公司分配营销资源?我们下一步如何和竞争对手竞争?分管的那两个地州新增效果没有其他地州突出，为什么?怎么办?新增用户也不少，但总通话用户数在减少，什么原因?如何解决?如何创建世界一流的电信企业?
在5G、AI等前沿技术加速落地、消费需求从“看性能”转向“科技融于生活”的背景下，3C数码行业正经历深度变革。 作为3C行业的核心引I领者，京东依托前瞻的趋势捕捉能力、深刻的消费趋势洞察力以及成熟的品类孵化体系，正式发布《20253C趋势品类白皮书》。
双碳”目标的提出促进了能源清洁化和高效化发展，以"沙戈荒”基地为代表的大型新能源基地建设是推动清洁能源成为电力电量主体、实现新型电力系统战略目标的重要举措。
根据国际能源署(IEA)数据显示，截止2024年底，我国光伏装机容量飙升至创纪录的357.3GW，占全球新增光伏装机容量的60%以上，累计装机容量达到1TW;分布式光伏现已成为光伏产业增长的关键，预计与前六年相比，分布式光伏发电的产量将增长200%以上
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