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大数据时代个人信息使用的合法利益豁免-

在大数据时代,知情同意机制已无法有效应对大数据生态系统的多元性和复杂性,无需取得数据主体同意的合法利益豁免可成为大数据信息使用的另一重要合法依据,为大数据产业发展提供灵活空间。我国在个人信息保护的相关立法中可引入合法利益豁免机制。引入该机制时,对合法利益应采用广泛的定义,只要是未违法的使用利益均属合法利益。但数据控制者必须进行一个平衡测试,证明数据使用的合法利益高于数据主体的个人利益,方可适用合法利益豁免。平衡测试可采用个案分析方式,并遵循必要性原则、目的限定原则和比例原则。此外,数据控制者还应对平衡测试进行全程记录,以接受数据主体、政府数据保护部门和法院的监督。

  • 2021-06-24
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CREBAD_基于芯片辐射的物联网设备异常检测方案

着物联网的飞速发展,物联网设备的安全问题受到了广泛的关注.物联网设备的款硬件特性 导致其极易遭受各类攻击.对物联网设备的异常检测成为近年的热点,传统的基于入侵检测、流量分析 等防护方式无法适用于物联网设备的软硬件环境.针对这一问题,提出了基于芯片辐射的异常检测方 案,以物联网设备在工作N-向外辐 号进行特f征提取和选择后,利用一 萎萎昙詈蓼戮端 20:4_CB3406 射的电磁波信号作为检测依据,采用遗传算法和近似熵理论对原始信 类支持向量机对正常行为产生的辐射信号进行训练.该方案具有无侵入的特性,无需对原有系统进行任何软硬件改造,适用于现有物联网设备.最后的实验结果表明:与其他常用的异常检测方案相比,该方案能够更有效地检测物联网设备的异常行为,具有较高的准确性和较低 的误报率.

  • 2021-06-24
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以人民为中心的城市智能交通大数据体系研究与实践-

为了构建现代化交通治理体系,提升以人民为中心的品质交通服务能力,亟需构建强驱动与可持续的城市智能交通大数据体系。首先回顾了城市交通大数据研究的应用现状,然后分析了城市交通大数据的发展需求与目标,最后以广州市城市交通大数据应用为例,阐述了广州市“一个中心、三大平台”的城市智能交通大数据体系,以期为交通大数据的深入研究和应用提供借鉴,推动交通大数据的创新发展

  • 2021-06-24
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大数据思维下电视数据新闻报道探索和效果--以2014年央视《两会大数据》为例

2014年是中国电视数据新闻的元年,央视与大数据公司合作推出了一系列电视 数据新闻,《两会大数据》就是其中之一。本文将以数据新闻的研究现状着手,从信息呈现、 新闻叙事、消息来源和虚拟技术四个角度分析《两会大数据》的传播特点。此外,本文也将 对lo位年轻人进行深度访谈,借此了解该群体对于此类电视数据新闻的接受程度。

  • 2021-06-24
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大数据时代大数据局对数字边疆的治理研究

大数据技术的进步与发展催生了数字边疆,对国家治理提出了时代 性挑战。 数字边疆是基于大数据资源不断积累而形成的虚拟数字空间,在发展 过程中具备了国家主权性质,承载着现实的国家利益。 可以说,对数字空间的 治理直接关系到国家的整体发展。 近年来,广东、贵州等多个省级地方政府从 治理与发展的现实需求出发,先后设置大数据局以加强对数字资源的统筹、对 数字空间的治理以及对数字边疆的经略。 在大数据时代已然来临之际,国家亟 需正视大数据资源的时代价值,加紧构建国家级大数据管理机构,以大数据局 为中心,在大数据思维下加紧制定数字边疆战略、构建数字边疆话语体系、谋 求数字边疆话语权,服务于数字边疆治理的现实需要。

  • 2021-06-24
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基于内容的物联网寻径模型及节点休眠机制

联网现有的基于节点标识的寻径机制只能提供基本的传输可达性,在面向内容的监控及通告场景中传 输效率较低.针对物联网最典型的树型拓扑结构,提出了基于传感内容的寻径模型(Routing Mod。l based o。S。。。o。 Content,ROC),以子树为单位定期收集、汇聚传感内容值,并在树型结构中逐层实施.设计了物联网内容组播和内 容任播消息的高效通告方法,利用内容寻径规则精准高效地传送消息到满足条件的节点.理论分析及真实节点组 网实验验{_itiT ROC模型能以较低的带宽和存储代价实现高效的内容寻径.根据内容敏感范围,提出了基于最大子 树的节点休眠机制,可延长部分节点休眠时间.ROC模型与已有的基于节点标识的物联网路由机制完全兼容,可叠 加实施,互不干扰.

  • 2021-06-24
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2018中式快餐产业餐饮大数据研究报告

辰智科技于2010年创立,总部位于上海,是一家专注于餐饮行业数字化运营分析的大数据应用服务商。我们的愿景是:数字智能成就客户,实现管理创新与智慧决策。

  • 2021-06-23
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体育服务业数字化的价值维度、场景样板与方略举措

体育服务业数字化的价值维度、场景样板与方略举措

  • 2021-06-23
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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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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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教育机构的规模壮大,行政会议频繁,而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长,影响工作内容的执行,更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议,减少差旅会务成本,缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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