英国《数字化经济战略（2015-2018）》述评及启示
装配式建筑一体化数字化建造的思考与应用
工作场所数字化学习特征、价值与模式，工作场所效率提升
地理信息产业是 21世纪的朝阳产业,属于高新技术产业,以现代测绘技术、信息技术为基础,结合计算机技术、通信技术和网络技术形成的综合性产业。具体包括空间地理科学技术、信息科学技术、航天航空科学技术，是遥感技术、地理信息系统、卫星定位系统与测量技术应用的产业化结果,是国民经济信息的重要组成部分。
随着大数据技术的发展，互联网产业迎来了从 IT 时代到 DT 时代的转变，数据 资源化价值凸显。海量数据资源的管理过程中出现了一系列充满争议的实际问题。 而在大数据背景下，还按照传统观念里从个人隐私、个人信息的角度来看待大数据 的法律保护，其视角难以满足数据资源管理在广度、深度、速度上的实际需要。本 文试图以确立数据独立法律地位为前提，基于数据这一新型资源的人格和财产属性、 原始和派生层面，分析数据资源获取、利用和保护管理过程中存在的隐蔽性与越权 性、使用权与所有权以及侵权与责任等法律问题，借鉴域外管理经验为辅助，从确 立数据权与措施多元化两方面探索完善我国数据资源管理的法律路径，提出明确数 据权利主客体、明确权利保护原则、规范数据获取渠道、限制数据利用范围以及落 实数据保护责任等具体立法建议。
大数据时代，信息的呈现和流通方式，早己从传统的线性传播方式中脱离出 来，并通过新的数据分析和收集技术的应用，以一种接近于裂变的方式向外扩散。 多元和共享已经成为当今时代的主题，每个人都拥有手机、电脑等移动设备，都 可以直接成为信息的创造者和传播者。生活中无孔不入的监控设备，内置于每个 应用软件中的定位和信息读取功能，云存储上海量的数据信息等等，通过我们的 网上行为，时时刻刻记录者每个人在现实世界里的一举一动，毫不夸张的说，一 个无法逃避的监控系统已经借助互联网和大数据技术悄然铺开。 附着在互联网平台上的每一项数据信息，都与特定的信息主体有着直接的关 联关系，而这些信息所承载的利益内容，我们称之为用户数据利益。用户数据利 益所具备的独特的人格权属性和商品化的财产价值，早己超越传统人格权所能涵 盖的利益范围，隐私权、姓名权、名誉权等人格权是在传统时代所创设的保护人 人格利益的具体规权利，而人格权是一个随着时代的发展而不断扩张的权利范畴。 传统的人格权保护手段，在当今时代已远远无法满足用户数据利益保护的需要， 尤其在用户数据利益与隐私权的对比中，便可以清晰的发现在我国民法语境下的 狭义的隐私权根本无法覆盖非秘密性却具有可识别性的数据信息的保护。因此， 尽快确立具有可操作性的用户数据利益法律保护手段，是大数据时代下保护个人 人格的必然要求。 的确，《民法总则》111条在一定程度上为用户数据利益的保护奠定了必要的 法律基础，但立法者在表述上的谨慎态度，可以看出其认为确立真正意义上的个 人信息权尚不具备成熟的法律和技术基础。而想要实现对用户数据利益的周延保 护，应当建立一个对其保护范围、权利内容、侵权责任等方面均作出细致的、具 有可操作性的完整系统，否则民法总则的条文也只能是空洞的法律宣告。 因此，笔者在厘清数据利益的独特属性以及其与隐私权之间的本质性差异的 基础上，论述了对用户数据利益进行专项立法保护的必要性，并借鉴欧洲和美国 的立法经验，从立法模式、立法原则、权利义务设置、救济途径设置等角度为我 国用户数据利益保护的法律构造提出了具体建议。
随着互联网技术的发展与应用的深化，各种数据呈爆炸式增长，数据密集型 应用的负载特性与传统应用具有很大区别，传统处理器利用时空局部性提升性能 的方法将不再适用。因此，针对大数据问题的微处理器体系结构研究成为了学术 界关注的热点，流处理器体系结构就是其中值得探索的一个方向。图搜索问题是 一类典型的大数据问题，Graph500 就采用了 BFS 算法作为其 benchmark。本文面 向 BFS 算法研究面向大数据处理的流处理器体系架构，研究数据通路的测试分析、 设计和优化。本文主要从以下几个方面展开研究： 第一，通过对混合 BFS 并行算法的访存行为以及数据摆放方式的研究，发现 了在既定的流处理器体系结构下该算法的访存模式。并且基于 FPGA 和 DDR3 平 台，测试和研究存控在不同访存模式下的带宽表现，接着通过更改 MIG 内核，定 制了一个适于 BFS 算法的存控访存策略。经过访存策略的选择和定制后，使得混 合 BFS 并行算法在既定流处理器体系结构下的性能得到了 51%的提升。 第二，设计了一系列该流处理器架构下的性能测试工具与分析方法。为了评 估流处理器性能，提出了包括用平均队列长度分析通路堵塞情况、用模块平均时 延判断数据通路功能模块性能等一系列分析方法，并依据方法设计了相关测试工 具。测试工具以多应用对比并精准定位模块的方式，设计了包括计数标记法在内 的多种测试具体实现。设计的测试工具和分析方法在该流处理器结构下有很强的 适用性，并且能够通过测试分析确定该处理瓶颈所在。 第三，通过研究影响数据通路总控接口带宽的各个因素，设计了一个性能较 好且资源开销合适的数据通路总控接口，达到了总控接口高带宽的目标。并且研 究了数据通路并行化方式，基于该流处理器架构下，设计了一套拥有包括三级缓 存、轮序仲裁等机制在内的高并行度交叉开关。新交叉开关的实现使得处理器整 体性能得到了 37.5%的提升。 第四，根据流处理器体系结构架构特点，设计了相适应的远程访存机制，并 依此实现了远程访存接口。使得流处理器可以进行多节点间的远程访存操作，为 多节点并行处理大数据问题提供了硬件支持。最后通过 Top-down、Bottom-up 和 混合算法验证了远程访存机制的正确性，性能分别为 0.89MTEPs、5.23MTEPs 和 74.44MTEPs
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。
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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，
随着园区数字化进程加速，物联化及云化的不断深入，企业IT/OT基础设施变得无处不在，终端非法访问与接入，网络攻击、数据泄露风险如意凸显，企业信息安全面临着新的挑战。华为星河A园区网络安全解决方案，构建一体协同防御体系，强化边界防护与终端访问控制，网络安全联动响应，实现多层次立体化安全防护。
大数据中心主要建设内容主要包括机房、大数据支撑平台、计算机网络、安全保障系统、基础支撑软件几部分。机房采用租赁方式。大数据支撑平台包括虚拟化平台、大数据分析平台。虚拟化平台包括服务器群、存储系统。大数据分析平台包括大数据分析节点群、大数据分析处理平台。基础支撑软件操作系统、数据库管理软件、地理信息系统等部分。
2026年的现在，在A赋能下，个体商业能力极度放大。将验证成熟的个人经营性业务合规升级为一人公司，是实现风险隔离与资产增值的关键一步。
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