随着大数据技术在教育领域应用的不断深入，教育数据采集、分析及共享等环节可能带来的个人隐私安全 等潜在风险不容忽视。如何保障教育数据安全，对教育数据进行合理、合规的分析和利用是当前亟须解决 的问题。基于教育大数据的特征，重点阐明了教育大数据的隐私内涵，围绕教育数据生命周期内各利益相 关方的隐私保护需求，提出了教育大数据隐私保护框架，并针对性地梳理了目前可用于教育领域的隐私保 护技术体系，以期为教育大数据各个应用环节提供支撑，推动教育大数据的规范有序发展。
数据智能引领是新时期区域教育大平台建设与应用的重要方向。从区域教育大平台建设与应用的现状和挑 战出发，从理念视角阐述了基于数据智能的区域教育大平台的发展阶段，提出运用迭代思维推进平台建设、 坚持3个导向统筹平台建设、聚焦3个重点推动平台建设、创新建设机制助推生态构建等方面的建设思路，从 技术视角分析了平台的整体框架与核心关键技术，从应用视角提出了平台应用的推进路径、着力点及推进方 式，并给出典型实践案例，为相关领域的磺究者与实践者提供借鉴。
随着海洋观测技术和数值仿真技术的发展，人们能获取到规模更大、分辨率更高的海洋数据，这为复杂多元 海洋环境要素及结构现象的分析带来了机遇，同时也给传统的分析方法带来了挑战。因此，将大数据可视分析 方法引入了海洋数据分析，并探索了其在多元海洋时空数据分析、海洋重要结构的时空特征和演化分析等方 面的应用价值，开发了多个可视分析系统，并通过全球和我国周边一些海域数据分析的案例研究，提出了海洋 数据可视分析的基本框架，展示了可视分析是大数据时代海洋复杂数据分析方面一种很有前途的技术。
随着教育信息化浪潮的到来，学习预警技术得到快速的发展和广泛的应用。为了方便学者了解学习预警技术的发展 历程或从事相关研究，收集、整理 2015 年以来学习预警的相关论文，并对论文进行梳理、总结、分析。首先介绍学习 预警的相关概念以及与学习分析的区别，然后着重介绍学习预警指标、框架和方法，并对部分研究成果进行介绍、归 纳，绘制表格以清晰呈现学习预警研究领域整体脉络。最后对学习预警系统的应用以及挑战与展望进行介绍，剖析 当前学习预警面临的问题和未来发展方向。
于民法所保护的个人信息与涉及公共利益的医疗信息等应当有所区分。在疫情期间，我国率 先构建起数字化抗疫体系，有效控制了疫情。但由于涉及个人信息的法律规范在适用上存在冲突、政府对个人 信息保护不周等因素的影响，公民的个人信息权在抗疫过程中受到不同程度的侵害。因此，要在法律上明确个 人信息权的保护界限，规范各主体对个人信息的收集利用，同时还要注重缓解民众的恐惧心理，加强对网络和 媒体的监督，通过规范商业机构对于个人信息的利用，以使疫情防控和公民的个人信息权保护保持适当平衡。
介绍了新的调度系统，包括资源调度、应用编排、配置标签中心、云网络和云存储服务等子系统。系统通过数 据拓扑感知能力保证了计算和数据的局部性，节约网络I/O开销；通过优化点对点大数据量读取的资源调度， 解决网络风暴造成的影响；通过网络和磁盘隔离技术以及可抢占的方式来保证服务等级协议。
专业教学标准对明确人才培养定位、建立课程体系、开发教学资源和实施教学具有指导性和规范性作用。结合 深圳区域经济特点，以国家专业教学标准框架为出发点，参考职业技能等级证书标准，深入分析专业教学标准开发需重 点关注的矛盾问题，设计专业教学实施标准，探讨标准技术层面的开发思路。通过岗位需求分析，建设课程体系，开发教 学资源并实施教学，反馈并修正专业教学标准，实现人才动态培养，提高人才培养质量。
数据持有性证明（provable data possession，简称PDP）和数据可恢复性证明（proofs of retrievability,简称 POR）是客户端用来验证存储在云端服务器上数据完整性的主要技术．近几年，它在学术界和工业界的应用广泛，很 多PDP和POR方案相继出现．但是由于不同群组的特殊性和独特要求，使得群组PDP／POR方案多样化，并且群组应 用中的许多重要功能（例如数据去重）没有被实现．如何构造高效及满足群组特定功能和安全需求的PDP／POR方案， 已经引起了人们的广泛关注．给出了一种支持数据去重的群组PDP方案（GPDP），基于矩阵计算和伪随机函数， GPDP可以在支持数据去重的基础上，高效地完成数据持有性证明，并且可以在群组中抵抗恶意方选择成员攻击．在 标准模型下证明了GPDP的安全性，并且在百度云平台上实现了GPDP的原型系统．为了评估方案的性能，使用了 10GB的数据量进行实验和分析，结果表明：GPDP方案在达到群组中数据去重的目标的基础上，可以高效地保证抵 抗选择攻击和数据持有性，即：预处理效率高于私有验证方案，而验证效率高于公开验证方案（与私有验证效率几乎 相同）．另外与其他群组PDP／POR方案相比，GPDP方案将额外存储代价和通信代价都降到了最低．
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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，
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绿盟科技集团股份有限公司(以下简称绿盟科技)，成立于2000年4月，总部位于北京。公司于2014年1月 29日在深圳证券交易所创业板上市,证券代码:300369。绿盟科技在国内设有50 余个分支机构,为政府、金融、运营商、能源、交通、科教文卫等行业用户与各类型企业用户,提供全线网络安全产品、全方位安全解决方案和体系化安全运营服务。公司在美国硅谷、日本东京、英国伦敦、新加坡及巴西圣保罗设立海外子公司和办事处,深入开展全球业务，打造全球网络安全行业的中国品牌。
2025年中央经济工作会议指出，我国经济基础稳、优势多、韧性强、潜能大，长期向好的支撑条件和基本趋势没有变，经济发展前景十分光明。面对全球经济格局。深度调整，国内居民财富持续积累与资产配置需求日趋多元化，中国财富管理市场机遇与挑战并存。
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