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基于可信计算和密钥管理的安全大数据计算

MapReduce 系统在云计算架构下应用广泛,在金融、医疗健康、科学研究、交通、能源方面都发挥着至关重要的作用,大数据计算展示了其无与伦比的方便快捷。但与此同时,越来越多的人开始关心大数据平台的安全性,担心自身的隐私安全问题。由于上述领域涉及数据的敏感性,使用者无时无刻不遭受着隐私和安全方面极大的威胁。大数据平台可能由于系统被入侵、数据被替换、计算产生的结果错误而引发巨大的灾难。当前的解决方案主要集中在数据传输和存储之前的加密过程,以及数据计算时的解密过程,但究其根本,这些解决办法不能阻止用户数据被大数据处理程序泄露,也不能保证计算结果的准确性。

  • 2021-06-23
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一种基于K-mediods改进BIRCH的大数据聚类方法——以证券客户大数据为例

伴随着信息科技、互联网、云计算、物联网、社交网络、智能终端等技术的高速发展,海量数据已围绕在人们身边,这就是“大数据”时代。人们不只是数据的生产者,同时也是数据的受惠者;人们不是只能被动地接受数据和科技,人们能改变科技在生活中所扮演的角色,同时也能改变享受数据带来的恩惠方式。金融行业天生拥有大量的数据,“金融大数据”起源于金融的信息化。大量传统金融行业的数据是为了业务而存在,其本身不具备资产属性。在“大数据”时代,多元化、多样化的数据已发生本质性改变,数据不仅仅是业务信息化的产物,数据也是资产。金融企业可以通过海量数据建立全面的风险管理机制,可以通过海量数据实现精细化管理,也可以通过海量数据改善客户服务质量,提升企业竞争力。

  • 2021-06-23
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大数据背景下央视2014年两会大数据新闻报道研究

大数据时代,新闻信息生产与传播的创新和变革,带来了新闻传播活动从生产到传播再到反馈的嬗变。如今,数据已渗透到我们生活的每一个领域,同时也成为了一种重要的,能量巨大的生产力资源。新闻生产也被数据所包围裹挟,更凸显出新闻的真实性,从而使受众的认可度陡增。首先,网络上的海量数据来源于广大网民在互联网上留下的痕迹,大数据时代的新闻从巨大的数据中进行选题,获得新闻来源,新闻信息愈发贴近民生,贴近百姓,以受众想知道的为主。其次,科学技术的发展让新闻传播渠道得到扩展,传播平台多样化,新闻传播不再是“高高在上“的姿态下达信息,而是以平等的姿态为受众提供资讯服务,与受众互动交流。再次,新闻传播开始注重用户体验,回归到最初的以受众为本位,从受众的角度进行新闻传播活动,创新多种新闻传播表现形式来传达信息。

  • 2021-06-23
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大数据与数据密集型科研范式下的科研人员数据素养研究

本文从大数据和数据密集型科研范式的环境出发,归纳了科研数据素养这一具体领域的数据素养的研究现状,并分析了科研数据素养现状中存在的问题和挑战,探讨了针对科研工作以及科研人员特征的数据素养培养与提高的问题,构建了基于职业发展和基于项目和数据生命周期的两个科研数据素养培养框架,以期为科研人员适应科研环境变化及提高科研数据素养提供研究基础和思路。

  • 2021-06-23
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_5G_时代图书馆智慧阅读服务新生态研究_汤尚

5G时代图书馆智慧阅读服务新生态研究时代图书馆智慧阅读服务新生态研究时代图书馆智慧阅读服务新生态研究时代图书馆智慧阅读服务新生态研究

  • 2021-06-23
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重要行业信息系统安全风险

爱生活,爱工作 爱家庭,爱老婆 爱远行,也爱宅在家玩技术 我不是黑客,也不是大牛 我是不起眼的人,我和你一样在信息安全里平凡 我是Lee,我来自绿盟科技

  • 2021-06-25
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大数据时代智能写作平台在学术论文_省略_译教学中的应用_以句酷批改网为例_于强福

文章在分析大数据时代的特点以及大数据时代翻译教学变化的基础上,提出基于智能写作平台的学术论文翻译教学模式,并以句酷批改网为例对该模式进行解释说明。基于智能写作平台的学术论文翻译能力培养过程中,要提高教师信息素养、加强教学资源建设、改革翻译教学方式、优化课程测评体系。

  • 2021-06-24
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基于电力大数据的工业用户营商环境优化_陈明

作为工业大国,工业用电占我国电力消费的60%以上,为进一步优化工业用户营商环境,激发市场主体活力,以工业用户历史用电数据为数据源,结合现有云平台系统Spark内存批处理的大数据处理框架,建立工业用户电力运营成本分析优化模型。分析工业用户历史负荷情况,依据算法预测出其未来一年的负荷,将现有电价规则训练为电价分析模型,代入工业用户未来一年的负荷情况,可得到该工业用户最优的变压器配置和电价策略。科学分析工业用户电力运营成本,制定优化方案,可切实帮助用户降低企业用电成本,解决企业受电成本虚高问题,实现由被动服务向主动优质服务转变。

  • 2021-06-23
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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