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．
文章以关联数据思想为基础,提出了一个基于关联数据的递进式政府数据开放模式,将政府数 据开放分为数据开放、关联开放和深度开放三个阶段,给出了一个四层结构的松耦合和开放性的技术框架, 对框架所涉及和需要解决的关键性问题进行了探讨,包括数据描述与发布、数据管理与服务、语义互操作支 持以及社会化参与等,为相关研究和实践提供一个系统性的路径指导和实现参考。
文中利用逆 P-集合生成∨型大数据结构,给出∨型大数据的新概念,如大数据区块、区块矩阵、区块元、区块元矩阵与 数据元概念；利用这些概念给出区块属性推理结构、区块矩阵推理结构、区块元智能分离定理、区块元智能检索定理、区块与区 块元等价类定理；给出区块元智能分离准则、区块智能检索准则；给出区块元智能分离-区块智能检索算法与算法过程；给出大
消防大数据分析平台是实现智慧消防所必需的基础设施。本文基于无锡消防大数据应用平台建设的实践 成果与经验．结合消防工作的业务特性与应用需求，从消防工作的大数据属性、消防大数据应用平台建设目标与任 务、消防大数据应用平台设计与实现、消防大数据典型应用、消防治理模式创新等方面进行介绍。最后对消防大数据 建设工作进行了实践反思与未来展望。
文章全面调研英美开放政府数据在商业应用方面的大量案例实践．发现美国政府数据平台提供 巨量开放数据，其发展模式已经从数据资产到数据消费；英国走内涵化发展路径。是目前开放水平和服务质 量最高、最为成熟的开放政府数据平台．其商业应用模式是企业孵化引领经济创新。随着开放数据运动的深 入。中国的数据平台建设应该不仅强调数据数量．更应注重数据的商业应用，这必将加速我国建设世界一流 的开放政府数据平台进程。
在发布同时包含关系和事务属性的数据（简称为关系．事务数据）时，由于关系数据和事务数据均有可能受 到链接攻击’需要同时匿名这两部分的数据．现有的数据匿名技术在匿名化关系．事务数据时会造成严重的数据缺 损，无法保障数据可用性．针对此问题，提出了阮．『）哆样化模型，通过等价类上的，．多样化约束和事务数据上的缸匿名 约束来保证用户隐私不被泄露．在此基础上，设计并实现了APA和PAA两种满足该模型的匿名算法，以不同的顺序 对关系．事务数据进行匿名，并提出了相应的数据缺损评估方法．实际公开数据集上的实验结果表明，与现有的数据 匿名技术相比，APA和PAA能够在保护用户隐私的前提下，以更低的数据缺损和更高的效率完成对关系．事务数据 的匿名．
：传统的铁路运输行车指挥模式对调度员的记忆力和经验依赖程度高，随着企业运输任务的不断增加，造成 生产任务难以完成等诸多问题，通过分析企业铁路运输作业流程及特点提出了基于人工智能的调度计划编制方法， 给出了基于人工智能的企业铁路调度计划编制系统的结构方案。
从媒介主权、信息主权和数据主权这三个概念的区别、演变出发，论述了在大数据时代下数 据主权的重要性。当前的大数据和云处理的发展已经超越了原先以国土疆界为划分的安全概念，挑战了主权 概念，带来了复杂的权责关系。数据主权是一种权力，但实施这种权力则需要数据掌控分析能力。这种权力 和能力体现在国家安全和国家竞争力两个方面。大数据是国家战略资源，中国应构建自己的国家数据战略， 包括加强国家安全、推动技术创新和完善政府决策等。
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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，
近年来，AI？快速发展。算力、存力、运力以及模型能力的协同发展水平成为衡量地区数字竞争力的关键。算力支撑数据处理与计算，存力保障数据的高效存储与调用，运力保障数据的跨域传输，模型能力则深度释放算力在各场景的应用效能。综合算力是指以算力为核心、存力为基础、运力为纽带、模力为赋能、环境为发展保障的多维度协同能力体系，是衡量数字经济发展的核心生产力指标。如何更科学评估我国综合算力发展现状，全面把握区域产业短板与优势，成为推动数字经济高质量发展的重要命题。
2022年5月，全球首款全自动生成的32位RISC-VCPU"启蒙1号"由中国科学院计算技术研究所利用AI技术成功设计。AI的利用，将生产周期从数月降至5小时生成400万逻辑门，效率提升至1/1000，标志着芯片设计进入智能化时代
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