一、概述 “大数据”无疑是近年来最热门的科技名词，“大数据广告”、“大数据电商”、“大数据金融”、“大数据医疗”甚至是“大数据农业”，这些“大数据”令人眼花缭乱。“大数据”给产业带来了巨大的变革，不但改变了一些行业惯有的思维方式，同时也带来了很多争议，用户隐私安全便是首当其冲的一个。 二、什么是隐私数据 研究用户隐私保护技术，首先要明确什么是用户隐私数据，GEO对用户隐私数据做了如下分类： image003.png 1、 PII （Personal Identifiable Information），也就是能够明确标识一个人身份的数据，比如用户的姓名、手机号、身份证号、电子邮箱、住址等。 2、 用户相关信息，比如用户的年龄、性别、公司、职业等信息。这类信息虽然不能直接标识一个用户，但是把这些条件组合在一起，还是有相当的隐私风险的。比如“年龄36岁，在天恒大厦工作，担任集奥聚合GEO的架构师”，通过这些条件很容易定位出一个人，这就是所谓的“Quasi-identifier”。 3、 用户属性标签，为了解决“Quasi-identifier”的问题，很多人会把用户信息进行一定的泛化，比如上面的例子可以泛化成“30-40岁，在东直门附近工作，IT行业，喜欢汽车”，相较之下这样会显得模糊一些，也就是常说的“k-anonymity”。但严格来说，这些数据还是会涉及用户隐私，并非绝对安全。 三、国内外相关法律法规 在用户隐私安全保护方面，国外起步较早，形成了许多法律法规，国内目前还处于起步阶段： image005.png 四、GEO隐私保护技术 作为业界领先的大数据技术公司，GEO一直对隐私保护十分关注，GEO的技术平台对此做出了全方面的布局和设计，拥有众多相关技术专利。 1、 统一标识，GEO不采用任何Cookie、PII或PII加密后的数据作为用户标识，而是对用户随机编号，我们称之为GEO User ID。该ID没有任何物理意义，仅仅是一个编号，不同来源的数据采取统一的GEO User ID进行交换，有效解决PII问题。 image007.png 2、 流处理技术，对于数据本身存在的用户隐私数据，GEO认为只要存储在一个物理介质上的就是不安全的。因此，GEO的技术平台对这类数据的过滤采用了流处理技术，脱密前的原始隐私数据不会保存，即使系统被黑客攻破也不会导致隐私泄露。 3、 标签化处理，GEO的用户标签主要有两类，一类是用户原始标签，一类是广告标签。原始标签保存在经过授权的第一方或第三方数据库中，广告标签保存在GEO自己的广告投放系统中。广告标签在第一方或第三方数据库中计算得到，也就是说我们不知道每个人是谁，也没有保存个人身份和兴趣标签，我们只知道该给他投放什么广告。 4、 自动处理技术，GEO的广告标签计算完全凭借自身的自动算法实现，没有人为介入，整个流程不可逆，完全是一个黑盒子，避免了人为原因造成的风险。 5、 加密技术，GEO采用三个层架实现数据加密处理：网络层、数据汇聚层和应用层。网络层主要通过传统的防火墙、IDS等方式实现数据通道安全；数据汇聚层通过专有硬件实现数据的加密、过滤和去隐私化处理；应用层主要从分布式存储、数据交换、业务模型等方面进行数据加密，保证系统的安全性。 6、 系统管理能力，系统的安全离不开有效的监控和管理。为此GEO专门开发了具备多级监控、调度和管理能力的iManager系统，能有效管理全国几十个数据中心，配合相应的管理制度，最大限度的保证隐私数据安全。 7、 用户可管理性，用户可以了解自己的哪些数据被用作了哪些用途，并且用户可以要求系统停止使用这些数据。比如用户可以要求终止个性化广告展示服务。这个能力只有基于非Cookie技术才能实现。我们都知道Cookie的生命周期短，用户必须不断告知系统停止服务，然而非Cookie技术就不存在这个问题。
互联网金融市场是传统金融市场与互联网的结合，是通过互联网金融平台来实现资金融通，支付,投资和信息中介服务业活动的市场。资金供需信息直接在网上发布并匹配,供需双方直接联系和匹配,不需要经过银行、券商或交易所等中命。
Internet （ 互联网，又称因特网）是全球最大的、开放的、由众多网络互连而成的计算机互联网。它以TCP/IP协议进行数据通信，把世界各地的计算机网络连接在一起，进行信息交换和资源共享。Internet包括以下内容:基于TCP/IP协议的网间网；使用和开发这些网络的用户群:可以从网络上获得的资源集。
经历了喧嚣，区块链行业终于再次回归平静。相比喧嚣时的鱼龙混杂，平静时“区块链正规军”大规模入场。在 全球科技公司中，亿欧智库选取15家行业领军企业，分析其对区块链的技术探索和商业应用。 科技公司争相入局区块链，可以快速推动区块链行业健康发展，也可以促进区块链技术应用落地。总体来看，其 布局主要分为三个方向：To B底层平台、To C行业应用以及区块链+物联网
国内云计算产业环境及生态开始逐渐成熟：IaaS 产业的高速发展、PaaS平台的成熟成为上层SAAS 应用爆发的基础。
以物联网技术赋能区域医疗体系
国外智慧城市最早可追溯到1992年新加坡首次提出智慧岛计划，随着信息技术不断快速地发展，推动了社会不断进步，很多国家和地区开始进行智慧城市建设，直至2010年开始在全球掀起了智慧城市建设的热潮.
大数据的发展趋势 如今，大数据的发展趋势正在迅速转变，但专家预计机器学习、预测分析、物联网、边缘计算将在未来几年对大数据项目产生重大影响。
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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，
算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程，编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态，积极听取产业界的意见与建议，不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容，适时修订并发布报告的新版本，以更好地推动算力互联网发展。
为更好地推动数据智能服务产业发展，本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势；第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素；第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱；第四部分阐述数据智能服务的产业载体，第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式，最后根据上述研究，从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势，为我国数据智能服务产业发展提供参考。
通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取，包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。
利用人与大数据技术，结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等，研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中，不改变医生工作流程，输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药，医生进行加减化裁即可成方，节省医生诊疗时间，提高工作效率。
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