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个人信息保护国际规制比较研究

随着新一代信息技术的迅速发展和逐渐渗透到各行各业,个人信息保护开始与大数据发生紧密关联,并被赋予了新的时代意义。个人信息保护成为数字贸易规则议题中的重要一支,主要聚焦于基础性概念的再定义、数据的使用与共享问题以及背后更深入的权利原则。回顾了国内外个人信息保护议题的概念困境和理论研究,分析了当前欧盟、美国、日本对待个人信息保护议题的立场分歧和政策举措,并对我国关于个人信息保护的法律制定、执法规范和对外主张进行解读,为我国今后完善个人信息保护法律法规和政策举措以及应对数字贸易规则谈判提供依据和建议。

  • 2022-01-18
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新时期我国卫星产业面临的机遇与挑战

面对复杂严峻的国际形势和“十四五”时期推动经济社会高质量发展要求,我国提出加快构建“双循环”新发展格局。卫星产业作为战略性新兴产业,对新时代构建“双循环”新发展格局具有重要支撑作用。在此背景下,结合我国卫星产业发展情况,分析其面临的机遇与挑战,提出促进我国卫星产业发展的建议。

  • 2022-01-18
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MEC产业发展分析研究

由于国家政策和5G商用进程的推动,国内的边缘计算技术正在快速落地。产业链各方都在积极探讨 5G+MEC在垂直行业的解决方案,新的业务形态和运营模式都在不断涌现。在充分调研运营商、云服务公司、设备提供商和标准组织在MEC方面的研究和进展的基础上,对MEC部署中可能存在的关键问题进行了分析和探讨。

  • 2022-01-18
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隐私计算定向广告应用的法律边界

目标用户可见是定向广告运作的基础。在发现、追踪目标用户的过程中所使用、形成的用户画像并非都是具指向性的标识化数据,以隐私计算技术刻画用户画像是一个标签化而非标识化的过程。标签化的用户画像首先要求对数据进行隐身化处理,另外用户画像的刻画非由一方主体利用本地数据完成,画像形成是多方数据协同处理的结果。以隐私计算进行多方协同处理的技术分为中心化计算模式和分布式计算模式。使用不同隐私计算技术处理的不同类型、不同风险级别的个人信息,在不同场景下的合法性条件不同,法律的任务是为此确立相应的标准。

  • 2022-01-18
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基于文本内容分析法的公共数据开放政策研究

在数据已经正式成为新型生产要素的背景下,公共数据开放问题显得越发重要。通过采用Python编程实现多地公共数据开放政策文本的自动化获取,然后研究发文时间、发文数量和地域分布特点,并进行词频统计及文本相似度计算,进而分析政策总体情况和存在问题,为各地制定相关政策文本提供建议和参考。一是研究各地公共数据的定义问题并搭建其表达框架;二是讨论研究开放对象是否面向所有人;三是针对开放安全问题,拓建政府安全政策的工具维度,并发掘该问题演变趋势。

  • 2022-01-18
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隐私计算技术:数据流动与数据安全的协同保护规则构建

在推进数据生产要素市场化配置的政策导向下,隐私计算技术凭借异地处理原始数据、量化隐私保护水平等技术优势有效满足了国家现代化治理过程中对于数据安全保障和数据有效使用的双重需求。在该技术尚不成熟的当下,如何为该项技术提供良性发展的制度环境成为亟需解决的法律议题。在明确该技术促进数据安全保障义务转型的法律属性和“服务使用方-服务提供商-数据提供方”的法律关系后,不难发现该技术的监管定位应当是技术标准与法律规则的聚合,即将该项技术以数据协作机制组成部分、技术模式分类监管和再识别风险预防等路径嵌入至现行数据安全立法体系。

  • 2022-01-18
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基于氮化镓全球专利布局特点推进我国氮化镓产业创新发展

由于横向扩散金属氧化物半导体(Laterally Diffused Metal Oxide Semiconductor,LDMOS)器件物理层面已处于极限状态,因此5G基站采用了射频氮化镓器件取代LDMOS器件。氮化镓属于宽禁带半导体,可承受更高的工作电压,工作温度和功率密度,因而其能耗、频率等方面品质更优。从年度申请量、申请人、地域分布、技术分布等多个角度对全球氮化镓及氮化镓功率放大器的专利布局进行分析,基于专利数据特点,从专利层面提出推动我国氮化镓企业知识产权能力建设的建议。

  • 2022-01-18
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中国宽带网络“十三五”发展成效及“十四五”趋势分析

宽带网络作为各国推动经济发展和产业变革的优先行动领域,是驱动数字经济发展壮大的重要引擎。目前,随着全球经济社会数字化转型的深入推进,宽带网络发展迎来新一轮机遇。介绍了“十三五”时期我国宽带网络的推进情况和取得的成效,分析了“十四五”时期我国宽带网络的发展趋势,提出了我国促进宽带网络进一步走深向实的措施建议。

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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

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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。

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