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大数据时代信息伦理的困境与应对研究_梁宇

大数据时代信息伦理面临更大挑战。通过现实案例分析大数据时代信息伦理的主要困境,包括信息隐私被肆意侵害、信息污染屡禁不止、主体价值迷失普遍存在、信息不公持续扩大等方面。从技术根源、社会根源和主体根源分析信息伦理的成因,认为要从明确信息伦理原则、加强社会监管、强化技术创新、加强信息伦理教育等方面消解信息伦理之困。分析信息伦理困境的深层根源,寻求消解大数据时代信息伦理困境之道,以推动大数据技术更好地服务于社会进步与发展。

  • 2021-06-18
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大数据系统推介下的网络消费异化_表征_溯因及消解_马会端

大数据推介系统促进了网络消费的便捷性、多样性以及普遍性。消费异化、网络消费异化、大数据推介系统以及网络消费行为自由异化之间具有内在的逻辑关联。网络消费异化是消费异化的特殊表现形式,而大数据推介系统则构成了网络消费中消费行为自由异化的技术诱因。人们的消费需求、消费心理、消费对象、消费环境异化等是导致网络消费异化问题的基本因素,而这些因素又共同构成了人们进行消费选择的前提条件,并由此导致了网络消费选择中符号化、同质化、被动化等消费行为自由异化的现象。网络消费作为满足人的消费需求的一种手段,基于现实需求的自由消费行为在大数据系统推介下产生了自由的异化,或者说成了一种受大数据推介技术所宰制的异化了的消费自由。在本质上,这种异化了的消费自由是一种消极的消费自由。因此,要在技术开发与实践过程中确立道德责任,促进技术应用者内在德性的养成,让消费者的消费行为建立在自决的判断和选择基础之上。

  • 2021-06-18
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工业互联网APP自动化测试系统和测试方法

本发明提供的工业互联网APP自动化测试系统和测试方法以流水线的形式来灵活构建测试流程,基于Kubernetes和Docker技术来构建测试环境,基于Jenkins进行代码构建,同时,流水线支持多种测试工具的整合。本发明在传统人工操作的基础上提供自动化的工业互联网产品测试的解决方案,针对当前工业互联网应用和微服务质量要求,开发面向工业互联网应用和微服务的测试系统,从文档、功能性、可靠性、性能、安全性、协同扩展性、兼容性七个方面展开测试,提出一种规范划、自动化的测试验证方法。

  • 2021-06-18
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高速铁路动车组Wi-Fi与5G融合组网应用研究

高铁实现5G全覆盖有助力提升是效能,同时给乘客更好的服务体验。

  • 2021-06-18
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一种新型工业互联网用电力设备箱

本实用新型公开了一种新型工业互联网用电力设备箱,包括设备箱主体,所述设备箱主体的上端设置设置有防雨盖,所述设备箱主体的正面设置有箱门,所述设备箱主体的底部设置有一号支撑柱,所述设备箱主体的底部四周在位于一号支撑柱的外侧设置有底部挡板,所述设备箱主体的底部的左右两侧的一号支撑柱之间设置有内部滑动杆。本实用新型所述的一种新型工业互联网用电力设备箱,通过向前拉动侧面把手,使得底部支撑杆呈现竖直状态,从而通过背面环形把手拉动设备箱主体,使得设备箱主体的移动搬迁更为方便,通过向前移动侧面把手收纳滚轮,从而使得设备箱主体的防止被人错误操作滚轮,使得设备箱主体更为安全。

  • 2021-06-18
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一种工业互联网用数据安全智能网关

本实用新型公开了一种工业互联网用数据安全智能网关,包括网关主体,所述网关主体的上端设置有开关,所述网关主体的下端固定连接有支撑底座,所述支撑底座的四周固定连接有定位保护底座机构,所述网关主体的前端设置有信号接口、电源接口与天线,所述电源接口位于信号接口的一侧,所述天线位于信号接口与电源接口的两侧。本实用新型所述的一种工业互联网用数据安全智能网关,设有定位保护底座机构与锅型可调节信号增强机构,能够方便更好的对装置进行放置与保护,增加装置工作的稳定性能,不易损坏,还可以方便增强装置的信号输出,便于进行调节,控制效果更为优异,提高装置使用性能,带来更好的使用前景。

  • 2021-06-18
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一种工业互联网的5G信号基站安全设备

本实用新型公开了一种工业互联网的5G信号基站安全设备,包括垫板,所述垫板的顶部安装有箱体,所述箱体的前端安装有馈线端口,且箱体的两侧靠顶部均设置有斜面板,所述斜面板的内侧安装有散热风扇,所述箱体的两侧中间均安装有承接座,且两组承接座的顶部之间连接有防护顶,所述箱体的内部安装有支撑板,且支撑板的内侧中间安装有防水板,所述支撑板的底部与箱体的内部底端之间连接有若干根支撑柱,且支撑板的顶部靠两侧位置均安装有侧挡板,所述承接座的两端均安装有凹型座,所述防护顶的两端均安装有与凹型座相对接的对接座;本实用新型具备较好的排水效果,且能够起到较好的防水作用,有效的对基站设备进行防护。

  • 2021-06-17
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一种应用于工业互联网的自适应异常检测系统

本发明公开了一种应用于工业互联网的自适应异常检测系统,包括机器学习算法、智能运维算法层、智能运维技术层以及智能运维应用层,所述机器学习算法泛指工业制造领域内较为普适的算法,如ARIMA、时序数据分解等,所述智能运维算法层包括指标聚类、指标分布预测、相似曲线识别以及异常区间对比,所述智能运维技术层包括无监督异常检测、有监督异常检测、算法自动选择和调参、指标辅助标注、多指标分类、巨变适配以及极限阈值配置。所述智能运维应用层包括异常检测、异常定位、根因分析以及异常预测。本发明型解决方案先进,普适性强,能够适配界内多种系统,并且能够基于系统的不同特点和情况进行灵活的技术和方案调整,具有很强的通用性。

  • 2021-06-17
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