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隐私计算研究进展、现状及趋势

一个新的理论从创立到得到社会各界认可,往往需要较长的时间,克服各种困难,不断迭代演进,逐步发展完善,隐私计算还需要做大量的理论和技术探索研究。根据大数据安全和隐私计算技术的发展,中国中文信息学会大数据安全和隐私计算专业委员会 2018 年因势而成立,隐私计算是本专委会致力于推动的重要学术工作。经过几年来隐私计算的研究与发展,隐私计算得到学术界和产业界的认同,因此本专委会(李凤华、李晖、邱卫东、牛犇、邹德清等)从 2021 年开始撰写隐私计算研究进展报告。

  • 2022-01-12
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面向中国资本市场应用的分布式总账白皮书

近年来,金融领域的技术创新不断涌现,以金融科技(FinTech)为代表的一 系列影响深远的技术创新,正在改变着金融服务业的业态。其中,分布式总账技 术(Distributed Ledger Technology,简称 DTL)得到了金融界和 IT 界的普遍关注。

  • 2022-01-12
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数据要素市场发展的立法范式研究

数据要素市场发展的立法首先需要研究与厘清数据要素的特殊性,从数据要素特殊性和数据安全保护出发,通过对数据要素与现有法律范式已有明确规约的不动产、动产与无形资产的比较分析,确立数据要素市场发展的系统工程框架,并进而研究适合中国特色环境与制度的立法范式,作 为新型的生产要素,数据与传统不动产、动产、无形资产在实物形态、唯一性、法律规范、确权方式、侵权判定、技术保障以及转移方式等方面具有显著不同的特点.数据要素市场发展需要从制度设计、激励开发、安全利用与长效发展等经济学角度进行系统规划与设计.数据要素市场发展是一个复杂的社会系统工程问题,除了法律因素以外,还需要综合考虑技术、经济、商业等多个系统的相互作用与影响,可以借鉴中国特色社会主义法律体系形成的基本路径——“针对现实问题→政策原则指导→地方立法探索→行政立法规制→总结上升法律”。

  • 2022-01-12
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Kubernetes网络和云厂商实践浅析

Kubernetes 是一个可移植的、可扩展的开源平台,用于管理容器化的工作负载和服务,可促进声明式配置和自动化。Kubernetes 源于希腊语,意为 "舵手" 或 "飞行员",Google 在 2014 年开源了 Kubernetes 项目,Kubernetes 建立在 Google 在大规模运行生产工作负载方面拥有十几年的经验的基础上(Brog系统),结合了社区中最好的想法和实践。

  • 2022-01-11
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存量客户风控与运营

存量客户的含义:指某个时间段里原先已有的客户,与新增客户相对应。客户可以指用金钱或某种有价值的物品来换取接受财产、服务、产品或某种创意的自然人或公司。是商业服务或产品的采购者,他们可能是最终的消费者、代理人或供应链内的中间人。

  • 2022-01-12
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Linux内核Page Cache和Buffer Cache关系及演化历史

在我们进行数据持久化,对文件内容进行落盘处理时,我们时常会使用fsync操作,该操作会将文件关联的脏页(dirty page)数据(实际文件内容及元数据信息)一同写回磁盘。这里提到的脏页(dirty page)即为页缓存(page cache)。

  • 2022-01-11
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全光网络技术发展与演进

基于网络业务发展趋势和全光网发展现状,分析了全光网的架构和关键特征,提出了未来全光网的发展方向,包括自动化、智能化、高可靠和城域延伸趋势;同时,研究了支撑全光网演进的基础关键技术,包括光层调度技术、光层数字化技术和电层调度技术,其中光电协同运作可以充分满足低时延、大带宽和安全可靠的网络需求。随着WSS成本的快速显著降低,ROADM将从骨干网络逐渐走向城域边缘网络,实现全光网的广泛部署。

  • 2022-01-10
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基于功能安全的示例AUTOSAR软件系统

功能安全是一个在项目开始阶段就要引入的话题,它对于整个系统的设计都会有影响,如今AUTOSAR已经运用到了绝大多数汽车ECU当中,AUTOSAR的标准规范里同样有功能安全相关的说明。 AUTOSAR本身并不提供完整的安全解决方案,项目本身仍需要遵从ISO26262的规定来达到期望的安全等级设计,但AUTOSAR提供功能安全措施与机制,来支持实现系统所必要的功能安全。

  • 2022-01-10
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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试图还原真实的训战, 从理念到方法, 从消化到创新, 回答的核心问题如下: ·到底什么是训战? 训战提出的背景和被赋予的使命是怎样的? ·训战是如何实现提升学习效益 、 加速关键人才培养的? ·训战瞄准的业务场景和需求是怎样的? ·如果要实施训战结合的学习或人才培养项目, 其中的一些关键技术 、 方法应该如何作? · 随着技术发展, 训战的可能进化路径和样貌会是怎样的?

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