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免费社交软件用户的隐私危机及其规制

随着信息化服务快速普及和互联网商业模式不断创新,免费社交软件已经进入用户生活的方方面面。然而,用户享受社交软件的各种免费服务时,用户个人隐私信息的强制性收集和不当处理等行为是用户普遍担忧的问题。用户个人信息和隐私的有效保护,让用户不再"裸奔"既是离不开用户个人自我教育来提高不当网络行为的自我约束,又是需要加强社交软件运营者的自律性,更是需要亟待提高政府规制侵权行为的质量。因此,在法治框架下构建多元主体合作的个人隐私保护机制,有效防范和共同抵制侵权行为,积极探索和构建防控个人隐私危机的法律规制是极其重要的。

  • 2022-02-19
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深度解读电信区块链八大场景

由国内三大通信运营商中国电信、中国移动、中国联通联合主导发布的全球首个区块链电信行业应用白皮书《区块链电信行业应用白皮书(1.0版)》(以下简称《白皮书》)详细调研了区块链在电信行业的应用前景和发展现状,精心梳理了8类典型应用场景,为通信行业发展区块链业务提供了指引。

  • 2022-02-19
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电信行业大数据业务发展建议

世界每天都有几十亿人使用计算机、平板电脑、手机和其它数字设备,因此产生海量数据,这些数据或“大数据”被誉为新的“金矿”,已经成为企业很重要的一份信息资产,如何利用这些大数据将成为企业赢得竞争的关键。在所有行业中,电信运营商拥有明显的优势,电信运营商拥有多年的数据积累,其数据资源的广度和深度是互联网企业难以比肩的。

  • 2022-02-19
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我国电信运营商数据跨行业应用的现状与思考

在大数据概念刚刚兴起的几年中,电信运营商的大数据应用探索由于数据存储、应用平台的分散、缺乏统一规划及相关数据类人才等原因,还明显落后于互联网企业,仅有的应用也主要集中在内部传统业务发展、提高运营效益上。但随着国家对运营商提速降费的不断要求,手机渗透率趋近饱和,传统通信业务利润空间被不断压缩,而电信运营商通过3-4年的积累,数据质量、数据治理、数据标准等内部的能力建设已经趋于成熟,因此,通过数据服务提升收入对外变现的需求越来越强烈,也越来越迫切。

  • 2022-02-19
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浅谈电信运营商的大数据应用探索

如《大数据时代》作者迈尔-舍恩伯格所说,“大数据开启了一次重大的时代转型。……大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式,成为新发明和新服务的源泉,而更多的改变正在蓄势待发。”随着互联网时代的到来,以及数据存储能力的提升和分布式计算技术的发展,人们发现了海量数据的潜在价值,不断在大数据领域做出探索,试图从中挖掘金矿。而在媒体与投资的热烈追逐下,挖掘大数据价值的浪潮也不可避免的泥沙俱下,“炒概念”的现象成为常态,以至于人们现在谈到“大数据”一词,已经带有一丝负面的含义。

  • 2022-02-19
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央企一把手眼中的数字化转型

在经济增长方式由投资驱动型增长转向创新驱动型增长的宏观背景之下,着力发展数字经济,推动各产业数字化转型是我国实现发展方式转变、经济结构优化、增长动力转换的一项重要综合性措施。5G、云计算、大数据、物联网以及人工智能等新技术与国民经济各产业的融合不断深化,有力推动着各产业数字化、网络化、智能化发展进程,成为经济社会发展变革的强大动力。

  • 2022-02-19
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移动网数字化运营模式及场景规划探讨

在5G大规模部署的背景下,按照移动网数字化运营的4个目标,以实现4类生产价值为导向,规划提出了2种移动网数字化运营模式。在总结已有场景运营经验、梳理新的场景需求后,对现场景做深和新场景扩充提出了规划建议。最后,也对移动网数字化运营走向智能化进行了展望。

  • 2022-02-19
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“十四五”城市数字化转型路径与策略思考

当前,数字化正以不可逆转的趋势改变人类社会,已然成为推动经济社会发展的核心驱动力,全面重塑城市治理模式和生活方式。为顺应时代发展趋势,全国各地都在积极部署数字化转型战略,数字化转型已成为今年全国各地“两会”热词,但在新发展阶段、新发展理念、新发展格局下,城市数字化转型究竟是什么?为什么要?需要做什么?如何来做?这些都是摆在管理者面前,需要去共同实践和思考的课题。

  • 2022-02-19
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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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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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