如何在数据应用过程中保护用户隐私，一直是近年来工业界和学术界的热点。本次讲座将为大家介绍，如何通过 Analytics-Zoo 和 Flink，在 Intel SGX 上实现隐私保护的 Cluster Serving，从而在 Model Serving 过程中保护用户数据、模型和预测结果。
大数据的出现，帮助医疗行业有效地解决了当前的问题，有力地推动了卫生部强调的医疗、医疗改革和医疗保险三轮驱动，依靠数据作为链条，预防为主、防治结合，建成一体化的医疗服务体系。 2018 年 9 月 13 日，国家卫生健康委印发了《 国家健康医疗大数据标准、安全和服 务管理办法（ 试行）》， 对医疗健康大数据行业从规范管理和开发利用的角度出发进行规范。《办法》 从医疗大数据标准、 医疗大数据安全、 医疗大数据服务、医疗大数据监督四个方面提出指导意见， 医疗大数据领域的未来确可预期。
随着互联网时代到来，特别是新媒体浪潮袭来，“全民记者”时代，信息生产者不再局限于新闻媒体，公民也在生产新闻。部分热点新闻的生产模式也演变为网民爆料引发网络舆情，到新闻媒体加工再生产爆料信息引发次生舆情。传播者和接受者双方的身份界限模糊化，双方在新闻传播过程中保持着密切的交流与互动。这对于进行舆情工作的政府、媒体、企业等部门单位来说，掌握了媒体并不代表就掌握了网络信息内容生态。
数字化转型的总体思路 数字化转型的工具和方法
日海物联是深圳日海通讯技术股份有限公司全资子公司，母公司日 海通讯成立于1994年，2009年在深交所上市（代码：002313）。 ？ 2017年9月，日海通讯联合大股东润良泰基金，出资6000万美 元入股全球领先的物联网云平台企业Ayla Networks，并通过日海 物联联合美国Ayla Networks成立合资公司日海艾拉Ayla Sunsea。 ？ 同时，日海物联以1.7亿元资金收购全球领先的无线通讯模块企 业龙尚科技。 ？ 公司主要提供物联网云平台、模组、应用解决方案、电信业务虚拟 运营等业务。现有员工200余人，其中研发人员超过一半。
城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。
自动化投放：基于投放策略模型和投放效果数据，建立工业化自动化投放链路，搭建自动投放引擎和效果规则引擎，双重引擎中台助力客户高效高质增长。 拉承一体：通过剪切板+设备指纹+动态打包能力，集成SDK，提供拉承接一体的方案,。具备拉新、拉活等场景有效数据追踪能力，提升推广的转化率。 DPA策略：构造了一整套的自动化、千人千面的广告投放链路，支持每天千万级别的用户实时更新、千级素材自动化筛选、审核与上线机制
政务大数据指政府所拥有和管理的数据，具体包含（不限于）自然信息、辖区建设、辖区健康管理统计监察和服务与民生消费类数据。从广义来看，政务大数据还是政府工作开展产生、采集以及因管理服务需求而采集的外部大数据，为政府自有和面向政府的大数据。 随着政务大数据信息的不断开放及规范，政务大数据会在包括城市规划、交通管理、环境保护等多领域被应用。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
中服云作为国内领先的工业物联网平台厂商，其技术架构与功能特性高度适配火山地震监测场景的需求
人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能 发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家 和世界科技强国，按照党中央、国务院部署要求，制定本规划
：整合多模态医学数据，包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据，完成 不同时间点、条件下的数据对齐，构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法，提供跨模态标注算法和标注工具， 揭示跨模态数据之间的语义关联性，帮助分析其相互作用和整 合效果，提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据，提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法，对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等，以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台，促进跨学科研究团队的协作， 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具，辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。
为抢抓人工智能发展新机遇，支持人工智能技术赋能智能终端产品，推动智能终端产业高质量跨越 式发展，加快建设国际国内领先的人工智能终端产业集聚区，按照《关于加快发展新质生产力进一步推 进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方 案》等文件要求，结合我市实际，制定本行动计划
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