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政务大数据测评经验分享.杨兴

01 政务大数据安全保障 02 政务大数据等保测评实践 03 政务大数据测评典型问题 政务大数据定义 ? 通过大数据技术将政务相关的数据整合,应用在 政府业务领域,赋能政府机构,提升政务实施效 能。这些数据包含了政府开展工作产生、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。

  • 2021-06-23
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金融数据共享与安全解决方案.联邦学习.陈天健

01 数据与价值交易 02 视觉系统与数据真实性保护 03 联邦学习与数据贡献定量分析 04 总结与展望 横向联邦测定样本数据价值 oogle Federated Learning Concept 2017

  • 2021-06-23
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从大数据征信视角谈个人金融信息保护.郭胜基

一、大数据与征信 二、征信与个人金融信息保护 三、隐私计算-百行征信只是搬运工 四、我们的倡议 1、特点:5V ? Volume 数据量大,对存储、计算能力要求高 ? Variety 种类多,包括多种来源的结构化、半结构化、无结构化数据 ? Value 价值密度低,需要机器算法进行数据挖掘 ? Velocity 速度快,产生速度快,要求处理速度快,时效性要求高 ? Varacity 数据质量要求高,包括准确性、可靠性等

  • 2021-06-23
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PKI技术保障大数据安全

PKI技术保障大数据安全 从To C 到 To B, 现在是 To D 时代 PKI是保障大数据安全的唯一可靠技术 沃通PKI保障大数据安全应用实践。 数据机密性(Privacy) 身份真实性(Authentication) 行为不可否认(Non-repudiation)

  • 2021-06-23
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大数据协同安全技术研究与实践

大数据协同安全技术研究与实践 通过对数据保险仓”的6个关键技术和3个实战案例进行讲解,让大家了解如何解决大数据共享利用等协同应用场景下的数据安全管控问题,实现协同安全计算环境,所有导入的数据在隔离的安全计算环境中进行,数据安全可感知、细粒度可授权、动态访问控制,所有操作可审计,分析结果经过审核后输出,实现在安全可控制前提下的共享。

  • 2021-06-23
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信创安全

信创安全 数据安全如今在全球都受到极大的关注,大家都在讨论这个话题。大数据时代,数据是最重要的资产,但什么是数据安全、该如何做数据安全?杜跃进博士将分别从大数据环境下的数据安全、数据安全所面临的挑战以及360对数据安全的思考等方面展开讲解。

  • 2021-06-23
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大数据智能安全

随着几十年的信息化建设,人类已正式迈入大数据时代,数据成为物质、能源之外的新型资源。 1.三元空间新时代 2.网络空间的挑战 3.深度学习的问题 4.认知计算的方案

  • 2021-06-23
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大数据环境下隐私保护与风险管控技术

背景与挑战 现状与热点 成果简介 数据规模、数据复杂性快速膨胀,如何在大数据时代保障信息安全是现实而迫切的需求 各类网络信息系统产生的数据规模越来越大,大量高价值信息隐藏在其中 提高数据共享能力,并以此为基础提升数据的发掘利用水平是不可逆转的发展趋势 数据高度共享、数据有效发掘利用,与数据有效控制、用户隐私保护等安全需求之间存在明显冲突

  • 2021-06-23
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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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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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人工智能算法与应用场景介绍

通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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利用人与大数据技术,结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等,研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中,不改变医生工作流程,输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药,医生进行加减化裁即可成方,节省医生诊疗时间,提高工作效率。

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