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公共利益下个人信息的使用与保护

自2020年新冠肺炎疫情暴发以来,为实现疫情联防联控,公民的个人信息被广泛收集与应用。面对我国疫情防控的特殊需要,有必要基于公共利益限制个人信息权益,对部分个人信息的收集使用实行同意豁免,同时明确界定公共利益的必要性范围。通过分析基于公共利益之目的而对个人信息权益进行限制的法理依据,进而探索公共利益之下同意豁免的正当性以及必须遵循的必要性限制,最后提出个人信息安全保护的具体措施。

  • 2022-01-20
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新冠疫情下对交通的反思

新冠肺炎疫情持续到现在,还没有要结束的样子,但已经对人们的观念、态度和行为产生了深远的影响。政府部门开始反思各项政策并作调整,各行各业开始思考新的发展模式;普通老百姓除了关心假期结束后什么时候返回单位上班,保住工作和继续赚钱以外,也开始关注生活环境和健康。

  • 2022-01-20
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国内个人信息和隐私保护方面的思考

自党的十九大以来,党和国家愈发重视网络信息安全,习近平总书记提出了总体国家安全观,指出“没有网络安全就没有国家安全”。党和国家对网络安全的重视同我国当前的经济社会基础环境是密不可分的。自改革开放以来,尤其是最近十年,我国紧紧跟随互联网产业革命,依托国内和国际市场成为了世界上数一数二的互联网大国,孵化出了一些列具有国际影响力的互联网行业巨头,推动了云计算、大数据、人工智能等新兴技术从诞生到逐步成熟,深刻影响了人民生产和生活的方方面面。

  • 2022-01-20
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个人隐私保护与公共数据开放的利弊权衡

在宏观政策的推动下,基于产业发展的实际需求和经济驱动的明显预期,关于数据要素市场的培育以及相关基础建设的热潮此起彼伏。仅2020年4月以后,天津、广西、北京等地就相继公布了建设大数据交易中心的决定及相关规范文件;5月,山西省通过了《山西省大数据发展应用促进条例》;7月,安徽省发布了《安徽省大数据发展应用条例(征求意见稿)》;11月,广东省公布了《广东省数字经济促进条例(征求意见稿)》;12月,浙江省通过了《浙江省数字经济促进条例》,吉林省公布了《吉林省促进大数据发展应用条例》。可以预想,2021年各地关于数据经济和数据应用的立法活动仍将持续活跃。

  • 2022-01-20
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大数据防疫中的个人信息保护权衡

从突发公共卫生事件的防控治理角度来看,对个人信息的收集和处理,不仅是“大数据+网格化”治理的必要步骤,也是整个突发事件应对的题中应有之意。某种意义上来说,疫情防控的有效性,需要高度依赖疫情信息的监测、收集、报告、解释、发布机制,只有在及时、准确、全面的信息获取和处理机制之上,才能够支撑科学、有效、快速的决策,并落实到各种具体举措上。包括对人群根据不同风险级别采取不同措施、进行物资和人员的高效调度、对公众发布合适的信息通报等等。

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新冠肺炎疫情对数字经济领域消费的影响及对策

当前,新冠肺炎疫情形势严峻。党和国家高度重视控制疫情蔓延,从全国到地方采取了多种防控措施阻隔疫情进一步扩散。在此背景下,国家经济运行各方面受到不同程度影响,数字经济领域消费在此次疫情中起到特殊作用,同时也迎来了新的机遇和挑战。

  • 2022-01-20
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疫情下的数据利用和个人信息保护再权衡

全国范围的新冠肺炎疫情抗击工作开展以来,围绕“早发现、早隔离”的防治原则,人们利用包括大数据技术在内的多种手段,进行重点人群的监测预警、统计分析,以准确、及时、全面的信息为武器对抗疫情。相关的应用包括实时监测车辆、人口动态信息,或利用大数据开展人员流动监测,为研判疫情态势提供技术支持;包括面向公众的“同程排查”服务,用户输入行程日期、车次和地区,即可查询已被披露的新冠肺炎确诊患者同行的火车、飞机和地铁等等。北京、天津、江苏等地方主管部门公布“病例发病期间活动过的小区或场所”,帮助市民及时了解疾病线索,便于社区有针对性地开展疫情防控工作。

  • 2022-01-20
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综合能源服务发展情况研究

近年来,国家出台相关政策推进综合能源改革试点建设,国内大型能源电力企业积极探索,加快布局综合能源服务市场,部分项目具备良好的经济效益、环境效益、社会效益。当前,综合能源服务也存在一些问题,主要表现在:行业缺乏整体发展规划,支持政策有待完善;能源行业各领域各子系统间存在壁垒,体制机制改革还需进一步深入;综合能源服务标准体系不健全,商业模式不成熟,缺少高标准的示范项目;产业链、生态圈尚未形成,企业间的沟通合作不强,缺乏专业跨界人才。为推动综合能源服务发展,建议:一是强化规划引领,加大政策支持力度;二是破除行业和区域壁垒,从市场机制、价格机制、管理机制、运营机制等方面,加快建立健全有利于综合能源服务产业发展的体制机制;三是凝聚行业力量,加快建立综合能源服务标准体系,创新技术商业模式,打造典型示范项目;四是搭建综合能源服务平台,加强产业链开放合作,加强从业人员培训交流,支撑行业高质量发展。

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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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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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数据中心机房建设方案2026

数据中心是国家标准《数据中心设计规范》GB50174-2017新版规范重新定义的专业名词。数据中心的定义:为集中放置的电子信息设备提供运行环境的建筑场所可以是一栋或几栋建筑物,也可以是一栋建筑物的一部分,包括主机房、辅助区、支持区和行政管理区等。灾备数据中心用于灾难发生时,接替生产系统运行,进行数据处理和支持关键业务功能继续运作的场所。

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