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基于元數(shù)據(jù)分離的數(shù)據(jù)管理體系結(jié)構(gòu)及應(yīng)用研究

針對現(xiàn)有嵌入式工業(yè)計算設(shè)備的數(shù)據(jù)分散、管理不足等問題，提出了一種基于元數(shù)據(jù)分離的數(shù)據(jù)管理體系結(jié)構(gòu)。融合數(shù)據(jù)特性需求，設(shè)計了一種數(shù)據(jù)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化處理的規(guī)則庫，構(gòu)建了元數(shù)據(jù)信息組織模型、索引存儲結(jié)構(gòu)及標(biāo)準(zhǔn)格式的數(shù)據(jù)文件，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)文件與元數(shù)據(jù)分離存儲的管理模式，將數(shù)據(jù)文件存儲至索引目錄磁盤，元數(shù)據(jù)信息實時寫入時序數(shù)據(jù)庫。初步開發(fā)了數(shù)據(jù)管理的應(yīng)用原型系統(tǒng)，提升以元數(shù)據(jù)模型為基準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分級組織管理能力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，提高以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向的數(shù)據(jù)管理應(yīng)用服務(wù)效能。

發(fā)表于：2023/11/1

基于多模態(tài)特征融合的社交媒體賬號分類方法

社交媒體賬號分類方法從賬號的屬性信息出發(fā)，通過構(gòu)建賬號特征從而對賬號進(jìn)行分類，對從海量社交媒體數(shù)據(jù)中挖掘有價值的信息具有十分重要的作用?，F(xiàn)有社交媒體賬號分類一般基于用戶發(fā)布的信息提取特征，存在賬號信息描述不完整、分類有效性低的問題。針對上述問題，提出了一種基于多模態(tài)特征融合的社交媒體賬號分類方法。該方法綜合考慮賬號自身屬性、文本以及賬號之間的社交關(guān)系等信息，使用張量分析的方法對賬號所表現(xiàn)的多模態(tài)特征進(jìn)行融合。相比現(xiàn)有方法，所提方法可以更好地利用賬號的各種信息，獲得更好的分類效果。通過實驗，所提方法準(zhǔn)確率達(dá)到了93.74%。

發(fā)表于：2023/11/1

集成電路產(chǎn)業(yè)的多源數(shù)據(jù)融合前沿識別研究

大數(shù)據(jù)時代，能夠精準(zhǔn)及時地識別研究前沿對于科技戰(zhàn)略的定位和科研方向的部署尤為重要，可提供更加全面的決策參考和依據(jù)。利用自開發(fā)的多源數(shù)據(jù)融合分析方法，從全球期刊論文、會議論文、專利文獻(xiàn)、科技新聞、研究報告、科技政策、標(biāo)準(zhǔn)等數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和去噪，有效識別出集成電路領(lǐng)域當(dāng)前的研究前沿和技術(shù)清單。當(dāng)前全球集成電路領(lǐng)域的研究熱點和重點發(fā)展方向集中在半導(dǎo)體制造設(shè)備、高制程制造技術(shù)上，重點產(chǎn)品集中在高端芯片、功率器件、傳感器、存儲器以及第三代半導(dǎo)體的相關(guān)產(chǎn)品上。中國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)國產(chǎn)化迫在眉睫，前沿識別結(jié)果為政府與企業(yè)提供有價值的決策支持和參考。

發(fā)表于：2023/10/23

NVIDIA發(fā)布首部DPU和DOCA編程入門書籍

北京時間 2023 年 10 月 17 日，NVIDIA 宣布由 NVIDIA 撰寫的《數(shù)據(jù)處理器: DPU 編程入門》一書正式上市發(fā)行，成為 NVIDIA 的全球首部 DPU 處理器編程入門書籍。該書由機(jī)械工業(yè)出版社出版，將為使用 NVIDIA BlueField 系列 DPU 和 NVIDIA DOCA 開發(fā)環(huán)境的開發(fā)者提供實用指南，助力開發(fā)者快速上手，學(xué)習(xí)如何在 DPU 上靈活編程。

發(fā)表于：2023/10/18

神策數(shù)據(jù)案例解讀：企業(yè)如何提升可視化分析能力？

神策分析 2.5 版本正式發(fā)布經(jīng)營分析能力以來,已有不少客戶接入使用,并充分實現(xiàn)了可視化分析能力的提升。本文將為大家分享兩家客戶的真實反饋,希望能夠幫助您進(jìn)一步了解神策經(jīng)營分析的能力。

發(fā)表于：2023/10/10

Spectrum儀器數(shù)字化儀可以10GS/s采樣速度傳輸無限數(shù)據(jù)流

COTS解決方案可存儲6小時以上的數(shù)據(jù)，并可持續(xù)進(jìn)行信號處理

發(fā)表于：2023/10/7

面向區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)交換的層次化訪問控制方法

傳統(tǒng)的集中式訪問控制模型在某些場景下存在局限性，特別是在政府部門、軍事應(yīng)用等特殊場景中，數(shù)據(jù)的安全管理需要考慮保密性、完整性等因素，并且需要靈活且嚴(yán)格的訪問控制機(jī)制。此外，現(xiàn)有的層次化訪問控制方法對訪問層級區(qū)限的評估和驗證過程存在單點故障問題，且存在訪問層級區(qū)限泄露的風(fēng)險。為了克服這些限制，提出了一種面向區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)交換的層次化訪問控制方法，結(jié)合同態(tài)加密實現(xiàn)對訪問層級區(qū)限的保護(hù)。實驗結(jié)果表明，本方法有效地遏制了用戶“越級”訪問數(shù)據(jù)主體的安全問題，且在一些關(guān)鍵的功能上符合預(yù)期的運(yùn)行效率。

發(fā)表于：2023/9/26

創(chuàng)作型人工智能應(yīng)用下作者“數(shù)據(jù)控制權(quán)”的提出

當(dāng)人工智能使用作品作為數(shù)據(jù)來源并制造產(chǎn)物時，可能無法構(gòu)成合理使用?，F(xiàn)有著作權(quán)法僅規(guī)定了控制作品電子存儲行為的復(fù)制權(quán)，缺少對“數(shù)據(jù)使用”行為的控制。使數(shù)據(jù)處理者在獲得電子存儲的復(fù)制許可后，可以利用權(quán)利要素的缺失，自由使用創(chuàng)作型人工智能生成數(shù)據(jù)產(chǎn)物，對作者利益造成損害?；耍岢隽俗髡叩摹皵?shù)據(jù)控制權(quán)”，并通過案例分析、文獻(xiàn)研究等方式，論述“數(shù)據(jù)控制權(quán)”設(shè)立的正當(dāng)性、合理性并進(jìn)行框架建構(gòu)，填補(bǔ)著作權(quán)法中數(shù)據(jù)權(quán)利要素的缺失，對作品的數(shù)據(jù)權(quán)利進(jìn)行針對性的保護(hù)，同時也兼顧了作者與數(shù)據(jù)處理者的利益，為人工智能的數(shù)據(jù)使用的行為，提供了一種基于數(shù)據(jù)權(quán)和著作權(quán)相結(jié)合的保護(hù)思路。

發(fā)表于：2023/9/25

數(shù)據(jù)流通的歐盟戰(zhàn)略及其鏡鑒

歐盟近年來著重數(shù)據(jù)流通，其相關(guān)戰(zhàn)略可提煉為數(shù)據(jù)主權(quán)、單一市場與共同空間。數(shù)據(jù)主權(quán)是歐盟因應(yīng)數(shù)據(jù)博弈的核心戰(zhàn)略，內(nèi)松外嚴(yán)的數(shù)據(jù)流動模式為其理念。單一數(shù)據(jù)市場是維護(hù)數(shù)據(jù)主權(quán)的關(guān)鍵路徑，歐盟制定系列法案意圖建設(shè)“公平、自立，跨地域、跨領(lǐng)域”的數(shù)據(jù)市場。共同數(shù)據(jù)空間是建設(shè)數(shù)據(jù)市場的助推機(jī)制，歐盟將基于基礎(chǔ)設(shè)施打造若干數(shù)據(jù)空間。對此，中國須理性鏡鑒，立足國情而非削足適履，建構(gòu)扎根中國大地的數(shù)據(jù)流通制度體系。

發(fā)表于：2023/9/25

商業(yè)數(shù)據(jù)不正當(dāng)競爭行為的司法規(guī)制研究*

當(dāng)前大量存在的不正當(dāng)商業(yè)數(shù)據(jù)抓取、流量劫持、數(shù)據(jù)封鎖、惡意干擾等行為，嚴(yán)重干擾了數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代商業(yè)活動的有序發(fā)展，并出現(xiàn)了表現(xiàn)形式多樣化與動態(tài)化的變化趨勢。針對商業(yè)數(shù)據(jù)不正當(dāng)競爭行為的司法實踐印證了《反不正當(dāng)競爭法》第2條及第12條的法律保障效果，同時也暴露出現(xiàn)有規(guī)定的概括性、條款之間規(guī)范的界限不明確、對“不正當(dāng)競爭關(guān)系”認(rèn)定不當(dāng)?shù)葐栴}。為進(jìn)一步加強(qiáng)商業(yè)數(shù)據(jù)不正當(dāng)競爭行為司法規(guī)制，應(yīng)通過統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)以規(guī)范反不正當(dāng)競爭法的適用，明確“競爭關(guān)系”作為司法適用的前提，構(gòu)建有利于引導(dǎo)商業(yè)數(shù)據(jù)合理利用的多元化法治體系。

發(fā)表于：2023/9/25

基于三維人臉數(shù)據(jù)增強(qiáng)的深度偽造檢測方法

隨著深度偽造技術(shù)的發(fā)展，深度偽造視頻的制作及傳播變得越來越容易，給社會帶來了巨大的安全風(fēng)險，深度偽造檢測算法成為當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的重要方向。聚焦于提出一種泛化性能更好、效率更高、可解釋性更強(qiáng)的深度偽造檢測算法，主要針對DFDC、FaceForensic++及CelebDF三個深度偽造視頻數(shù)據(jù)集進(jìn)行實驗并以這三個數(shù)據(jù)集集中訓(xùn)練出檢測模型，首先使用人臉檢測算法MTCNN提取人臉圖像，進(jìn)而將EfficientNet網(wǎng)絡(luò)與Transformer架構(gòu)相結(jié)合作為檢測模型，通過采用三維人臉數(shù)據(jù)增強(qiáng)、注意力機(jī)制以及全局局部融合方法對模型進(jìn)行訓(xùn)練和測試。模型在未使用型集成、知識蒸餾等方法的基礎(chǔ)上，達(dá)到了與最優(yōu)檢測效果相當(dāng)?shù)臋z測水平。

發(fā)表于：2023/9/25

基于數(shù)據(jù)元件與數(shù)據(jù)金庫打造安全可信金融數(shù)據(jù)空間

基于中國電子提出的數(shù)據(jù)元件與數(shù)據(jù)金庫理念，數(shù)據(jù)要素市場被科學(xué)合理地切分為數(shù)據(jù)資源市場、數(shù)據(jù)元件市場、數(shù)據(jù)產(chǎn)品市場，實現(xiàn)數(shù)據(jù)“資源化、資產(chǎn)化、資本化”。安全可信金融數(shù)據(jù)空間通過搭建多對多的安全可信數(shù)據(jù)空間架構(gòu)模型，融合公共數(shù)據(jù)和社會數(shù)據(jù)，以信用為手段，以金融科技為抓手，搭建政府、組織、企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)之間的數(shù)據(jù)安全流通橋梁，實現(xiàn)多主體在線供給需求對接，支撐數(shù)據(jù)要素實現(xiàn)安全、高效流通和跨域流通，形成符合經(jīng)濟(jì)學(xué)原理的市場化配置體系。

發(fā)表于：2023/9/25

基于預(yù)訓(xùn)練模型的基層治理敏感實體識別方法

基層治理產(chǎn)生的大量敏感數(shù)據(jù)可通過數(shù)據(jù)脫敏去除隱私內(nèi)容，但這些數(shù)據(jù)包含較多非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，難以直接進(jìn)行數(shù)據(jù)脫敏。因此，需要對非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進(jìn)行命名實體識別以提取敏感數(shù)據(jù)。首先把敏感實體分為16類并對信訪文本進(jìn)行標(biāo)注，輸入層表示采用預(yù)訓(xùn)練模型BERT，編碼層利用雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)汲取上下文信息，解碼層通過條件隨機(jī)場模型優(yōu)化序列，構(gòu)建了較高精度的基層治理敏感實體識別模型。針對脫敏工作需要，改變假陰性和假陽性的loss權(quán)重，并采用敏感實體框選率輔助評價模型性能。在基層治理信訪數(shù)據(jù)集和公共數(shù)據(jù)集MSRA上進(jìn)行實驗，F(xiàn)1值分別為88.38%和90.11%，相較于基準(zhǔn)模型提升了4.64%和3.78%。該模型可應(yīng)用于非結(jié)構(gòu)化文本的敏感實體識別，識別成功率高?，F(xiàn)有評價指標(biāo)未能較好地反映敏感實體的間接推理關(guān)系，應(yīng)當(dāng)探索更完善的敏感實體評價體系。

發(fā)表于：2023/9/25

中國首個接入大模型的 Linux 操作系統(tǒng)來了

9 月 22 日，統(tǒng)信軟件運(yùn)營的深度社區(qū)正式官宣 deepin 成為首個接入大模型的開源操作系統(tǒng)。

發(fā)表于：2023/9/25

英特爾示警數(shù)據(jù)中心芯片庫存嚴(yán)重

英特爾表示，數(shù)據(jù)中心芯片庫存消化時間遠(yuǎn)比PC更長，整個數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)將延宕復(fù)蘇。日前，更傳出英特爾一批數(shù)據(jù)中心服務(wù)器CPU以40~50%折扣出售，最后由騰訊、阿里等大客戶出手“救援”。

發(fā)表于：2023/9/25