二是促进数据要素市场化配置。可信数据空间通过构建一 个多方互信的数据流通环境，能够有效打破数据孤岛，促进数 据在不同组织和行业之间的安全、透明流动。这不仅有助于提 高数据资源的利用效率，还能激发市场活力，推动数据要素市 场化配置。 （二）应用需求 可信数据空间可广泛应用于企业、行业、城市、个人和跨 境等多个领域，通过构建多方互信的数据流通环境，提升数据 开发协同效率，推动各行业产业链升级，提升城市管理和服务 10 通与合作，为数字经济的发展提供强大的数据支撑。 1．企业可信数据空间 一是构建数据流通环境。通过国有企业和龙头企业建设企 业可信数据空间，广泛联合合作的中小企业，构建多方互信的 数据流通利用环境，协同上下游企业开放共享高质量数据资源， 打造数字化供应链。例如，大型制造企业通过与多家中小供应 商合作，构建企业可信数据空间，可实现供应链数据的实时共 享和协同管理，提高了供应链的稳定性和效率。 据基础设施、数据空间可信能力、数据计算及工具库、行业数 据资源库、融合数据应用等。以公共数据供给为牵引，授权运 营为机制，带动企业数据、个人数据的融合应用，为数据开发 利用提供资源可发现、访问可控制、互信互操作、合规可审计、 生态可持续的环境，赋能区域经济发展、产业布局、城市治理 与公共服务优化。 海南省大数据发展中心建设了互联互通、共治共享的城市 可信数据空间，搭建区块链可信基础设施，提供数据产品超市、

的行为，而是与整个产业链的数字化 协同紧密相连，并呈现深度融合加速、价值网络演进、普惠协同深化与智能化水平提升的特征。 但目前，产业链数字化协同面临如下结构性障碍。一是互信成本高企与协同效率瓶颈， 多方信任机制缺失下，互信成本高企，业务流与资金流脱节造成协同效率瓶颈。二是信息不 对称放大中小微企业融资困境，中小微企业普遍面临信用信息穿透难，风险识别与管理成本 高等问题。三是金融普惠性不足

域通过隐私计算实现 跨院病历协同分析、金融行业借助可验证凭证实现 KYC 信息复用、教育领域则 利用分布式存储完成学历资质的跨国核验等。 2. 建立跨组织身份互信 跨组织协作长期受限于三大瓶颈：组织间缺乏天然信任基础，数据互信机制 不全；缺乏行为一致性的"协议语言"，流程对接成本高昂；过度依赖第三方身份 验证中心，既导致流程延迟，又存在单点故障风险。 针对以上问题，数字实体网络将自主标识符作为组织与个体的身份锚点，可

统关系推动全球技术变革。埃森哲战略&咨询、技术服务、智能运营、工业X和Song事业部拥有广泛的服务能力、 解决方案和知识资产，我们基于共享成功的文化和创造360°价值的承诺，帮助客户重塑转型并建立长久互信的 关系。我们为客户、员工、股东、合作伙伴以及社会创造360°价值，并以此为衡量自身的标准。 埃森哲在中国市场开展业务近40年，运营和办公地点分布在北京、上海、大连、成都、广州、深圳、杭州、香

发布 / 订阅 上架 / 订阅 / 变更 上架 / 订阅 私有云、混合云 HCS 、公有云 关键技术 ROMA ：聚焦应用生产、集成、运营全流程，构筑敏捷业务中 台 联盟链 跨链互信 共识算法 同态加密 可信沙箱 智能合约 DCS 缓存服务 Q2 业务看板 ROMA ISV 合作共建

“一带一路”加速我国边境口岸升级。2013 年 9 月和 10 月，中国国家主席习近平分别提出建设“新丝绸之路经济带”和 “21 世纪海上丝绸之路”的合作倡议，提出积极发展与沿线国家的经济合作伙伴关系，共同打造政治互信、经济融合、文 化包容的利益共同体、命运共同体和责任共同体。2015 年 3 月，国家发布《推动共建丝绸之路经济带和 21 世纪海上丝绸之 路的愿景与行动》，根据“一带一路”走向，共同打造国际经

能，并将其用于未来的学习中。结合不同的学习过程，CL 可以归类 为：类增量型持续学习、任务增量型持续学习、域增量型持续学 习、任务不可知型增量学习。在算力网络自演进学习过程中，可以 根据自身系统状态的参数变化、与用户的交互信息、外部专家的先 验知识等通过 CL 来不断提高服务能力和智能水平。然而，CL 目前 处于初期研究阶段，尚不具备完备的自演进学习理论模型和体系方 法，相关算法仍无法有效解决学习效率低、灾难性遗忘（Catastrohic

支持多种主流算法：为机器学习、深度学习、迁移学习提供高 性能联邦学习机制。 o 支持多种多方安全计算协议：同态加密、秘密共享、哈希散列 等。 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 201 o 友好的跨域交互信息管理方案，解决了联邦学习信息安全审计 难的问题。 FATE 的 Github 地址： https://github.com/FederatedAI/FATE 1. 里程碑 介绍下 FATE com/vwz/ComE 4. http://sentic.net/community-embedding.pdf DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 321 评价指标 Modularity 标准化互信息 NMI ( Normalized Mutual Information ) 假设对于 N 个样本点的两种标签划分为 U 和 V. 熵为划分集的不准确性 实时社区发现 1. 基于个体稳定度博弈的动态社区发现算法研究

洗与预处理，包括缺失值处理、异常值检测与处理、数据归一化或 标准化等步骤。 接下来，通过特征选择技术筛选出对贷款违约预测最具影响力 的特征。常用的特征选择方法包括基于统计的方法（如卡方检验、 互信息）、基于模型的方法（如 L1 正则化、决策树特征重要性） 以及基于 Wrapper 的方法（如递归特征消除）。通过这些方法， 可以有效减少特征维度，降低模型复杂度，提高训练效率。 在特征工程

在金融银行领域，自动问答系统是智能客服的核心组成部分， 能够显著提升客户服务效率与满意度。该系统通过自然语言处理 （NLP）技术，可以实现对客户问题的快速理解与精准回答。首 先，系统会基于历史问答数据和实时交互信息，构建一个庞大的知 识库，涵盖银行业务、产品信息、常见问题解答等内容。当客户通 过在线渠道或移动应用提交问题时，系统会自动解析问题意图，并 从知识库中检索最相关的答案。 为提高系统的响应速度和准确性，可以采用以下优化策略：