理后 的数据提供给消费者。这一特性在保障数据自主权方面意义重大，服务提供商不用担心数据泄漏风险，还能充分利用自身分 析能力为消费者数据提供价值。 （3）联邦学习 联邦学习是一种创新的机器学习框架。它是一种分布式机器学习方法，允许多个参与者在不共享原始数据的情况下共同 训练模型。这种方法在保护数据隐私的同时，利用多方数据进行模型训练，适用于数据孤岛场景，使企业能够在保护用户隐 私的同时， Lake湖仓表格 式、统一的Lakehouse Platform、机器学习管理平台MLflow，以及数据治理解决方案Unity Catalog。其中，Apache Spark 是一个开源的大数据计算框架。Spark设计用于处理大规模数据集，提供了快速的通用数据处理平台，特别适用于需要高速 访问和处理的数据密集型任务。Sprak集成了多种前沿计算机系统优化技术，处理速度快，易用性强，可处理多种数据源和 信共享。 2022年5月3日，欧盟委员会宣布启动欧洲健康数据空间（EHDS）建设，并发布了《关于欧洲健康数据空间条例》提 案，提供法律保障。EHDS将通过构建一个由规则、共同的标准和实践、基础设施和治理框架构成的医疗生态系统，促进医 疗数据的初次利用（医护机构间的数据交换，使患者在不同欧盟成员国获得便利的医疗服务）和二次利用（用于促进研究、 创新、政策监管等活动），释放医疗数据的潜力EHDS的建设

.. 23 图 11 政务数据安全管理核心主体及其关键环节.................................................25 图 12 GDMM 评估模型总体框架...........................................................................27 图 13 一体化政务大数据体系建设的五大成熟度等级及其特征 年 9 月，国务院办公厅印发《全国一体化政务大数据体系 建设指南》，给出了全国一体化政务大数据体系的总体定义，即：全 国一体化政务大数据体系包括三类平台和三大支撑。三类平台为 “1+32+N”框架结构，“1”是指国家政务大数据平台，“32”是指 31 个省 （自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团统筹建设的省级政务数据平 台，“N”是指国务院有关部门的政务数据平台，三大支撑包括管理机 制、 建设提供底座基础，是推进公共数据流通利用的重要前提与基础。 4 二、一体化政务大数据体系建设总体视图 2024 年中国信通院联合产业界共同推进《一体化政务大数据体 系能力成熟度评估模型》（GDMM）标准框架的编制工作，从基础 保障、统筹管理一体化、数据目录一体化、数据资源一体化、数据服 务一体化、共享交换一体化、算力设施一体化、标准规范一体化、安 全保障一体化等 9 个维度归纳各地方、各行业政务数据一体化建设与

大氢能领域国 际高层次人才引进力度，探索简化工作许可、居留许可审批流程（北 京海外学人中心、市公安局）。对引进的氢能领域高端人才，按人才 住房支持政策做好保障（各区政府）。在本市引进毕业生政策框架内， 对氢能企业加大支持力度（市人力资源社会保障局）。 19.支持公共服务能力建设。鼓励各类服务机构和行业组织与地 方政府合作招商引资。对在引进优质项目过程中做出贡献的，经认定 后给予资金奖 （四）临港新片区管委会建交部门根据审核意见和资金使用规定， 将扶持资金直接拨付到申请单位。 （五）资金申请获得批复后，临港新片区管委会建交部门与项目 单位签订《临港新片区集中供能项目政策扶持框架协议书》，明确扶 持内容、扶持方式、扶持数额、资金使用计划、违约处理等内容。 （六）资金申请单位对各项申请材料的真实性负责，如存在弄虚 作假等违规行为的，将收回扶持资金并按照国家有关规定进行处理。