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  • pdf文档 2025年可信数据空间合规100问

    可信数据空间合规100问 2025年9月 目录 一、基础概念类 1 1.可信数据空间的核心定义及本质特征是什么? 1 2.可信数据空间与传统数据平台的核心区别体现在哪些方面? 1 3.可信数据空间中“可信”的具体内涵包括哪些维度? 2 4.可信数据空间的关键技术组件有哪些? 2 5.可信数据空间的主要参与主体及其角色定位是什么? 3 6.可信数据空间对数据要素市场建设的核心价值是什么? 数据资产化在可信数据空间中的合规要求有哪些? 7 12.可信数据空间中数据分级分类的国家标准是什么? 8 13.元数据管理在可信数据空间中的合规要点是什么? 9 14.可信数据空间中数据质量的评估指标与合规要求? 10 15.数据全生命周期管理的合规流程包括哪些环节? 10 16.数据血缘管理对可信数据空间合规的意义是什么? 11 17.可信数据空间中数据目录的合规建设要求有哪些? 11 18 18.数据确权在可信数据空间中的合规路径是什么? 12 19.数据估值在可信数据空间中的合规考虑因素有哪些? 13 20.可信数据空间中数据销毁的合规标准与流程? 14 三、安全合规类 15 21.可信数据空间中数据加密的合规要求(对称/非对称加密)? 15 22.访问控制的“最小权限原则”在可信数据空间的应用? 16 23.可信数据空间中数据脱敏的国家标准与适用场景? 16 24.
    30 积分 | 79 页 | 32.26 MB | 22 天前
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  • pdf文档 02浙电中心PPT:浙江新规释放新型主体市场红利

    20 积分 | 33 页 | 2.03 MB | 2 月前
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  • pdf文档 2025年碳管理实务指南:合规应对欧盟碳边境调整机制(CBAM)

    ................. 84 6.3 为 CBAM 做准备:亚太地区制造商和出口商的步骤 ........................ 87 第七章:进口商的 CBAM 合规手续 ..................................................................... 91 7.1. 注册 ............. 2 工總將繼續與業界並肩同行,協助企業迎接綠色轉型挑戰,把握機遇。我們期 待透過兩冊《碳管理實務指南》,為香港製造業提供清晰指引,助力企業在碳 中和時代持續發展壯大,同時為實現國家碳達峰碳中和目標及全球可持續發展 作出積極貢獻。 林世豪 香港工业總会主席 2025 年 8 月 歐盟 CBAM 指南 – ESG 人才,助工业界实践 ESG 管理。为协助业界强化碳管理 能力,在工业贸易处工商机构支援基金拨款支持下,我们委托香港大学气候与 碳中和研究中心展开「促进港资制造企业供应链的环境、社会和管治合规管理」 计划,包括举办亚太区中小企 ESG 峰会、编撰两本《碳管理实务指南》,以及 开发碳管理网上平台,协助企业以实际行动应对日益严谨的监管要求。 是次推出两册《碳管理实务指南》,专为港资制造业在亚太区内的生产链及供
    0 积分 | 138 页 | 2.68 MB | 3 月前
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  • pdf文档 ISO37301 合规管理体系 筑牢企业可持续发展根基

    20 积分 | 28 页 | 17.98 MB | 3 月前
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  • pdf文档 税务行业标准大模型

    税务行业标准大模型 基本情况 当下,人工智能正在成为全球数字技术创新的前沿领域。大模型 作为工业革命级的生产力工具,正在成为赋能百行千业向数智化跨越 升级的变革力量。为进一步落实数字化国家战略,推进产业数字化进 程,深度挖掘细分应用领域,打造具有差异化的企业级 AI 大模型,360 集团与中税集团合作共建了税务行业标准大模型,该模型旨在于解决 税务行业性、专业性问题。 税务行业标准大模型在人机交互、复杂内容和语言理解等方面, 具有强大的分析和学习能力,可以精准获取有效税务信息,高效处理 日常重复业务,在提高税收管理效率的同时,可以降低税收管理成本。 此外,大模型训练语料库涵盖了巨大的专业数据,其中包含中税 集团多年累积的超百万法规库、千万量级的案例判例、几万本税务电 子书,以及专家知识及实操案例等。 目前,税务行业标准大模型成为了税务这一垂直行业领域大模型 领域大模型 的典型应用,并在注册税务师考试中的成绩已经超越了 ChatGPT。凭 借其创新技术与应用表现,入选“北京市通用人工智能大模型行业应 用十大典型场景案例”。 技术简介 一、税务行业标准大模型的技术优势 2023 年以来,360 集团发布了自研认知型通用人工智能大模型— —360 智脑,成为引领企业级市场数智升级的重要驱动力。在应用方 面,360 集团与中
    10 积分 | 5 页 | 381.51 KB | 3 月前
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  • pdf文档 大疆无人机方案

    ⼤大疆⽆无⼈人机解决⽅方案 浙江省⻰龙泉市公安局 基本介绍 Inspire one Pro (⿊黑⾊色) 样⽚片欣赏 • 全新的快拆桨和底座,拆装便便捷,锁定牢固可 靠。改进后,螺旋桨和桨底座之间的磨损⼤大幅 降低,显著延⻓长了了螺旋桨的使⽤用寿命。 • 全新的电机⽐比上⼀一代动⼒力力有所提升,带来更更出 ⾊色的操控⼿手感。即使搭载重量量更更⼤大的禅思X5系 列列航拍相机,依然操控精准、响应灵敏敏。 巧的相机机身中,并通过⽆无损数码变 焦提供7倍焦距*,为你灵活呈现⼴广⻆角视野或远景细节。与采⽤用像素插值算法的有损数码变焦 技术相⽐比,⽆无损数码变焦技术对更更⾼高像素的画⾯面进⾏行行裁剪,在放⼤大景物的同时保持画⾯面解析 ⼒力力 变焦前 变焦后 ⽤用灵活的视⻆角和清晰的影像将你的应⽤用带到全新境界。 Lightbridge技术为你提供远达5公⾥里里的控制距离和实时图 像,可对现场进⾏行
    10 积分 | 35 页 | 15.60 MB | 8 月前
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  • pdf文档 京东物流超大规模仓储系统智能监控(32页)

    G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 京东物流超大规模仓储系统智能监控揭秘 付正全 架构师 G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 目录 问题及挑战 1 超大规模监控系统解决方案 2 面向AIOPS的智能监控最佳实践 3 规划&展望 4 G O O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 京东物流仓储系统监控的问题及挑战  仓储库房分布地域广  机器、应用数量多  资产变化频繁  监控对象种类杂  部署环境不一致  网络环境不稳定 目前京东物流在全国运营了约600个大型仓库,仓储设施占 地面积超过 1500万 平方米。同时印尼、泰国等国际化仓储 数量仍在不断增加 各地库房分布地域、国际化仓的大量投入运营,以 致资产配置信息变化频繁 除了各地仓储库房的机器外,京东物流在大 型IDC数据中心运营着数万台机器和数千个 应用 各地仓储机房内运行着大量的网络设备、服务 器、存储、刀片服务器等,且厂商型号众多, 此外也包含大量的docker和云主机 目前仓储并存多套应用发布环境,各环境 部署方式、环境依赖不同,导致监控复杂 化 G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 AIOPS趋势下智能监控系统的新挑战
    0 积分 | 32 页 | 2.32 MB | 3 月前
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  • pdf文档 DeepSeek大模型及其企业应用实践

    DeepSeek大模型及其企业应用实践 林子雨 副教授 厦门大学 DeepSeek 厦门大学大数据教学团队作品 2025年3月3日 每个人都可以读懂的大模型科普报告(企业篇) 厦门大学大数据教学团队 团队联系方式:ziyulin@xmu.edu.cn 国内高校大数据教学的重要贡献者 团队负责人:林子雨 副教授 年轻力量:核心成员全部46周岁以下 结构合理:教学型、科研型、实验工程师 1. 大模型:人工智能的前沿 2. 大模型产品 3. 大模型的行业应用 4. 企业大模型落地方案 5. 智能体的企业应用 6. 厂商提供的企业级大模型服务 7. 大模型典型应用案例 8. AIGC与企业应用实践 9. 大模型未来发展趋势 厦门大学大数据教学团队作品 1.大模型:人工智能的前沿 1.1 大模型的概念 1.2 大模型的发展历程 1.3 人工智能与大模型的关系 1.4 大模型分类 大模型分类 1.1 大模型的概念 大模型通常指的是大规模的人工智能模型,是一种基于深度学习技术,具有 海量参数、强大的学习能力和泛化能力,能够处理和生成多种类型数据的人 工智能模型。 通常说的大模型的“大”的特点体现在: 参数数量庞大 训练数据量大 计算资源需求高 2020年,OpenAI公司推出了GPT-3,模型参数规模达到了1750亿。 2023年3月发布的GPT-4的参数规模是GPT-3的10倍以上,达到1
    10 积分 | 147 页 | 16.82 MB | 9 月前
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  • pdf文档 基于大模型的具身智能系统综述

    基于大模型的具身智能系统综述 王文晟 1 谭 宁 1 黄 凯 1 张雨浓 1 郑伟诗 1 孙富春 2 摘 要 得益于近期具有世界知识的大规模预训练模型的迅速发展, 基于大模型的具身智能在各类任务中取得了良好的 效果, 展现出强大的泛化能力与在各领域内广阔的应用前景. 鉴于此, 对基于大模型的具身智能的工作进行了综述, 首先, 介绍大模型在具身智能系统中起到的感知与理解作用; 介绍大模型在具身智能系统中起到的感知与理解作用; 其次, 对大模型在具身智能中参与的需求级、任务级、规划级和动作 级的控制进行了较为全面的总结; 然后, 对不同具身智能系统架构进行介绍, 并总结了目前具身智能模型的数据来源, 包括 模拟器、模仿学习以及视频学习; 最后, 对基于大语言模型 (Large language model, LLM) 的具身智能系统面临的挑战与发 展方向进行讨论与总结. 关键词 大语言模型, 大型视觉模型 大型视觉模型, 基础模型, 具身智能, 机器人 引用格式 王文晟, 谭宁, 黄凯, 张雨浓, 郑伟诗, 孙富春. 基于大模型的具身智能系统综述. 自动化学报, 2025, 51(1): 1−19 DOI 10.16383/j.aas.c240542 CSTR 32138.14.j.aas.c240542 Embodied Intelligence Systems Based on
    20 积分 | 19 页 | 10.74 MB | 3 月前
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  • pdf文档 AI-大模型掘金金融行业数据富矿

    免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。 1 证券研究报告 电子 AI:大模型掘金金融行业数据富矿 华泰研究 电子 增持 (维持) 研究员 黄乐平,PhD SAC No. S0570521050001 SFC No. AUZ066 leping.huang@htsc.com 金融行业坐拥数据富矿,有望成为 AI 大模型率先落地的垂直领域之一 近期,多家金融机构、金融服务机构发布其 AI 大模型:彭博发布支持金融 领域的自然语言处理(NLP)任务的 BloombergGPT,中国农业银行推出类 ChatGPT 的大模型应用 ChatABC,中国工商银行发布了基于昇腾 AI 的金 融行业通用模型。我们认为垂直行业的高价值量数据对于 AI 大模型的训练 和垂直领域应用至关重要 和垂直领域应用至关重要,金融行业数字化程度领先,拥有数据富矿,有望 成为 AI 大模型率先落地的垂直领域之一。应用端,我们看到生成式和理解 式大模型在银行、保险、资管、投研、投顾等多个细分领域正在落地或拥有 潜在落地场景,帮助金融机构降本增效。 银行:大模型助力数据洞察能力提升,赋能高质量顾问式金融服务 在银行领域,理解式大模型可以用在信贷风险管理、智能获客和产品识别等 场景,通过提升银行的数据洞察理解能力,来更好地识别客户需求以及评估
    10 积分 | 8 页 | 973.31 KB | 1 月前
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