欧美视频完全免费看,欧美日本一道高清二区三区,国产精品制服丝袜亚洲欧美

論勞動者個人信息保護中知情同意規則的適用[其他][其他]

勞動者個人信息保護兼具個人信息保護的一般性與勞動者保護的特殊性，傳統知情同意規則面臨僵化、虛置的現實困境。知情同意規則作為個人信息保護的風險防范機制發揮著不可替代的作用。在既有法律框架下通過規則解釋和制度續造，明確知情的內容與標準，完善勞動者個人“敏感信息-一般信息-去標識化信息”的類型劃分并施加不同強弱同意模式、建立以同意撤回權為核心的個人信息動態同意機制，從而構建更具勞動關系適應性的知情同意適用機制，可以紓解勞動關系下知情同意規則的適用困境。

發表于：5/29/2025 4:59:00 PM

數據抓取不正當競爭認定范式的省思與轉進——基于44份裁判文書分析[其他][其他]

由于數據抓取不正當競爭行為缺乏專門法規制，裁判失范、標準不一的問題日益凸顯。基于對既有44份案例的整理、歸納，數據抓取不正當規制存在法條適用順位混亂、邏輯框架體系結構失調、分析要素論證標準參差等問題。鑒于此，為規范行為認定范式，須遵循動態多元的利益權衡機制，厘清優先等級的法條適用順序，明確數據抓取不正當競爭的邏輯框架，形成以行為不正當性和損害后果為主要要素，競爭關系、數據權益和主觀過錯為次要要素的層次化分析范式，進而對各分析要素進行科學明確的統籌。

發表于：5/29/2025 4:22:32 PM

基于實踐分析的公共數據授權運營平臺設計及運營研究[其他][其他]

在充分調研各地區公共數據授權運營平臺建設和運營當前進展、存在問題基礎上，通過實證研究、對比分析、總結歸納等方法，提出了公共數據授權運營平臺需滿足的功能要求、網絡部署要求等，以支撐公共數據授權運營全流程工作，保障“原始數據不出域、數據可用不可見”。同時，進一步闡述了應建立平臺管理制度和運營推廣機制，以實現平臺的持續優化和使用。

發表于：5/29/2025 4:10:31 PM

多方主體平行享有醫療數據產權的制度設計[其他][其他]

隨著醫療活動的數字化、智能化發展，原本作為診療活動副產品的醫療數據，日益具備獨立的數據財產價值，患者、醫療機構、行業其他機構都具有參與數據財產權分配的資格。將醫療數據劃分為提供型、觀察型和加工型三類數據，依據“數據二十條”提出的數據產權結構性分置方案，構建了分類確權授權制度。患者對于由其促成產生的提供型數據具有完整數據持有權、使用權和經營權，醫療機構可以通過授權協議的方式繼受取得相應的數據產權。患者、醫療機構可以平行享有觀察型數據的財產權，并可以分別獨立地行使相應的數據權利，其條件是不損害對方的合法利益。醫療機構和其他行業機構可以基于衍生創造取得加工型數據的財產權，同時也有必要在未來的立法中將國家機構的共享決定、授權運營決定作為法定取得數據財產權的方式。

發表于：5/29/2025 3:59:32 PM

比利時數據安全審查制度評鑒[其他][其他]

為降低數據安全風險和提高數據流通效率，數據安全審查制度應運而生。基于歐盟數據保護規則基礎，比利時確立了相應的數據安全審查制度，特別是優先監管特定行業、實施嚴格的應急處理機制、要求數據保護官的本地化、加強對關鍵基礎設施數據的保護等內容，但其依然面臨數據保護資源和數據審查執行實踐不足、部門協同性有限、數據安全風險評估標準和監督缺失、中小企業合規負擔增加等實施困境。有鑒于此，我國在推進數據安全審查制度建設方面，應重視完善數據安全審查規則、提升數據安全審查機構的獨立性、創新企業監管方式等建議，促進我國數據安全治理和數字經濟高質量發展。

發表于：5/29/2025 3:26:31 PM

一種基于DRSN-GAN的通信信號調制識別方法[通信與網絡][通信網絡]

針對在小樣本和低信噪比條件下通信信號調制識別率低的問題，提出了一種基于深度殘差收縮生成對抗網絡（Deep Residual Shrinkage Network and Generative Adversarial Network, DRSN-GAN）的深度學習框架。首先，將信號的同相正交數據(I/Q data)作為模型輸入，通過生成器生成的數據對數據集進行擴充，有效解決了高質量數據稀缺的問題，增強了模型的泛化能力。利用DRSN組成判別器，將經過擴充的數據送入DRSN進行訓練。同時，對輸入數據在空間維度上執行全局平均池化，利用通道注意力模塊提取I/Q信號的上下文特征，有效減少了噪聲干擾。該方法解決了因固定閾值很難適用于所有樣本而導致的識別準確率低的問題，并在低信噪比環境下顯著提高了識別效果。實驗結果表明，所提出的模型在信噪比為0 dB時準確率達92%，對比其他模型，整體分類精度提升了3%，且在小樣本和低信噪比條件下表現出更強的魯棒性。

發表于：5/29/2025 3:15:31 PM

融合卷積神經網絡的混凝投藥模型研究[人工智能][其他]

以東南某百萬人口城市水廠為對象，針對傳統水質監測效率低及混凝劑投加量預判困難的問題，提出基于卷積神經網絡(CNN)的混凝劑預測模型。通過數據預處理提升數據質量后，采用信息增益比率篩選出關鍵特征，構建包含一維卷積層、池化層和全連接層的CNN模型，采用ReLU激活函數優化特征表達能力。實驗顯示模型預測結果的RMSE為68.550，MAE為50.709，擬合優度達0.926，較傳統方法顯著提升。

發表于：5/29/2025 2:54:30 PM

面向新聞的長文本事件抽取方法[人工智能][其他]

事件抽取技術旨在從非結構化文本中識別并結構化描述事件信息，是構建知識圖譜與實現輿情分析的核心基礎。針對新聞長文本中多事件共存、復雜敘事結構的特點以及現有模型輸入長度受限等挑戰，提出一種層級化新聞長文本事件抽取框架。該框架通過語義邊界分割算法優化段落劃分，降低事件要素的跨段落割裂；結合機器閱讀理解技術實現局部事件要素提取；并設計事件合并算法完成跨分塊事件的語義融合。實際應用表明，該框架能夠適應新聞文本的結構特性，在多事件場景中可穩定提取關鍵信息，為輿情監控、知識圖譜構建等任務提供可落地的技術解決方案。

發表于：5/29/2025 2:41:00 PM

基于數據驅動的網絡安全態勢感知預測[其他][信息安全]

云計算和互聯網的快速發展引發網絡數據的爆炸式增長，隨之而來的網絡威脅也變得日益復雜，大量的數據給網絡帶來了巨大的安全風險。傳統的安全措施往往不足以抵御這些持續動態變化的網絡安全威脅，需要綜合應用人工智能和機器學習等技術，基于數據驅動形成數據應用智能化，采用態勢數據采集、大數據關聯分析、安全威脅研判等手段，實現網絡安全威脅實時監測并預測潛在的網絡攻擊行為，支撐防御策略動態調整，提升網絡空間安全防御整體效能。此外，基于數據驅動的網絡安全態勢感知預測系統能夠幫助網絡安全管理人員豐富網絡風險處理相關專業知識，在實際網絡安全威脅場景下做出更好的判斷和決策。

發表于：5/29/2025 2:30:27 PM

基于零信任架構的線上培訓安全平臺研究[其他][信息安全]

新時代數智化技術的快速發展，使線上培訓成為企業宣傳企業精神、學習新技術的重要抓手。在線上教育培訓應用廣泛的背景下，以保障平臺全流程支持培訓業務開展為研究主線，依托現有零信任架構的理念，構建以可信終端環境感知、可信網絡環境感知、可信代理、動態訪問控制、信任評估、數據庫細粒度訪問控制六位一體的安全平臺。通過實時感知環境狀態，動態賦予用戶最低權限，持續監督用戶行為，讓平臺運行時達到持續驗證、動態授權、全局防御的目標。平臺在信任評估模塊中引入自注意力機制，提高信任評估效率，保障培訓平臺安全運行，為培訓組織單位構建信息安全堡壘。

發表于：5/29/2025 2:17:25 PM