大数据技术在游客和消费统计的初步应用

现有的旅游统计方式存在一些缺陷,如数据采集不全面、数据分析深度不足、数据质量不高等问题。而大数据统计具有的如数据来源广、数据量大、数据覆盖面全、数据类型多、分析深度和精度高等特点正好可以有效地弥补传统旅游统计的缺陷,提高旅游统计的客观性。

大数据调查法律规制研究

数字时代,大数据等新型通用技术深刻推动了犯罪治理的变革,大数据调查在提升侦查效率的同时,更为客观、精确地证明犯罪过程的材料,有助于改变长期以来侦查机关对口供的严重依赖,限制公权力并保障公民权利,但大数据调查在理论研究与实务操作中仍存在许多问题,对其进行法律规制是时代发展的必然之举。针对此种情况,在结合现有的法律法规与外国经验的基础上,确认大数据调查的合法地位,明确其启动条件、适用对象、适用程序,保障数据主体的相关权利,并通过合理有效的监督、救济程序与信息安全保障机制,实现在法律框架内对大数据调查的进一步规制。

大数据“杀熟”行为分析——基于技术–社会的双重视角

大数据为人们的日常生活带来了极大方便,提升了社会的运行效率,方便了日常生活,与此同时,“杀熟”也应运而生。大数据“杀熟”不仅侵犯了消费者的合法权益,更扰乱了市场的正常运行,消耗了消费者对市场的信任。基于此,本文从技术和社会两个视角分析大数据“杀熟”带来的影响,剖析大数据“杀熟”的成因以及实现路径,根据大数据“杀熟”话题下用户的评论提及方面:平台、监管部门以及立法角度,提出相关对策建议,维护市场健康良好运行。

消费者权益保护视角下大数据“杀熟”法律规制研究

科技的进步使大数据算法在当前社会的作用愈发显著。然而,我国在大数据“杀熟”的法律规制方面,仍存在诸如立法缺失、监管力不足、赔偿数额难以确定等问题。这些问题催生了大数据“杀熟”行为的频繁出现,给消费者权益带来严重侵害。本文以保护消费者权益为出发点,深入分析了大数据“杀熟”行为在立法、执法、司法诸方面的现状,并针对问题进行深度剖析,从而提出相关的解决建议。

次线性期望空间下独立同分布序列的一个强大数定律

利用与概率空间不同的研究方法,研究次线性期望空间中独立同分布随机变量序列的加权和在某些条件下的一个强大数定律,从而将该定理从传统概率空间扩展到次线性期望空间.

一种高效能可重构1024位大数乘法器的设计

在SM9加密等算法中经常使用大数乘法,为了解决大数乘法中关键电路延迟过高、能耗过大的问题,设计了一种基于流水线的可重构1024位乘法器。使用64位乘法单元和128位先行进位加法单元,分20个周期流水产生最终结果,缓解了传统乘法器中加法部分的延时,实现电路复用,有效减小能耗。在SMIC 0.18μm工艺库下,关键电路延迟2.5 ns,电路面积7.03 mm^(2),能耗576 mW。

数字经济下大数据“杀熟”的规制困境及对策

大数据“杀熟”是平台经营者基于用户数据收集,运用算法技术构建用户画像,然后根据画像对消费者实施差异化定价的行为。本质上是平台对用户个人信息的滥用,涉及公法与私法两个层面的问题。经营者的行为构成垄断才需要公法介入,而大数据“杀熟”仍是平台经营者与消费者群体之间、平等主体之间的问题,应侧重于从私法层面解决。尽管相关立法对个人信息保护已有较为完备的规定,但司法实践与法律规定之间存在差距。研究发现,降低消费者司法维权难度,用司法力量为消费者赋权,鼓励消费者自主通过法律途径防止平台经营者侵权行为的再次发生,有利于从根本上规制大数据“杀熟”。

基于大数据统计的船舶通信网络流量估计数学模型设计

估计船舶通信网络流量,可以更好地了解网络性能,有助于优化网络配置,提高船舶通信网络的性能和可靠性,确保船舶航行过程中的通信畅通。为此,设计基于大数据统计的船舶通信网络流量估计数学模型,以提升网络流量估计效果。利用C-C算法计算船舶通信网络流量的延迟时间,通过G-P算法计算船舶通信网络流量的嵌入维数;依据延迟时间与嵌入维数,转换原始船舶通信网络流量时间序列数据,得到多维船舶通信网络流量时间序列数据;利用Map机制为各节点上的极限学习机分配数据子集,建立船舶通信网络流量估计数学模型;通过Reduce机制,汇总全部网络流量估计数学模型,得到最终的网络流量估计结果。实验证明,该模型可有效确定延时时间与嵌入维数,分别为5 min与6维;该模型可精准估计船舶通信网络流量。

项目教学法在高职大数据专业中的教学应用

大数据专业是高职信息技术类的热门专业,但专业的核心课程大部分为实践课程,需要学生进行大量代码练习,课程实操性强,运用传统教学方法难以取得理想的实践效果。为解决高职大数据专业传统教学方法不理想的问题,采用项目教学法贯彻课程,以大数据运维课程中的Hadoop集群,运行wordcount案例作为项目开展教学,运用访谈法对高职院校教师进行调研,对学生展开学情分析,经过一学期的教学实践,最后对项目教学法的不足与缺点进行了分析,为项目教学法的开展提供一定实践参考。

电子商务中大数据杀熟行为的法律规制问题研究

随着中国经济与科技的飞速发展,电子商务开始进入大众视线,并且成为当今民众不可缺少的生活工具。然而,随着这种新兴产业的兴起,问题也不断涌现,比如依靠算法手段的大数据“杀熟”行为开始出现,商家利用优势地位侵害消费者的权益。大数据“杀熟”一般具有技术依赖性、信息隐蔽性、法律规制难度大等特征,且相关立法不完善,消费者面对侵害维权困难,司法机关对电商平台惩罚力度不够等问题让大数据“杀熟”现象屡禁不止,要解决“杀熟”现象,必须完善相关法律规范,降低消费者维权难度,加大对电商平台的惩罚力度,以打造健康的电子商务环境,保护消费者权益。

浅谈大数据统计在事业单位管理创新中的作用

随着科技的进步,大数据统计在事业单位管理中的应用更加广泛。通过研究分析可知,大数据统计在事业单位管理中应用时,可发挥出以下多种作用,如决策支持、优化流程、控制风险、管理人力资源、优化公共关系等。此外,在大数据统计应用时,可根据事业单位管理工作的需求,灵活运用大数据统计,如统计信息不对称问题解决中应用、复杂数据统计中的应用、传统管理方法与手段更新中的应用、单位创新与适应性挑战中的应用、跨部门协同与沟通中的应用、绩效评估与持续改进中的应用、单位适应性与灵活性挖掘中的应用等。本文就大数据统计在事业单位管理创新中的具体作用与应用进行分析探讨。

大数据时代数字出版产业的发展路径

近年来,由于信息技术的飞速发展,大数据概念已逐渐被大众所熟知,并且已经深入到了人们的生活中。大数据已成为各行各业发展的重要发展资源与生产要素。在这一背景下,数字出版产业面临着严峻的挑战,同时也面临着哈尔滨地图出版社有限公司新的发展机遇。文章立足于大数据时代下,对数字出版产业的发展路径进行了全面的探索,以期对未来的研究起到一定的借鉴作用。

大数据风控在商业银行零售信贷业务中的应用

随着商业银行的零售信贷业务转型日益迫切,在风控模式上有所突破,使得零售信贷业务可以批量、经济的开展,利用互联网金融等平台,批量获客并在线放贷,是当前商业银行、小贷和互联网金融公司共同研究的命题。大数据风控给商业银行带来的发展的机遇,本文研究的就是如何利用大数据在商业银行零售信贷业务转型中进行风险控制。通过文献综述与行业实践总结,论述了大数据、零售信用评分模型及大数据风控的概念和实践。同时通过案例分析和量化分析方法,以某商业银行零售信贷业务为例,剖析了其零售信贷业务风控中面临的难点以及其模型运用中存在的弊端。本文着重从风控大数据角度进行分析,包括如何对大数据进行筛选和评估,以及如何将其运用到零售信用评分模型中,并以模型为基础,优化和完善风控策略、流程,构建大数据风控平台,以实现业务模式的再造。通过数据验证,我们看到外部征信、第三方数据已经部分可以纳入传统商业银行的评分模型之中,以外部信息弥补商业银行自身数据链的不足,完整的对客户风险画像进行刻画,以进行更加科学的审批决策。同时,利用外部数据可以进行风控策略的设计,从而完善商业银行的审批策略,实现自动化审批,大大提升信贷业务运行效率。

电商平台大数据“杀熟”行为的法律困境与出路

随着大数据时代的到来,电商行业呈现欣欣向荣的态势,大数据的运用给数字经济市场带来巨大生机与活力的同时,电商经营者为了达到利润最大化的目的,将掌握的客户数据信息通过差异化定价的方式,对平台用户实施大数据“杀熟”行为,给用户的权益和电商行业发展带来极大消极影响。尽管有相关法规可以约束大数据“杀熟”行为,但在司法实践中存在法律规制的困境。研究发现,大数据“杀熟”行为的原因是大数据“杀熟”定义含糊不清,损害用户权益、阻碍长期电商行业发展。欲有效规制大数据“杀熟”行为,须对平台进行监管并构建脱敏机制,诉讼中实行举证责任倒置,完善大数据相关立法,塑造良好的电商经营环境。

大数据风控模型下的特种设备安全预防系统

新《安全生产法》明确规定,企业应建立双重预防机制,建立特种设备风控数据模型,对发挥现代信息技术在特种设备监管、检验、保障特种设备安全方面的作用,具有重大现实意义。利用大数据风险控制模型的挖掘分析技术,对数据进行清洗和提取,得到一组目标数。根据相关法规标准和应用的相关科研成果,提出基于特种设备大数据分析平台开发的特种设备风险数据模型的构建方法和实现方法。

对“大数据杀熟”侵害消费者权益的规制路径

互联网技术的发展和信息革命使人们的生活模式发生了翻天覆地的改变,电商平台为提高其盈利能力,将数据信息和算法技术进行结合,“大数据杀熟”应运而生。现阶段平台对数据与算法技术的创新利用,表面上看是给了消费者更多、更便利的选择,实际上其技术性和隐秘性让消费者深受其害而无法自拔。如果平台进行“杀熟”行为只是为了逐利,从市场经济的角度看也无可厚非,但如果不加以正确的规制,会带来绵延无穷的危害。维权成本过高、程序复杂、举证困难成为了大部分消费者遭受“大数据杀熟”侵害时不愿维权的原因。“大数据杀熟”行为不仅侵害了消费者的合法权益,也妨碍了市场的公平竞争,损害了消费者的信任,对电商行业的健康长远发展具有一定的阻碍性。因此,必须要对“大数据杀熟”进行规制,需要加大平台的举证责任,降低消费者维权成本以及简化消费者维权程序等措施来进行。

大数据“杀熟”中消费者权益保护研究

由于大数据“杀熟”行为具有较强的隐蔽性、较难取证和较高的索赔成本,使得消费者难以获得有效的合法权益。要在法律层面对大数据“杀熟”进行有效治理,既要健全算法技术治理规则,加强数字监管,营造良好的网络交易环境,又要完善监管机制,加强对经营者的告知和监督责任,促进其诚信经营。此外,还需完善消费者的权利救济制度,并不断增强消费者的自我保护意识。

大数据标准化现状及展望

首先介绍大数据标准化的发展背景和面临的挑战,概述国内外大数据标准化发展现状,进一步详细介绍美国国家标准与技术研究院在大数据标准化方面的工作进展,最后对我国大数据标准化的工作方法和标准化体系提出建议。

大数据赋能高质量历史发现教育的研究性学习

目前“大数据”运用已走进教育行业,正逐步发挥“大数据”的叙事化教学设计、精确化学情诊断、个性化跟踪分析、精细化学程管理和智能化科学决策等数据分析和佐证优势,对“双减”背景下个性学习、智慧引导、科学测试、智能评估、自我革新等指向学生教育服务的决策,具有指点迷津的参考价值。赋能历史发现教育,贵在优化历史教育资源和育人实践范式,发现历史蕴含的品质,挖掘探究历史的潜能,强化历史学科核心素养,主动应和新时代高水平教育发展评价体系新要求,激发师生历史教育主体发展的内生力,为初高中师生历史研究性学习提供更新、更好的高质量历史教育和课程实施服务。

数感的内涵、评价指标与单元表现标准——以“大数的认识”单元为例

《义务教育课程方案(2022年版)》指出,要全面推进基于核心素养的考试评价,强化考试评价与课程标准、教学的一致性,促进“教—学—评”有机衔接。要实现这一目标,就需要思考:“核心素养该怎么评?又该如何教?”“在设计和实施具体核心素养评价时,必须深入理解相应核心素养的准确内涵和表现。”[1]