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論人工智能民事主體資格之否定[人工智能][其他]

人工智能的民事主體資格是人工智能發(fā)展過程中亟需解決的重要問題,。首先,，承認(rèn)人工智能民事主體資格有破壞人類中心地位的傾向，違背民事主體制度所蘊含的人文精神,。為人類服務(wù)的人工智能不具有獨立意志,，無法取得與民事主體同等的法律地位,，不符合平等理念的要求。其次,，人工智能具有可復(fù)制性,，缺乏個體差異性,，無法以自己名義從事民事活動,。人工智能受到人類的控制和決定，不具備獨立自主性,，不享有獨立財產(chǎn),，無法獨立對外承擔(dān)民事責(zé)任，不滿足民事主體的各個構(gòu)成要件,。最后,，人工智能僅具有技術(shù)層面的理性，區(qū)別于人類理性,，缺乏民事預(yù)設(shè)主體的理性基礎(chǔ),。

發(fā)表于：2024/9/26 17:11:36

高校智慧黨建數(shù)據(jù)治理體系構(gòu)建與實踐路徑研究[其他][其他]

從智慧黨建數(shù)據(jù)治理工作面臨缺少頂層的統(tǒng)籌規(guī)劃、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一,、數(shù)據(jù)集成度不高,、數(shù)據(jù)分析能力不足等問題出發(fā)，初步構(gòu)建智慧黨建數(shù)據(jù)治理體系架構(gòu),，并提出一套切實可行的智慧黨建數(shù)據(jù)治理的實施路徑解決方案,。在此基礎(chǔ)上，按照“數(shù)據(jù)匯聚-業(yè)務(wù)打散-流程重構(gòu)”建設(shè)思路優(yōu)化實踐路徑,，為智慧黨建數(shù)據(jù)治理,、促進(jìn)高校數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供參考價值。經(jīng)過實踐案例驗證,，該研究對于高校如何進(jìn)行黨建數(shù)據(jù)治理以及如何開展各類黨建應(yīng)用建設(shè)提供了范例,。

發(fā)表于：2024/9/26 16:58:52

數(shù)據(jù)要素化背景下文化數(shù)字化的創(chuàng)新發(fā)展研究[其他][其他]

隨著數(shù)字技術(shù)的跨越式發(fā)展，數(shù)字化浪潮對文化傳承與傳播產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響,，與此同時,，數(shù)據(jù)要素化已經(jīng)逐漸成為推動經(jīng)濟社會發(fā)展的核心驅(qū)動力。對文化數(shù)字化的發(fā)展現(xiàn)狀和面臨難題進(jìn)行深入剖析，在此基礎(chǔ)上,，分析數(shù)據(jù)要素化進(jìn)程對文化數(shù)字化發(fā)展的影響,，并對文化數(shù)據(jù)要素化的發(fā)展趨勢進(jìn)行展望，以期為新時代優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的創(chuàng)新傳承提供思路,，并為推動文化數(shù)字化建設(shè)提供參考,。

發(fā)表于：2024/9/26 16:46:52

新一輪省級數(shù)據(jù)管理機構(gòu)改革的實證分析[其他][其他]

新一輪數(shù)據(jù)管理機構(gòu)改革是國家推動數(shù)據(jù)要素市場化配置改革背景下的新要求。通過搜集整理31個省份數(shù)據(jù)管理機構(gòu)設(shè)立有關(guān)資料和信息,，對其設(shè)立模式,、隸屬關(guān)系、職能設(shè)置進(jìn)行分析,，研究發(fā)現(xiàn),，新設(shè)省級數(shù)據(jù)管理機構(gòu)主要通過“單獨設(shè)立”和“綜合政務(wù)服務(wù)”兩種模式建立。隸屬類別包括了省政府組成部門,、省政府直屬機構(gòu),、省政府辦公廳管理機構(gòu)等5大類，整體上呈現(xiàn)出行政地位上升和分布均勻的新特征,，其職能設(shè)置較早期階段也呈現(xiàn)出新的特點,。為充分發(fā)揮新設(shè)數(shù)據(jù)管理機構(gòu)的作用，研究也對數(shù)據(jù)管理機構(gòu)存在的不足也進(jìn)行了分析,，并提出了相應(yīng)建議,。

發(fā)表于：2024/9/26 16:19:39

個人信息保護(hù)合規(guī)審計的輔助實現(xiàn)技術(shù)框架研究[其他][信息安全]

數(shù)字經(jīng)濟時代背景下，合格評定工作呈現(xiàn)出數(shù)字轉(zhuǎn)型趨勢,，這將對開展個人信息保護(hù)合規(guī)審計活動產(chǎn)生重要影響,。概述了個人信息保護(hù)合規(guī)檢查技術(shù)工具概況和相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)，在此基礎(chǔ)上,，提出了個人信息保護(hù)合規(guī)審計可以依托技術(shù)輔助實現(xiàn)的審計項,，指明了個人信息合規(guī)審計工作技術(shù)輔助實現(xiàn)的路徑。依托以上研究成果,，提出《個人信息保護(hù)合規(guī)審計技術(shù)能力及工具要求（征求意見稿）》標(biāo)準(zhǔn),，明確了個人信息保護(hù)合規(guī)審計輔助實現(xiàn)技術(shù)框架，介紹了依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)研發(fā)的個人信息保護(hù)合規(guī)審計技術(shù)工具原型,，及其對于個人信息保護(hù)合規(guī)審計輔助技術(shù)框架的示范驗證作用,。

發(fā)表于：2024/9/26 16:05:37

基于信息標(biāo)簽體系的人員崗位匹配方法研究[模擬設(shè)計][信息安全]

人力資源管理信息化，既是信息化建設(shè)的重要內(nèi)容,，又是重要支撐和保證,。隨著人力資源數(shù)據(jù)不斷積累，如何借助先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息是當(dāng)前研究領(lǐng)域的熱點問題之一,。本文依托于人力資源數(shù)據(jù),，提出了基于雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)的圖采樣聚合模型生成模型標(biāo)簽,，并構(gòu)建了崗位和人員信息標(biāo)簽體系；提出了兩種人崗匹配方法,，實現(xiàn)了智能化的人員崗位匹配,。實驗表明，本文提出的模型方法取得了較好的效果,，為相關(guān)數(shù)據(jù)信息的有效組織與管理提供了一種良好的解決方案,，并為實現(xiàn)人力資源的智能化管理提供了有效借鑒。

發(fā)表于：2024/9/26 15:51:03

基于模仿學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)的啟發(fā)式多智能體路徑規(guī)劃[人工智能][信息安全]

多智能體路徑規(guī)劃（Multi-Agent Path Finding, MAPF）擴展到大型動態(tài)環(huán)境中是一個越來越有挑戰(zhàn)的問題?，F(xiàn)實世界中,，環(huán)境動態(tài)變化往往需要實時重新規(guī)劃路徑。在部分可觀察環(huán)境中,，使用強化學(xué)習(xí)方法學(xué)習(xí)分散的策略解決MAPF問題表現(xiàn)出較大潛力,。針對智能體之間如何學(xué)會合作和環(huán)境獎勵稀疏問題，提出基于模仿學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)的啟發(fā)式多智能體路徑規(guī)劃算法,。實驗表明,，該方法在高密度障礙環(huán)境中具有較好的性能和擴展性。

發(fā)表于：2024/9/26 15:38:52

基于隱私保護(hù)的電解鋁生產(chǎn)決策方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

在電解鋁生產(chǎn)過程中,，傳統(tǒng)的人工控制決策方式已經(jīng)難以適應(yīng)現(xiàn)代鋁電解生產(chǎn)要求,，當(dāng)下深度學(xué)習(xí)算法處理此類時間序列數(shù)據(jù)得到廣泛應(yīng)用,，決策是否高效影響鋁電解槽的穩(wěn)定運行和高效產(chǎn)出鋁,。同時，數(shù)據(jù)隱私問題也不容忽視,，隱私安全既影響電解鋁生產(chǎn)過程又影響其正常使用,，誤用、濫用數(shù)據(jù)挖掘可能導(dǎo)致用戶數(shù)據(jù)特別是敏感信息的泄露,，而信息一旦丟失或泄漏將造成重大的損失,。針對以上問題，提出一種利用改進(jìn)LSTM模型結(jié)構(gòu)結(jié)合優(yōu)化ElGamal算法的電解鋁決策方法：首先針對數(shù)據(jù)隱私問題提出了優(yōu)化后的ElGamal算法,；再針對電解鋁數(shù)據(jù)特性改進(jìn)LSTM模型結(jié)構(gòu)與優(yōu)化ElGamal算法的雙結(jié)合,。實驗結(jié)果表明，本方法可以在保證決策隱私安全的情況下,，性能優(yōu)于傳統(tǒng)方法,，在實際情況中有參考的價值。

發(fā)表于：2024/9/26 15:25:08

基于自監(jiān)督圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

為了解決現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法在特征提取單一,、數(shù)據(jù)依賴強以及模型泛化能力差等方面的問題,，提出了一種基于自監(jiān)督圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測方法。首先,，通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)策略,，利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)提取網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)特征，增強模型在無標(biāo)簽數(shù)據(jù)上的特征學(xué)習(xí)能力，從而降低對標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴并提升泛化能力,。其次,，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取網(wǎng)絡(luò)流量中時間序列的空間特征，并通過長短時記憶網(wǎng)絡(luò)建模時間依賴性,，進(jìn)行多視角特征提取,，提高檢測的全面性。最后,，設(shè)計了一種特征融合策略,，豐富模型特征表示，提升模型魯棒性,。在公開數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,，所提方法具有更高的準(zhǔn)確率和F1值。

發(fā)表于：2024/9/26 15:13:51

金融行業(yè)數(shù)據(jù)全生命周期的安全保護(hù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著數(shù)字經(jīng)濟的繁榮和金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速,，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了推動金融行業(yè)轉(zhuǎn)型的新興力量,。然而，在這個過程中,，數(shù)據(jù)安全防護(hù)成為了保障金融穩(wěn)定和安全的關(guān)鍵環(huán)節(jié),，其對于國家安全和社會穩(wěn)定的影響不容忽視。分析了金融行業(yè)面臨的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險,，提出在金融行業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)安全體系建設(shè)實踐,，為構(gòu)建金融行業(yè)的數(shù)據(jù)安全體系提供參考。

發(fā)表于：2024/9/26 15:01:08