人工智能时代的隐私保护

伴随大数据、物联网、深度学习等技术的发展，一个“万物互联、人人在线、事事算法”的人工智能时代正在到来。数据是人工智能的基础，算法是人工智能的本质，人工智能越智能就越依赖数据的喂养和算法的支持，由此引发严重的隐私危机。一方面，人工智能极大地增强了隐私入侵的能力，带来了更多的隐私获取性；另一方面，人工智能侵害隐私的行为极具迷惑性，造成的损害后果更加严重。对此，传统隐私保护法律框架显得捉襟见肘，既无法有效保护人们的隐私，也难以充分发挥个人信息的利用价值，而欧盟最新的《一般数据保护法》则做了诸多有益的探索。面对人工智能时代提出的新挑战，我国应当完善隐私保护的法律体系，重视隐私保护的技术路径，探索隐私保护的市场机制，确立隐私保护的伦理原则。     

大数据解决思想政治教育的进路及局限性

随着互联网技术的飞速发展,大数据技术不断成熟,并逐渐应用到思想政治教育工作中。目前大数据技术在思想政治教育工作中还存在一定的局限性,主要包含数据资料的客观真实性、大数据方法的目标性以及海量学生数据隐私等问题。需要针对目前的局限性,结合云端数据平台、海量数据的分类甄别以及大数据安全机制的建立,给出大数据下思想政治教育发展的进路,进一步加强学生思想与行为的关联度,打造新的思想政治教育体系,以适应当前的精神文化新环境,传递社会的正能量和价值观。     

数据资源权属判断及司法保护路径

当前,大数据产业已成为新一轮科技革命和产业变革中一个蓬勃兴起的新产业,发展大数据也已成为我国的国家发展战略.但涉及数据权益的立法付诸阙如,相关主体的权利义务关系处于不确定状态。如何为大数据产业发展打造一个有保障可预期、公平有序的法治营商环境,当前亟需构建起一个理性、明晰的数据资源权属规则。     

面向视频侦查应用的车内人脸识别研究

针对在公安实战中具有重要意义的车内人员人脸识别问题进行研究,提出其识别精度偏低的主要原因是其与常见的行人人脸场景间存在强烈的数据集偏差(Dataset bias)。将深度学习人脸识别与物体分类中的迁移学习相结合,设计了一种可实现样本融合的人脸识别网络,通过消除两个场景的数据集偏差,达到同时利用行人场景和车内人脸场景的数据进行训练的目的,并在此基础上与现有的卡口车牌抓拍系统进行融合,形成了一套初步达到实际应用指标的实时人脸-车牌抓拍识别系统。     

综合执法下沉基层的整体性治理研究

根据整体性治理理论,整合基层公共行政功能,完善合作与协调的执法体系是提高基层行政执法效能、克服行政惰性的重要途径。但实践中,还存有横向与纵向维度上执法权限配置不合理致使权责不一,部门利益化风险生成分割治理,城乡基层行政执法力量分散,大数据提升治理能力功能的发挥缺乏等问题,这些问题桎梏着基层综合执法的效度。针对行政层级上资源及人力的现实困境,应通过厘清权责清单、整合执法资源、加强执法监督、突破"信息孤岛"等"行政执法适应治理"方式,提升我国综合执法下沉到基层的有效性。     

大数据产业发展背景下数据信息的知识产权司法保护

2011年5月,麦肯锡公司发表了题为“Big data:The next frontier for innovation,competition,and productivity”的研究报告,标志着大数据时代的到来。该报告中称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。”2015年8月31日,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,指出大数据是以容量大、类型多、存取速度快、价值密度低为主要特征的数据集合,正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。     

基于数据包络分析的县级政府网站效率评价

县级政府网站效率评价将成都市19个区县(含县级市)政府网站作为研究对象,通过对政府公开发布的数据进行主成分分析得到各区县政府网站的投入-产出指标体系,运用DEAP2.1分析软件对成都市区县政府网站"投入-产出"效率进行评价,结果显示,各区县的纯技术效率值和规模效率值差别明显,说明各区县间政府网站发展水平不均衡;影响成都区县政府网站综合效率值提高的主要因素是技术效率值,政府网站技术创新、制度创新应当成为当地政府信息部门管理工作的重点项目。     

大数据环境下数字图书馆的基本职能

数字图书馆作为一种信息环境,其基本属性仍是收藏属性,基本职能仍是文献收藏。在大数据环境下,尤其需要重视对数字信息资源的整理与收藏,在这个过程中需要政府的强力支持,数字资源呈缴制度的建立与法律保障,数字图书馆联盟的组织,国家图书馆的核心领导,信息生产商、出版商、网络用户、技术商的合作,图书馆、档案馆、个人用户的协调,以发挥数字图书馆在大数据环境下保存和传承人类文化的基本职能。