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801.
“卡特里娜”飓风是一场名副其实的世纪飓风。它所损坏的领土面积与整个大不列颠的面积相当;它产生的垃圾达到了以往任何一次飓风的9倍;它是75年来造成遇难人数最多的一次飓风。数据显示,飓风摧毁了30万所房屋,造成了960亿美元的财产损失,打破了之前所有飓风的纪录。 相似文献
802.
803.
804.
在企业质量管理中,为了了解生产过程或产品的质量状况,找出产品质量波动的规律,就要搜集质量数据进行统计推断,在大多数的情况下是从一道工序中或一批产品中,随机抽出样品进行测试而得到数据,然后把一定数量的数据进行加工整理,去粗取精,去伪存真,找出其中的规律。一、数量统计方法是对质量数据进行加工处理的方法之一。数据是直接从原始记录、资料中搜集来的,往往是杂乱无章、难以直观看出其规律。在质量管理中常用数理统计方法来加工整理数据。它是以概率论为基础的一门数学分支,它的应用范围很广。一般有以下几方面的用途:(… 相似文献
805.
数字经济时代,衍生数据蕴藏着巨大商业价值。就其法律保护问题,国内外主要存在赋权模式和行为规制模式两种观点。衍生数据具备财产属性,属于我国《民法典》所保护的权益。若仅以《反不正当竞争法》下的行为规制模式对其提供保护,无法对衍生数据的利用和权利限制进行全面的制度安排,亦无法有效平衡各方主体利益。相比之下,赋权模式是激励数据生产和投资的重要保障。基于衍生数据的形成机理及对其进行保护所遵循的价值理念,将其置于知识产权制度体系下具有正当性。根据人类在数据生成过程中的参与程度,可以将衍生数据区分为有创作性投入的衍生数据和无创作性投入的衍生数据,前者用著作权保护模式,后者用邻接权保护模式。数据赋权可供选择的路径之一是在知识产权制度体系内创设一项数据处理者权,用以保护衍生数据生产者运用人工智能、数据挖掘等技术所产出的数据产品。为了平衡多方利益,还应当通过增设合理使用情形、设定期限等方式,对数据处理者权加以适当限制。 相似文献
806.
成立大数据管理局可以集合各方各层信息,将外部环境和政策情况精准推送给相关企业,从而帮助企业迅速了解外部环境变化,据此做出资产配置调整。以2013—2021年间A股上市公司为样本,可以利用双重差分模型实证分析成立大数据管理局对企业资产配置金融化的影响。研究发现,成立大数据管理局显著降低了企业的金融资产配置比例,提高了企业的固定资产配置比例。机制分析发现,成立大数据管理局能够降低企业的存货增长率,并提高银行贷款规模。异质性分析表明,成立大数据管理局的影响在民营企业、小规模企业以及CEO具有一定学术背景的企业体现得更为明显。研究结果揭示了数字经济背景下政府政务服务转型对微观企业的经济影响及其内在机制,为后续政府合理规划数字公共服务方向提供了经验证据。 相似文献
807.
808.
李晓楠 《大连理工大学学报(社会科学版)》2023,(2):65-74
个人征信广泛用于信贷、租赁等经济交易场景,关乎征信主体重大经济利益。从国内外征信业发展看,大数据征信已经成为传统征信的重要补充,并呈现出征信主体多元化、个人信用信息泛化、征信过程智能化和自动化等特征。大数据征信一方面有利于解决缺少信用记录主体获得金融支持的困境,另一方面又可能带来信用歧视和不公,而现有征信监管未能有效回应。基于大数据征信数据驱动的本质,可借鉴数据治理的现有立法实践,在征信监管中一方面坚持和完善大数据征信下数据处理的透明度要求,另一方面夯实大数据征信机构在个人信息准确性和合法性方面的保障义务,并赋予信用主体挑战不公平征信结果的权利,以实现大数据下个人公平信用权益的有效保障。 相似文献
809.
数据主义代表着大数据时代的一种社会思潮,是人类意识形态上的数据化变革。数据主义的生成逻辑是文化、技术以及社会因素共同作用的结果。其中,自古至今根植于人类内心对神秘未知力量的崇拜本性是数据主义生成的文化基石;大数据技术在信息维度上建构的“数据世界”是数据主义生成的技术动因;后真相社会导致盲目崇拜、物性依赖的双重遮蔽环境是数据主义生成的肥沃土壤。而数据主义的思想实质包含了从本体到实践的思想溯源。在本体论层面,数据主义是“万物皆数”思想的现代化发展;在认识论层面,数据主义是一种经验主义思想的回归;在价值观层面,数据主义者奉行“数据解决一切”的工具理性至上思想;在意识形态领域,数据主义是一种饱含欺骗性意识形态的技治主义幻想;在思想实践上,数据主义是计算主义思想的具体实践路径。数据主义的出现向人类主体性地位发起了挑战,为挽救失落的人文,数据主义应走向“技术人文主义”。技术人文主义下的一切“人-技”共生关系都是人类自我存在的新维度,一切数据自由终将是人类自由意志的体现。 相似文献
810.
考虑风险度量中常见的分位数回归模型,给出在超大容量数据且复杂数据类型下的几类快速分布式算法.虽然仅考虑分位数回归模型,但本文提供的算法大多数可以应用到其它更一般的模型中.由于分位数回归模型的目标函数为非光滑函数,通常的分块集成法和光滑函数高效通讯算法并不适用.本文首先针对完整观测数据,给出了分位数回归模型参数估计的等度连续法,光滑函数逼近法和改进的数萃(Meta)方法三种分布式通讯有效算法.进一步,考虑了非平衡半监督数据,分别针对无标签数据样本量较小和较大两种情形,提出了加权损失函数法和改进的数萃方法两种数据融合方法.所提出的方法可以把分散在不同机器上的半监督数据进行数据融合,从而实现不同数据类型和不同样本量情形下的高效通讯分布式计算,提高算法的精度和参数估计的效率.本文通过大量仿真模拟研究了所提出的算法在有限样本下的表现,并将其应用到了洛杉矶流浪人口数的实际数据分析中,发现其均具有较好的准确性. 相似文献