惠来县政务oa系统：谢通门县政务oa系统中解读可信AI的“中国方案”：构造可信系统需要哪些支撑技术？

惠来县政务政务OA系统：谢通门县政务政务OA系统中解读可信ai的“中国方案”：构造可信系统需要哪些支撑技术？块蛋糕，信创政务OA日趋重要，并成为不可替代的重要功能。对客户进行统一管理、精准分析，保持老客户，增加新客户成为销售人员的共识发展状态？此时需要一个多维度的评测标准。人工智能的“可信”程度，便是一个重要的维度。 7月9日，中国信息通信研究院联合京东探索研究院发布《可信人工智能白皮书》，提出了衡量人工智能的“四把尺子”：稳定性、可解释性、隐私保护、公平性。换句话说，白皮书认为人工智能的稳定性、可解释性、公平性等是亟需各方关注的核心问题。 值得一提的是，这是国内首本《可信人工智能白皮书》（以下简称《白皮书》），旨在立足中国，放眼世界，为落实全球人工智能治理共识提供


百万年薪等你来，湖北联投数产集团面向全国选聘高级管理人才:

定位为数字产业发展引领者、数字政府建设服务者、国企数字化转型支撑者。 资格审查：对应聘人员简历及相关资格进行审查，确定资格合格人员。资格审查贯穿公开招聘工作全过程，在任何一个环节发现资格不符的，均取消应聘及录用资格。 组织面试：以电子邮件或电话方式通知入围人员参加面试。 背景调查：对通过面试人员开展背景调查。 组织体检：对拟聘人员安排入职体检。 管理方式及薪酬待遇 依法签订《聘用协议》、《业绩责任书》、《劳动合同》，按照约定进行业绩考核、实施聘任或解聘、兑现薪酬。 薪酬待遇实行年薪制，薪酬总额由基本年薪、绩效年薪、业绩激励等收入构成，根据“业绩与薪酬双对标”原则，统筹考虑公司发展战略、经营业绩、薪酬设计等因素基础上，参考同行业、同规模、同职位的市场标准，提供百万级年薪

面试中有哪些经典的数据库问题？:

哈希索引具有绝对优势（前提是：没有大量重复键值，如果大量重复键值时，哈希索引的效率很低，因为存在所谓的哈希碰撞问题。） 4、可以使用分区表来避免某些特殊的瓶颈，例如innodb的单个索引的互斥访问，ext3问价你系统的inode锁竞争等。 十五、mysql支持的分区类型有哪些？1、range分区： 这种模式允许将数据划分不同范围。 6、prepared statementsprepared statements很像存储过程，是一种运行在后台的sql语句集合，我们可以从使用 prepared statements 获得很多好处，无论是性能问题还是安全问题 索引要分类的话，分为前缀索引、全文本索引等；二十三、mysql 中 myisam 和 innodb 的区别有哪些？

【tcaplusdb知识库】tdr表gosdk示例代码-查询数据:

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金融科技•数造未来，文本智能处理平台推动金融行业智能化转型:

2018年5月9日，以中国宏观经济研究院、国家信息中心中国创新创业发展研究中心、上海市浦东新区人民政府为指导单位，由浦东新区科经委、陆家嘴金融城发展局和中国金融信息中心联合主办的“金融科技•数造未来”为主题的浦东企业发布会在浦东新区中国金融信息中心成功召开 全球技术进步引发了新一轮金融创新浪潮。科技、创新、金融是金融科技行业必不可少的三个要素。在金融领域，无论是银行、保险还是证券、信托都积累了大量的文档资料。 ，已成功服务了招商银行、浦发银行等多家国内知名金融机构。 活动尾声中国金融信息中心总裁助理潘恒宁先生和浦东科经委严处长为达观数据等优秀企业颁发了“荣誉企业证书”。科技强化了金融机构业务运营保障能力及管控信息风险的能力，提升了金融机构服务质量水平。 如何利用先进的技术解决行业发展“痛点”、完善服务体系、成就客户价值，变成了行业发展转型的关键，也必将为上海经济乃至全国经济发展带来崭新的机遇。达观数据将继续利用领先的技术优势，推动金融行业智能化转型。

惠来县政务政务OA系统：谢通门县政务政务OA系统中解读可信ai的“中国方案”：构造可信系统需要哪些支撑技术？

，发展企业前景，让企业规模日益扩大。那么政务OA系统的信创政务OA有哪些不可或缺的优势，让企业纷纷闻风使用。一、帮助销售人员更好地开发和维系客户信创政务OA首先就是客户关系管理，他更多服务与销售人员，其中客户管理、销售管理、代理商管理就是直接面对客户的最好证明。只要打开相关模块，就可以精准地把握住客户的需求点，以为其提供精准的服务，推荐精准的产品。 二、提升员工的工作效率每有一个新客户，就在系统新增，系统还可以分类的查询客户信息，更加方便员工梳理客户信息。销售人员也可以自动进行客户回访，显示客户的沟通情况，便于对客户进行跟进。而领导也能在后台看到每个员工的工作情况，无需再频繁地开会汇报工作，也无需员工再做报表汇报。既减轻了员工的工作量，又提高了员工工作效率。三、进行科学的数据分析，为领导提供科学决作者 | 维克多 编辑 | 青暮 当我们在谈论人工智能的时候，我们究竟在谈论什么？是“机器人超越人类阅读水平，令数百万人面临失业风向“还是“计算机的阅读能力正在赶超人类？” 然而回到现实，号称史上最强大ai模型gpt-3却连太阳有几只眼睛这种问题都回答不了；自动驾驶模式下的特斯拉三番五次追尾停在路边的车辆。 理想和现实之间总是存在差距，人们也总是过高的估计ai的实际能力。如何正确认识人工智能的真实发展状态？此时需要一个多维度的评测标准。人工智能的“可信”程度，便是一个重要的维度。 7月9日，中国信息通信研究院联合京东探索研究院发布《可信人工智能白皮书》，提出了衡量人工智能的“四把尺子”：稳定性、可解释性、隐私保护、公平性。换句话说，白皮书认为人工智能的稳定性、可解释性、公平性等是亟需各方关注的核心问题。 值得一提的是，这是国内首本《可信人工智能白皮书》（以下简称《白皮书》），旨在立足中国，放眼世界，为落实全球人工智能治理共识提供“中国方案”。 来源：中国信息通信研究院&京东探索研究院《可信人工智能白皮书》 此外，《白皮书》中提到：可信人工智能已经不再仅仅局限于对人工智能技术、产品和服务本身状态的界定，而是逐步扩展至一套体系化的方法论，涉及到如何构造“可信”人工智能的方方面面。 下面，ai科技评论摘抄技术细节部分，为大家呈现可信ai的研究现状。同时，ai科技评论也与京东探索研究院的院长陶大程、算法科学家何凤翔进行了交流，探讨了撰写《白皮书》的初心以及可信ai研究的前沿进展。 1 可信人工智能支撑技术 随着社会各界对人工智能信任问题的不断关注，安全可信的人工智能技术已成为研究领域的热点。研究的焦点主要是提升人工智能系统稳定性、可解释性、隐私保护、公平性等，这些技术构成了可信人工智能的基础支撑能力。 人工智能系统稳定性技术 人工智能系统面临着特有的干扰，这些干扰来自于针对数据和系统的多种攻击方式，包括中毒攻击、对抗攻击、后门攻击等。这些攻击技术既可互相独立也可以同时存在。例如，中毒攻击通过按照特殊的规则进行恶意评论等方式，向训练数据集投入干扰数据，继而影响推荐系统的准确度；对抗攻击通过在道路交通标志牌上贴上特殊设计的图案，可以误导自动驾驶系统使其错误识别路牌上的信息，进而造成交通事故；后门攻击具有隐蔽性，可能会被用于对ai供应链发动攻击。相比于传统的软件系统，此类干扰对人工智能系统的稳定性提出了更高的要求。 人工智能的稳定问题引起了持续而广泛的研究。针对人工智能模型的对抗攻击与中毒攻击早在2012及2013年就已出现。其中，对抗攻击的目的在于通过构造针对性样本来诱使人工智能系统决策出错；而中毒攻击的目的在于通过向人工智能模型的训练数据集注入中毒样本来劣化训练得到的模型的性能。 在此之后，对抗攻击相继发展出了fgsm（fast gradient sign method ）及pgd（projected gradient descent）等攻击方法；而中毒攻击的发展同样十分迅速，在其基础上更出现了后门攻击。后门攻击通过后门样本向人工智能系统植入后门，从而达到定向操纵人工智能系统的目的。该攻击与中毒攻击存在一定相似性，且常通过中毒攻击的方式来向系统植入后门。为抵御这些攻击，一些工作提出各类异常数据检测方法来检出并清除对抗样本、中毒样本、后门样本等恶意数据，从而减轻恶意攻击带来的干扰；通过在对抗样本上进行对抗训练来抵抗对抗攻击；利用模型剪枝、后门检测等技术抵抗后门攻击。 人工智能的稳定性仍然面临着较大的挑战。一方面，各种干扰手段层出不穷、持续演进，而新的攻击方法容易让旧的防御方法失效；另一方面，干扰的形式正在逐步从数字世界向物理世界蔓延，例如通过打印对抗样本等手段能够直接对自动驾驶和人脸识别系统造成物理层面的干扰。未来在人工智能稳定性技术方面的研究将持续增多。 人工智能可解释性增强技术 目前，以深度学习算法为核心的人工智能系统的运作就像是一个黑箱，人们只能看到数据的导入和输出，而不清楚内部的工作原理和判断依据。一方面，人们对训练得到的人工智能模型为何能具有极高的性能尚不清楚；另一方面，人工智能系统在做出决策时具体依赖哪些因素人们也不清楚。 针对人工智能算法可解释性的研究仍处在初期阶段，部分算法的理论框架有待完善。例如，优化算法的有效性在决策树、支持向量机等一些简单的人工智能模型上已被很好地证明。然而，对于随机梯度下降算法为何能高效优化深度神经网络，学术界已经开展了大量的研究，但目前对于该问题的讨论仍未有定论。 又如，针对人工智能模型如何利用数据特征做出预测，学术界已通过实验取得了一定的成果，但还缺乏理论支撑。为了使人工智能模型具有更好的可解释性，研究学者提出可以通过建立适当的可视化机制尝试评估和解释模 型的中间状态；通过影响函数来分析训练数据对于最终收敛的人工智能模型的影响；通过grad cam（gradient weighted class activation mapping）方法分析人工智能模型利用哪些数据特征做出预测；通过lime（local interpretable model agnostic explanations ）方法使用简单的可解释模型对复杂的黑盒模型进行局部近似来研究黑盒模型的可解释性；还有部分研究则提出可以通过建立完善的模型训练管理机制 提升人工智能系统实现过程的可复现性。 在人工智能的产业落地过程中，应最大限度地使人工智能系统的行为对人类更透明、更容易理解、更可信。一味地相信人工智能系统所做出的决策，而不对其决策过程进行解释会极大限制人工智能系统在国防、法律、医疗、教育等关键领域的普及，甚至引发严重的社会问题。增强人工智能系统的可解释性迫在眉睫。 人工智能隐私保护技术 人工智能系统需要依赖大量数据，然而数据的流转过程以及人工智能模型本身都有可能泄漏敏感隐私数据。例如，在数据流转的任意阶段，恶意攻击者可以对匿名数据集发起攻击，从而窃取数据；在数据发布阶段，恶意攻击者可以使用身份重识别对匿名数据集发起攻击，从而窃取隐私信息；恶意攻击者也可以直接针对人工智能模型发起攻击，从而窃取隐私信息。例如，模型反转攻击可以根据受攻击模型的输出推断并重建其训练数据，从而窃取隐私信息；成员推断攻击可以推断给定数据样本是否来自受攻击模型的训练数据集，从而造成隐私泄露。 学界针对上述隐私泄露问题提出了多种针对性的保护方法，最常见的为基于差分隐私和基于联邦学习的隐私保护方法。差分隐私最早由美国学者 cynthia dwork 于 2006 年提出，是人工智能系统隐私保护能力的一个主要量化指标。其核心思想是一个具有优秀隐私保护能力的人工智能算法应当对输入数据中的微小扰动不敏感。基于该思想，可以通过对数据进行下采样、顺序置换、添加噪声等方式，来防御攻击者进行隐私窃取。 2016年，谷歌公司的一项工作首次将差分隐私应用于深度学习中，其通过在模型训练过程中向梯度加入高斯噪声来增强深度模型的隐私保护能力。该工作展现了差分隐私法在大规模人工智能模型中的应用潜力。目前，一些头部科技公司已将差分隐私法应用于部分真实的业务中。 联邦学习在2015年提出，其能在不收集用户数据的条件下进行人工智能模型的训练，以期保护隐私信息。具体来说，联邦学习将模型部署到用户设备；各用户设备使用自己的私有数据，计算模型参数的梯度，并将其上传中央服务器；中央服务器对收集到的梯度进行融合，传回各用户设备；各用户设备利用融合后的梯度更新模型参数。需要指出的是，一些初步研究表明，联邦学习方法仍存在一定的隐私泄露风险。 有实验显示，联邦学习可能泄露一定量的本地用户数据，同时有理论指出，联邦学习可能会在一定程度上弱化人工智能系统的隐私保护能力。因此，还需要针对联邦学习进一步优化，提升其用户隐私保护的能力。一个可行的方向是将联邦学习和差分隐私相结合，以构建隐私保护能力更强的人工智能系统。 人工智能公平性技术 随着人工智能系统的广泛应用，其表现出了不公平决策行为以及对部分群体的歧视。学术界认为，导致这些决策偏见的主要原因如下：受数据采集条件限制，不同群体在数据中所占权重不均衡；在不平衡数据集上训练得到的人工智能模型，可能会为了在整体数据上的平均 性能，而牺牲在少量数据上的性能，造成模型决策不公平。 为了保障人工智能系统的决策公平性，相关研究者主要通过构建完整异构数据集，将数据固有歧视和偏见最小化；对数据集进行周期性检查，保证数据高质量性。此外，还有通过公平决策量化指标的算法来减轻或消除决策偏差及潜在的歧视。现有的公平性指标可以分为 个体公平性与群体公平性两大类。其中，个体公平性衡量智能决策对于不同个体的偏见程度，而群体公平性则衡量智能决策对于不同群体的偏见程度。另一方面，基于公平性指标的算法则大致能分为 预处理方法、处理中方法及后处理方法共三大类。 预处理方法通过删除敏感信息或重采样等方式对数据进行清洗，从而降低数据中存在的 偏差。处理中方法通过在人工智能模型训练过程中加入与公平性量化有关的正则项，提高训练得到的模型的公平性，例如，有工作采用rényi相关性作为正则项，并利用最小最大优化算法来减少模型预测与敏感属性之间的任意潜在相关性。后处理方法通过对模型输出进行调整，进一步提高训练得到的模型的公平性，例如，有工作基于多重精确度（multiaccuracy）的概念提出多精度提升法（multiaccuracy boost），以减轻黑盒人工智能系统的决策偏差。 2 对话京东探索研究院：寻找可信ai的中国方案 ai科技评论：请问从京东的角度来看，为何要写这么一份报告？ 陶大程：大家普遍认为京东是一家供应链公司，其实它是科技驱动的实体经济公司，而今天我们所谈的科技，大多和人工智能息息相关。 人工智能的快速发展，带来了许多可信方面的挑战。如果没有有效的方式应对，那么从公司的角度来看，肯定会“棋差一招“。 这本《白皮书》其实理清了京东对可信人工智能的看法，即人工智能平稳发展，关键要在隐私保护，公平性、稳定性以及可解释性方面发力。另一方面，这本《白皮书》也体现了京东ai向善的情怀。 ai科技评论：请问京东探索研究院负责《白皮书》的哪一部分？写作的过程中遇到了哪些困难？ 何凤翔：我们主要负责可信人工智能的学术与技术部分，也对白皮书整体框架的确定贡献了很多力量，在整个过程中团队内、团队间经过了非常多的交流。遇到的主要的困难是：可信人工智能的划分方式非常多，不同的国家有不同的标准，关键是如何结合中国实际情况，找到更为合适的方案。 整个《白皮书》的撰写过程耗时六个月，技术部分成稿70多页，最后精减到了10多页。在可信特征的划分方面，我们参考了全球五项共识、中国人工智能产业发展联盟 （aiia ）倡议及其发布的《人工智能行业自律公约》 和《可信 ai 操作指引》，总结提出可靠可控、透明可释、数据保护、明确责任、多元包容等五项可信特征要素，用以指引实践可信人工智能时所需具备的操作能力。 ai科技评论：在《白皮书》中，您提到了联邦学习和差分隐私在隐私保护中的作用，请问您如何看待“群体学习”这种新的分布式技术在隐私保护中的作用？ 何凤翔：在某种程度上，群体学习可以被看作是去中心化的联邦学习。公众可能会担心联邦学习的中央节点“不可信”，会导致数据安全问题。这项技术将中央节点直接去除，各子节点只与周围节点通信，在一定程度上缓解了隐私泄露风险。但是，这种去中心化的技术可能不如联邦学习快。最近的《nature》上也刊文了报道“群体学习”在医疗中的应用。 陶大程：每一种技术背后都有其优点和缺点，我们不能完全否定中心化技术，也不能完全否定去中心化技术。 这两种技术还是需要一些有效的方式进行结合，在未来使用过程中，关键是提升这些技术在实际应用中的效果。 ai科技评论：在谈论ai可解释性的时候，更多指的是深度学习，深度学习为什么相对于传统模型可解释性差？ 陶大程：首先，深度学习模型的参数量很大，相对于数据而言，可能要大得多。过去我们认为，模型的参数量不应该大于数据量，因为只有这样，才能“解释"模型。现在深度学习的出现，打破了固有的认知。 第二点，对于训练数据和测试数据，我们无法衡量它们是如何贡献深度学习模型。传统机器学习模型，例如支持向量机，能够清晰明确训练和测试数据在模型中的作用。 第三点，神经网络的输出具有“随机性”。因为其具有无限多的局部最优解且训练得到的模型和参数初始化、优化算法都相关。传统模型，无论初始化如何设置，只要“操作”一致，模型会输出相同结果。而神经网络不是这样，导致我们无法理解它的学习过程和行为。 何凤翔：传统模型或许可解释性更强，但在实际的应用场景中，需要模型具有学习复杂规律的能力，这是传统模型所不具备的。另一方面，传统机器学习严重依赖特征工程。 传统模型和深度学习模型渐渐不再是一种对立的关系，很多传统算法也被用到深度学习当中，然后来帮助深度学习，提高其可解释性。 ai科技评论：在可信ai的研究以及方面，中国与国外相比，有何特点？ 陶大程：中国在应用落地方面走的比较快，这为我们提供了大量的经验，告诉我们哪些ai应用场景可能会产生哪些问题，同时也给我们提供了很好的先验信息，从而帮助我们找到研究可信ai系统的方向。 在欧美以及澳洲方面，学术界对理论的进展非常关注。希望在未来，大家能够共同携手，通过理论结合实践，让人工智能更好的服务人类。

堡垒机怎么连接应用服务器 应用服务器有哪些种类？:

许多人经常使用计算机，但是未必了解应用服务器这个概念。应用服务器介于数据库和网络之间。可以为应用的程序提供业务逻辑代码。应用服务器可以当做用户和数据库之间的一个中介桥梁。 应用服务器可以给堡垒机的运行和安全带来更多的保障，帮助堡垒机在使用网络以及进行联网操作的时候更加的顺畅。首先应该在堡垒机当中选择添加应用服务器，然后输入相应的应用服务器的型号或者代码。 在进行调试和配对之后就可以连接到应用服务器了，享受应用服务器带来的便利。应用服务器都有哪些种类？上面讲了堡垒机怎么连接应用服务器的方法，那么常用的应用服务器都有哪些种类呢？ 每一个服务器的功能都是不同的，都有擅长和专业的一面，而一个好的应用服务器会给系统带来更高的流畅性，提高使用的满意率。以上就是堡垒机怎么连接应用服务器的相关内容。 应用服务器对于系统的操作和联网使用非常重要，所以应该掌握正确的堡垒机连接应用服务器的方法。

清华-腾讯联合实验室针对疫情的分析15：湖北疫情出现曙光、监狱疫情恐添变数:

首先是山东省卫健委在10点多发布公告，山东省任城监狱恶性传播事件，共202人确诊，山东省省司法厅长被就地免职；接着，湖北省卫健委于午间发布公告，澄清新增数据和国家卫计委不一致的原因是湖北省监狱有220人确诊需要补报 中午12点多，湖北生卫健委补发公告，说明220人是监狱系统累积下来的220例。 昨天湖北频频核减，引起社会的极大关注，数据的客观性和公开透明是疫情防控的最重要的保证。 图3  武汉市扩散指数与消亡指数趋势 山东浙江监狱发生恶性传播，疫情防控不可放松警惕 今天上午，山东省卫健委的信息发布疫情通告，该省任城监狱发生群体性感染事件，202人确诊，省司法厅长被就地免职。 图4非湖北地区疫情扩散指数和消亡指数趋势 另外，除发生监狱群体性感染的山东和浙江，非湖北的其他各省市区新增病例均为个位数，福建、甘肃、贵州、海南、吉林、江苏、江西、辽宁、内蒙古、宁夏、青海、陕西、西藏、 新疆以及港澳台等18个省市和特别行政区的新增病例为零。

用互联网规律做传统营销：谈谈地推的4方式4关键:

其机构或者公司服务对象就是当地的群众或者更窄的部分人群，产品出来了，推广的时候就尴尬了，大范围的推广，网络纯推，目标群体太宽，根本不知道在哪里；地推，一是成本（人工+场地费+礼品+交通）越来越高，二是活动做的已经没有太多 三、区域推广的方式按照地推活动形式、活动效果、嫁接资源进行分类表述1、政务类活动适用于基层政府机构的政府公开，民主建设的宣传，公共事务的推广等，常采用评选投票，网络问答的活动形式。 嫁接资源：基层政府机构、中小学校方、社区公共服务机构。2、民生类活动以完全落地，接地气的主题活动，增加推广主体粉丝，培养粉丝关注度，常采用微信扫码换购，众筹，分享积攒换取奖品、民生服务的活动形式。 3、娱乐类活动结合当地资源，通过吸引目标群体的活动奖品，增加粉丝，加强粉丝联系，可采用微信关注换购、网络优惠劵、分享积攒享福利优惠、评选投票、网络问答的活动形式。 路边小摊卖的商品本不属于他的范畴，低廉的价格甚至还有抢饭碗之嫌，但是却通过“合作推广”的办法，将其招安在平台上，通过平台订购、互动、评价等，让营销、服务变得更加有吸引力，对于小贩来说，没有成本，不需要他掏钱

腾讯老板交通工具价值过亿！上车全靠这个小程序 | mina 奖 #18:

据知晓程序（微信号 zxcx0101）了解，为了进一步提升「腾讯乘车码」的使用体验，腾讯还专门为它开发了「双离线」支付系统，尽可能缩短「支付验证」的等待时间。 乘车码的应用普及是出行领域的移动支付里程碑，从此，移动互联网实现了对出行领域的承载。这为未来的智能出行、智慧城市打下了坚实的基础。 感谢腾讯公司联合政府改革市政交通，这带来的不仅仅是便民，更极大打击了钱包厂。走近「腾讯乘车码」团队为什么会想到做这样一个小程序？ 2017 年 3 月，腾讯向全国网民发出一项问卷调查。 未来，乘车码将继续丰富地铁等使用场景，上线电子发票、到站实时查询等功能，并将继续与各地政府、公交集团展开深度合作，推出更多的优惠措施，积极进行其他城市布局，也期待融入更多的品牌合作。 而且，还会继续与全国各地政府、公交集团展开深度合作，推出更多的优惠措施。什么时候开通更多的城市？ 我们正在积极拓展，争取入驻更多的城市和场景。

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