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大数据产生的背景新上映_大数据产生的背景有哪些(2024年12月抢先看)

内容来源：百业图库所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

大数据产生的背景

本人凭借一己之力在大数据背景下所产生的蝴蝶煽动效应（其实并没有

大数据时代隐私保护挑战与策略𐟓ˆ𐟔’ 《大数据背景下的隐私保护问题研究》法学毕业论文写作思路一、引言在引言部分，首先概述大数据时代的背景与特点，指出随着信息技术的飞速发展，大数据已成为现代社会不可或缺的一部分。随后，引出大数据背景下隐私保护问题的日益凸显，强调个人隐私在数据洪流中面临的严峻挑战。最后，明确本文的研究目的与意义，即探讨大数据背景下的隐私保护现状、问题及解决策略，为法律实践和理论研究提供参考。二、大数据与隐私保护概述大数据的定义与特征：阐述大数据的基本概念、主要特征（如海量性、多样性、高速性等）及其对社会经济生活的影响。隐私权的法律基础：回顾隐私权的历史渊源，介绍隐私权在各国法律体系中的地位和保护原则，为后文分析奠定基础。大数据与隐私权的冲突：分析大数据技术在收集、存储、处理个人信息过程中如何与隐私权产生冲突，揭示隐私泄露的风险。三、大数据背景下隐私保护的现状与挑战法律框架构建：梳理国内外关于大数据隐私保护的法律法规、政策文件，评估其有效性和适用性。技术保护手段：介绍数据加密、数据脱敏、匿名化处理等技术在隐私保护中的应用，分析其优缺点。行业自律与监管：探讨企业在大数据应用中的自我约束机制、行业组织的监管作用以及政府监管的必要性。挑战分析：从数据泄露、滥用、跨境流动等方面分析大数据背景下隐私保护面临的挑战。四、大数据背景下隐私保护的问题研究隐私权内涵的扩展：在大数据环境下，隐私权的内涵已不再局限于传统意义上的个人秘密，而是扩展到个人信息控制权、知情权等方面。隐私侵权的认定与救济：结合具体案例，分析大数据背景下隐私侵权的认定标准、举证责任及救济途径。公共利益与隐私权的平衡：探讨在维护公共利益（如国家安全、公共卫生等）与保护个人隐私之间的平衡点。

养猪技术交流[超话]#科学养猪##猪病防治##所有养猪人# 大数据背景下非生产天数对养猪业经济影响的分析与研究摘要：本文聚焦于大数据环境下的非生产天数对养猪业经济效益的探究，借助 562 家中国猪场的实证案例，深入剖析不同生产水平猪场间非生产天数的显著差异及其背后的原因，并精心谋划了一系列旨在缩减非生产天数的策略。一、主题与背景（一）研究主题本研究的核心议题在于探讨在大数据的宏大规模下，非生产天数这一关键指标对于养猪业经济效益所产生的深远影响。（二）研究背景随着信息技术的飞速发展和养殖业的数字化转型，大数据逐渐成为推动养猪业发展的强大引擎。在这一背景下，深入挖掘非生产天数的内涵及其对养猪业经济的影响具有重要的现实意义。（三）研究目的通过对大量实际数据的收集与分析，揭示非生产天数的内在规律，为养猪企业提供科学合理的管理策略，以降低非生产天数，提高生产效率，增强市场竞争力。（四）研究方法本研究采用定量与定性相结合的研究方法，通过对猪场数据的详细采集、整理和分析，运用统计学模型和经济计量模型等工具，对非生产天数的相关因素进行深入剖析。二、主要观点（一）非生产天数的组成非生产天数涵盖了多个关键阶段，具体包括后备母猪配种前在场内的天数、断奶到下一繁殖事件的天数以及返情空怀天数。这些阶段的长短直接影响着母猪的繁殖周期和生产效率。（二）非生产天数的成本为了全面评估非生产天数的成本，需精准计算猪场的盈亏平衡成本。这一成本涵盖了人工成本、饲料成本、公共事业费用、生产物资费用、动保费用、种猪费用、利息费用、维修维护费用、税费以及保险费用等多个方面。通过对这些成本的细致核算，能够为养猪企业提供明确的成本参考标准。（三）降低非生产天数的措施每日对母猪的健康状况进行细致观察，以最大程度降低母猪死亡率。健康的母猪是维持正常繁殖周期的基础。对后备母猪的挑选和培育过程进行全面审查，并投入相应的培育设施，强化日常管理和培育工作，以提高后备母猪的质量和适应性。积极淘汰返情母猪，设定明确的目标，力求不再出现配种返情的情况，从而缩短非生产天数。确保查情公猪能够有效地引发母猪发情，提高配种的成功率，减少因发情问题导致的非生产天数延长。三、总结（一）研究结论本研究通过对大数据的深入分析，明确了非生产天数对养猪场经济效益的重要影响。非生产天数的增加会显著降低猪场的盈利能力，而减少非生产天数则能够有效降低养殖成本，提高生产效率。（二）管理建议精细化管理在降低非生产天数方面具有至关重要的作用。从后备母猪的管理到日常监控的各个环节，都需要企业高度重视并采取科学合理的管理措施。只有实现管理的精细化，才能最大限度地减少非生产天数，提升猪场的整体盈利能力。综上所述，本研究为养猪企业提供了一套科学有效的管理策略，旨在通过降低非生产天数，推动养猪业的可持续发展。

友情提醒，现在因为大数据推送对我们日常生活的渗透，导致很多不同阶层的私密性被撕开。过去是我这个小老百姓看看市民晚报，唠唠门口家常，关注本地资讯，看看电视获取国内外动态，这是传统媒体下我们的世界。后来产生的新媒体是依托互联网起来的渠道，区别于传统媒体稳定更新的周期。但遇上了大数据算法推送，加剧了新媒体产出和裂变的速度。比如一个电影素材，我可以做cut切片分发，可以做混剪，可以做集锦，然后二创可以做人物穿搭，历史背景，深度分析，鬼畜，恶搞，谁都可以做，什么时候都可以做，哪里都可以发。渠道，作者，时效是几乎不受限制的。也就是说，原本集中在一条内容上完整的注意力，被信息传播的模式所撕碎，不但变成一个个短小的片段，还迅速娱乐化玩梗，二创，延伸一万个方向，每个人只抓住自己想抓住的重点，于是信息获取的质量是松散的，人慢慢开始出现大规模ADHD。与此同时，大数据分析客制化按照位置，喜好，热门去精准匹配用户。好处不用说，而隐患就是，他在把全社会阶层之间的篱笆打碎，你上一条刷到贫困得分不清人物穿的是抹布还是衣服，下一秒端上餐桌的饭菜，盘子是某大牌的配货，价格是很多人一个月的工资。这个时候，魔幻就来了。你开始混淆，究竟哪个是“我”的位置阶层，哪个是接近我的状态？包括一些价值的提出，其实背后都有阶级的价码在的，很多人是站在自己阶层，对其他不同阶层的人发出不同立场的质疑，就是一种自我定位模糊导致的错位误解。比如，一线城市年轻人臆断小镇青年的弱势，激励他们走出小镇，到大城市掘金，就是一种阶级错位产生的偏见，从而引发的价值观矛盾。所以很多鸡同鸭讲的矛盾就产生了，这就是某种程度的阶级矛盾。大数据算法让很多阶级矛盾和结构性矛盾更加尖锐了，很多暴露出来的阶级矛盾是死结，是天堑。于是大家开始集体焦虑，精神亚健康。不要纠结为什么00后女性婚后三年抱俩，是因为他们很可能，想都没想过结婚了不立刻要孩子这件事的。你觉得是坟墓，是基于你的阶级说的，不是当事人的立场。所以在阶级不明的前提下，不要想着去纠正职责任何人，也不要通过对他人的否定来捍卫自己的正确。大数据暴露了一个社会的横截面，各式各样阶层的人混在一起，一滩绿豆红豆黄豆混在一起，只是一片乱麻，没有唯一最优解。这个世界上不必给出一个你认为正确的答案。

青岛三文鱼避雷指南！𐟚능ƒ过这么多家的三文鱼，这次真的是踩雷了！𐟘ኊ这家1041厂的三文鱼真的不好吃，店家还在douyin上宣称自己是“天花板”。结果鱼肉完全没有香味，还带点腥味，看起来也不新鲜，切得也不整齐，特长一条，厚切我能理解，这么长的还是头回见𐟥𒣀‚ 起初是因为大数据总给我推他家老板的视频，介绍说把三文鱼的价格打下来了什么的。关键就在于很多视频拍摄的背景都是一摞的H111，让人产生一种错觉，以为他家也是卖的H111。于是我就激情下单了。结果收到后吃了一口，再也不想碰第二块𐟤⣀‚ 这是头一回买了一斤三文鱼还能剩一半，想着不能浪费，第二天就把剩下的煎了吃了。这个事情告诉我们，贵有贵的道理，还是老老实实买之前那家吧。哦对了，后面店家回复说口感不佳的时候说“我们没有任何一个视频说自己卖的是111”。行行行，是我自己误会了，期待值太高了，不应该把背景中的111盒子默认是你们在卖的。甚至后面又刷到店家的一个视频，里面甚至说什么111假货很多，“吃点真东西吧”。我真的是服，吃过好吃的再对比你这个真的不行还不让说了吗？阴阳怪气的卖家直接下头𐟤䮰Ÿ䮣€‚

多个国家停飞中国航线，中国航司等各个领域将迎来大机遇！在全球化的浪潮下，航空业的动态一直备受瞩目。近期多个国家自5月以来相继缩减停飞中国航线的决定，这一现象引发了广泛关注。为什么各国的航空公司会纷纷放弃中国这个广大的航空市场呢？这一事件背后有着诸多原因。从全球的角度看，国际关系的微妙变化起到了一定作用。部分国家出于自身的考虑，调整了航空政策。然而，经济因素的驱动更为关键。在全球经济增长放缓的大背景下，一些国家的航空市场需求萎缩，运营成本却居高不下。而中国随着经济的稳定发展，国内旅游、商务出行等航空需求持续增长。对于国外航司而言，维持中国航线的运营成本与收益之间产生的失衡越来越大。中国航司在此时迎来了大机遇。中国航司以低成本高效运营的优势在市场中崭露头角。航线优化方面，通过精准的市场调研和大数据分析，合理规划航线布局，提高了资源利用率。国产大飞机的崛起更是为中国航司注入了强大动力。C919 等国产大飞机不仅在技术上取得突破，降低了对国外飞机制造的依赖，还在成本控制上有着卓越表现。中国制造的崛起，使得中国航司在国际竞争中更具底气。汽车圈同样如此。曾经，国际汽车品牌占据主导地位，但随着中国汽车工业的发展。如今，国产汽车不仅在国内市场销量节节攀升，还在海外市场赢得了良好口碑。科技圈里，以华为为代表的中国企业，在通信技术领域持续深耕，从 5G 到芯片研发，尽管面临外部压力，却凭借自主创新和成本优势，在全球市场中占据重要份额。再看白酒圈，也是蓬勃发展，随着国货的全网爆火，很多地方的特产白酒也开始展露头角。比如陕西的汾酒、吉林的榆树钱酒，还有四川邛崃的南池翠，其中的N9系列更是获得大家的赞赏。该南池翠N9在各大销售平台的搜索量大幅度增长，比列高达160%，复购率也高达85%。之所以获得这么高的回购率也是因为这酒的酒厂主打一个让老百姓花小钱，喝好酒的初心。原料只采用了5种优质谷物和当地地下的冰泉水，基酒更是运用了传承百年的非遗大曲浓香工艺窖藏了9年，再加入了15年老酒相互融合。入喉可谓是窖香味十足，醇厚爽净，丝毫不辣嗓子，尾调还带着一丝回甘，口感丝毫不比市面上三四百五粮酒差。这是因为酒厂当初花费了2年多的时间，研究对比市面上上百款五粮酒的酒体，才研发出“五粮菌种”，这才使得南池翠N9的口感如此出色。正是因为这酒的品质口感俱佳，又因为其性价比又高，1瓶才百元出头，符合现在消费者理性消费的消费观，所以在各大平台都能获得不错的口碑。通过多个国家停飞中国航线等国有品牌逐渐上升的消息，大家也意识到我们国家的发展真的是越来越好了！你们对此有什么看法呢？

申请首尔大学，这些背景你了解吗？最近，首尔大学的录取结果已经陆续公布了，很多同学都成功拿到了心仪的offer。今天，我们就来聊聊这些被首尔大学录取的同学们，看看他们到底有什么特别的背景和条件。专业选择很重要 𐟓š 首先，专业选择是关键。很多同学在选择专业时，都会考虑自己的兴趣和未来的就业前景。比如，计算机科学、人工智能、大数据等专业一直是热门选择，因为这些领域的需求非常大。面试表现决定成败 𐟓 除了专业选择，面试表现也是决定录取与否的关键因素。很多同学在面试前都会做足功课，了解学校和专业的相关信息，甚至会模拟面试。面试时，同学们的表现都非常出色，能够很好地展示自己的能力和素质。教授喜欢的文书风格 𐟓– 文书也是申请过程中非常重要的一环。教授们通常喜欢那些能够清晰表达自己观点和态度的文书。同学们在写文书时，可以多参考一些成功的案例，了解教授们的喜好，这样可以让自己的文书更加吸引人。实际申请中的其他因素 𐟌 当然，在实际申请过程中，还有很多其他的因素需要考虑，比如推荐信、资金证明、语言成绩等等。这些因素都会对你的申请结果产生影响。下一期内容预告 𐟌Ÿ 如果你对这些案例感兴趣，或者想了解更多被录取同学的背景，欢迎留言告诉我们！下一期，我们会继续为大家带来更多精彩的分析和案例分享！希望这些信息对正在准备申请首尔大学的你有所帮助！祝你申请顺利，早日实现自己的留学梦想！𐟎‰

「智慧法治」集刊2024年第2卷（“东方法学新锐”研究文集）陈恋：《大数据时代监视型侦查程序研究》选读在刑事侦查注重监视型侦查这类利用技术提升侦查能力的背景下，理论研究者应当进行更为审慎的思考。通过司法解释明确监视型侦查的性质、明确规制原则与适用程序，运用类型化的强制性侦查措施的规制方式是目前较为务实的解决路径。但是，监视型侦查可能产生个人信息与隐私保护问题，仅由原有的刑事诉讼相关规定进行调整难以全面解决问题。从平衡个人权益保护与犯罪打击需要出发，个人信息的取得、保管以及向他人让渡该信息、利用该信息的各个阶段都需要进行调整，这需要公法与私法共同发力才能解决。长远来看，公法与私法领域应当进行共同探讨并完善个人信息保护体系，防止出现公法、私法规定不一，难以衔接，阻碍权益保护体系构建的现象。「智慧法治」「微博学法律」@中国法学会@微博法律

#大学第一课# 关于AI在情感理解、模拟与超越人类情感方面的能力，以及AI陪伴对人类情感可能产生的影响，这是一个复杂而深远的话题，涉及多个学科领域，包括人工智能、心理学、哲学等。首先，就AI是否能真正理解、模拟甚至超越人类情感而言，目前的技术水平还远远未达到这一程度。AI的情感处理主要依赖于算法和大数据分析，它们能够识别情绪信号（如面部表情、语音语调等），并据此进行一定程度的反应或模拟。然而，这种模拟是基于统计规律和模式识别的，缺乏真正的情感体验和理解。人类的情感是复杂而深邃的，涉及生理反应、心理过程、文化背景和个人经历等多个层面，这些都不是当前AI技术所能完全捕捉和模拟的。至于AI是否能超越人类情感，这更是一个值得探讨的哲学问题。从某种意义上说，AI的情感模拟可能会在某些方面超越人类，比如它们可以不受生理限制地持续表达某种情感，或者通过大数据分析预测情感趋势。但这样的“超越”并非真正意义上的情感超越，因为情感的本质在于其主观性、复杂性和多样性，这是任何算法或技术都难以完全复制的。再来看AI陪伴对人类情感可能产生的影响。一方面，AI的陪伴可能会为人类带来某种程度的情感慰藉和陪伴感，尤其是在孤独、需要倾诉或寻找支持的时候。另一方面，过度依赖AI陪伴也可能导致人类情感关系的疏远和退化，因为真实的情感交流需要双方的互动、理解和共鸣，这是AI难以完全替代的。此外，如果AI的情感模拟不够准确或存在误导性，还可能对人类情感健康产生负面影响。综上所述，虽然AI在情感处理方面取得了一定进展，但距离真正理解、模拟甚至超越人类情感还有很长的路要走。同时，在AI陪伴下，人类情感可能会发生变化，但这种变化是双刃剑，既有积极的一面也有潜在的风险。因此，我们需要谨慎地看待AI在情感领域的应用和发展，确保其在为人类带来便利和舒适的同时，不会损害人类的情感健康和人际关系。

卫生政策管理、流行病统计与生物统计解析作为一名经管专业的背景，我对于跨保公卫产生了浓厚的兴趣，并对相关领域进行了初步的了解。以下是我对卫生政策管理、流行病统计和生物统计的个人理解： 𐟌 卫生政策管理：这个领域主要的研究工具是Stata实证分析，与运筹学的相关性不大。本质上，它类似于医药领域的经管专业。能够结合大数据和机器学习（MLDL）将是锦上添花。 𐟓Š 流行病统计：这个专业主要涉及统计学，医学背景的同学会选择。核心在于队列数据和统计方法（基础和高阶都有，但基础部分更多）。重点在于实验思路设计、资源获取以及结论的因果性。 𐟔젧”Ÿ物统计：这个领域主要由数学或计算机学院的教授研究。可以分为宏观和微观两个方向。微观方向可能类似于生物信息学，如RNA和蛋白测序，在分子层面进行研究。宏观方向则类似于流行病统计，但数学和计算机的要求可能较高。通过这些了解，我对这些领域有了更清晰的认识，也希望这些信息对有同样兴趣的朋友们有所帮助。

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