易保全创新技术和产品,构建可信数据环境,助力企业挖掘数据价值

数据确权作为数据资产管理的基础工作,对于保护数据权益、促进数据流通和价值创造具有重要意义。易保全旗下版权保护平台“微版权”,依托区块链、大数据、人工智能等前沿技术,为数据资产确权提供了一站式解决方案。微版权平台运用区块链技术的去中心化、不可篡改和透明可追溯的特性,为数据资产穿上“法律盔甲”。在数据创作...

去中心化数据层:AI时代的新基础设施

通过众包的容量、无信任的抽象层和基于代币的激励机制,去中心化数据基础设施能够提供比Web2超大规模服务商更私密、安全、高效且经济的解决方案,并且赋予用户对其数据和其相关资源的控制权,构建一个更加开放、安全和互通的数字生态系统。1.数据需求浪潮数据已成为各行业创新和决策的关键驱动。UBS预测全球数据量预计将...

无人驾驶出租车如何处理传感器之间的数据融合?

中心化融合(CentralizedFusion)在中心化融合中,所有的传感器数据都被传送到一个中央处理器进行融合处理。这种方法可以实现实时融合,数据处理精度高,算法灵活,但对处理器的要求较高。分布式融合(DecentralizedFusion)分布式融合则是每个传感器先对获得的原始数据进行局部处理,然后再将处理结果发送到融合中心进行最终决策。

数篷专家说 | 可信数据空间架构设计

国际数据空间协会(IDS)认为,在数据生态系统中,“数据空间”是基于公认原则的可信数据共享和交换的去中心化基础设施,它提供了基于共同协议和格式的数据交换标准化框架,以及安全和可信赖的数据共享机制。Gaia-X协会认为,“数据空间”是基于公共政策、规则和标准的联邦的、开放的主权数据共享基础设施。欧盟牵头开展的“制造...

如何做数据标准化:哪类数据需要标准化处理

对于数据来说,同样地,实现数据标准化,能够为整个数据生产链条带来效率的提升和质量的保证。数据标准化需要将数据对象按照我们后续处理的要求切成所需的形态,我们要做的,就是定义这个“模具”并让它开始工作。在讲到“如何做数据标准化”之前,我们需要先来看看,哪些数据需要进行标准化处理。

王胜捷|生成式人工智能文本与数据挖掘的合理边界与侵权规制

四、制度建构:文本与数据挖掘“区分制度”的规则设计人工智能创作所使用的数据在价值上具有低密度性,即单个作品对最终形成的创作成果贡献极小,只有大批量、规模化地使用数据对于人工智能创作才有意义(www.e993.com)2024年11月18日。如此,机器学习以海量数据为模型基础,在侵权风险无法避免的情形下,为防止对原著作权作品价值的消减,其规制便必然落入...

数据简史:对数据的理解

信息是经过处理、组织或结构化后赋予其意义的数据。它为数据提供背景信息,使其变得有用。特定日期每小时记录的温度列表,以表格形式显示当天的时间以及每个温度读数。知识知识是通过与其他信息、经验或理解相结合而进一步处理的信息。它允许识别模式、关系和见解。

伟大,无须多言!语料数据标注是人工智能时代的基础

这种方法称之为“模型中心化”(model-centric)策略。它主要集中于提升模型在特定基准数据集上的预测精确度,却可能忽略了数据在实际应用中可能遇到的挑战,如标签的不精确性、数据的冗余以及异常值的存在。一个在数据拟合上表现出色的模型,并不总能确保在现实世界的应用中同样高效。相对而言,“数据中心化”(Data-...

十问币安:CZ回归与六年风云的深刻反思

在2018年,CZ对去中心化交易所(DEX)表现出了极大的期待,深信这一模式将引领未来的金融趋势。然而,当时的公链性能与流动性问题显著限制了DEX的崛起。随着技术的不断进步,特别是在币安智能链的推出后,去中心化交易所迎来了全新的机遇。2020年9月,币安推出了BinanceSmartChain,旨在支持智能合约和去中心化应用(dApps...

数据DAOr/datadao可以帮用户夺回数据权益吗?

其一：单个的个人数据基本没有价值，只有“大数据”对于数据处理者才有意义。其二：个人对数据流通的每个环节都有法定的知情同意程序，复杂和不稳定的授权链，让交易难以进行。第三：通过理想的“匿名化”处理方案，即个人信息经过处理无法识别特定自然人且不能复原的过程，又会让个人数据失去价值；其他的技术方案如隐...