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关于国庆节的手抄报（关于国庆节的手抄报内容）

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2023-05-31 国庆节手抄报简单好看国庆节手抄报文字内容

关于国庆的手抄报内容简单少字（关于国庆的手抄报）

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2023-05-31

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2023-05-31

excel怎么合并两个单元格的内容变成一个单元格（excel怎么合并两个单元格的内容）

1.首先，打开需要修改的Excel表格。2.例如，将打开的表中类和名称列的内容合并在一起。3.复制并选择一个新的空白单元格，然后在单元格中输入字符“=”。4.输入等号后，用鼠标点击类列的第一个单元格，然后在空白单元格中显示“=B2”。然后，在“=B2”之后输入符号“？”，这意味着使用快捷键hift+数字7。5.最后，当用鼠标点击并选择名称列中的单元格时，新单元格中将显示“=B2？？C2”，然后按Eter键显示合并后的内容。6.如果要将类列的所有内容与名称列的内容合并，只需单击选定的合并单元格，然后使用Ctrl+鼠标下拉单元格，即可将所有内容合并。...

2023-05-31

所得税申报营业成本包括哪些内容（所得税申报营业成本包括哪些）

（一）营业成本，是指企业销售商品或者提供服务的成本。2.营业成本应与销售商品或提供服务的收入相匹配。3.营业成本进一步划分为主营业务成本和其他业务成本；它们是与主营业务收入和其他业务收入相对应的一组概念。4.营业成本与营业收入直接相关，已确定归属期间和归属对象的各项直接费用。5、营业成本主要包括主营业务成本和其他业务成本。6.销售产品、商品和提供服务的运营成本由生产和运营成本形成。...

2023-05-28 主营业务成本直接费用包括哪些主营业务的直接成本

凿壁偷光成语故事内容（凿壁偷光成语故事）

1.凿墙偷光zȢoȬtȭUguȡ在墙上挖一个小孔；借邻居的灯偷书。2.描述在困难的条件下坚持不懈地努力学习。3、金戈洪《西都杂记》载：“匡衡有童心导之性；读书勤而无烛；邻有烛而不可捕；衡照墙引光；读书以书反光。4.【正音】墙；无法写入“i”。5.【用法】用作褒义词，用萤火虫和雪穿过墙壁来吸引光线。6.致力于学习。7.一般用作定语或状语。8.【结构】联动类型。9.【例】古人把萤火虫映在雪地里；头悬梁锥刺骨的学习精神；我们真的很欣赏它。10.西汉时期，有一个农民的孩子，名叫匡衡。11.他年轻的时候很想读书，但因为家里穷，他上不起学。12.后来，他从一位亲戚那里学会了识字，这使他有了读书的能力。13.匡衡买不起书，只好借书来读。14.在那个时代，书籍非常珍贵，那些有书的人拒绝轻易地把它们借给别人。15.匡衡在农忙的时候为富裕的家庭做兼职，要求把书借给他而不是工资。16、几年后，匡衡长大了，成了家里的主要劳动力。17.他整天在地里干活，中午休息时只有时间读几本书，所以通常要花十天半的时间才能读完一本书。18.匡衡很着急，心想：‘白天种庄稼，没时间读书。我可以更多地利用晚上的时间读书。19.但是匡衡家里很穷，买不起照明用的油。他该怎么办？一天晚上，匡衡躺在床上，手里拿着白天读过的书。20.背着它，我突然看到一道微光穿过东墙。21.他站起来，走到墙上看了一眼，啊！原来是邻居的灯光透过墙上的裂缝照进来的。22.于是匡衡想出了一个办法：他拿了一把小刀，把墙缝拉大了一点。23.就这样，透过的光线也增加了，他靠在透过的光线前开始阅读。24.匡衡就这样刻苦学习，后来成了一个很有学问的人。...

2023-05-28 匡衡成语故事名字关于匡衡成语故事

谷歌SEO实战教程：谷歌排名第一秘籍，内容从入门到高阶，适合个人及团队

课程介绍课程来自于谷歌SEO实战教程：谷歌排名第一秘籍，内容从入门到高阶，适合个人及团队文件目录1-开篇讲：课程介绍汇众知识社群.m42-哪些人需要了解谷歌SEO？汇众知识社群.m43-SEOer的职业发展之路汇众知识社群.m44-如何利用谷歌SEO赚钱汇众知识社群.m45-如何成为SEO专家汇众知识社群.m46-Google搜索引擎和运行原理和排名机制汇众知识社群.m47-哪些因素会影响到网站排名汇众知识社群.m48-GoogleSEO算法更新汇众知识社群.m49-GoogleSEO打法汇众知识社群.m410-如何系统专业的来做SEO规划汇众知识社群.m411-如何找到行业顶尖的竞争对手汇众知识社群.m412-6大纬度透视网站所有优化手段汇众知识社群.m413-关键词基础概念汇众知识社群.m414-如何讲精准的关键词一网打尽汇众知识社群.m415-SEO效果预测汇众知识社群.m416-为什么你的网址内容不收录汇众知识社群.m417-如何挑选域名和服务器汇众知识社群.m418-URL整站布局、具体URL设计以及caoicalURL汇众知识社群.m419-面包屑导航汇众知识社群.m420-网站移动端优化性以及速度问题汇众知识社群.m421-root、itema以及谷歌结构化数据汇众知识社群.m422-安全证书以及内容的原创度汇众知识社群.m422-广告定位深究汇众知识社群.m423-死链接，301重定向，404，程序原创性汇众知识社群.m423-广告创意细节汇众知识社群.m424-符合SEO标准的网站检测流程汇众知识社群.m425-谷歌排名第一的页面都有哪些特征汇众知识社群.m426-4步搞定o-ageSEO汇众知识社群.m427-o-ageSEO检查流程以及文件汇众知识社群.m428-什么样的内容最受用户的欢迎汇众知识社群.m429-4步教你写出高流量的博客内容汇众知识社群.m430-如何雇佣高质量的英文写手汇众知识社群.m431-如何加速网站收录汇众知识社群.m432-Googleearchcoole教程汇众知识社群.m433-GoogleAalytic教程汇众知识社群.m434-外链基础概念汇众知识社群.m435-高质量外链判断标准汇众知识社群.m436-手把手教你如果手工做外链汇众知识社群.m437-手把手教你购买外链汇众知识社群.m438-谷歌大叔团队高质量外链搭建技巧分享汇众知识社群.m439-做外链过程中常见问题汇总汇众知识社群.m440-独立站数据分析我们应该看哪些数据汇众知识社群.m441-如何用ahref看外链数据汇众知识社群.m442-如何利用Googleearchcoole看自然排名数据汇众知识社群.m443-如何利用Googleaalytic分析网站数据汇众知识社群.m444-如何根据数据调整网站汇众知识社群.m445-SEO全明星团队配置及KPI考核汇众知识社群.m446-KPIVSOKR哪个更好，看看谷歌大叔团队的做法汇众知识社群.m447-ahref教程汇众知识社群.m448-Semruh教程汇众知识社群.m449-谷歌搜索指令的神奇用法汇众知识社群.m450-如何在日常的SEO工作中使用这些指令汇众知识社群.m451-SEO避坑指南汇众知识社群.m4...

2023-05-20 谷歌教程谷歌教程手机

《小学生手抄报大全爱国教育篇》绘多多编|(epub+azw3+mobi+pdf)电子书下载

图书名称：《小学生手抄报大全爱国教育篇》【作者】绘多多编【页数】69【出版社】武汉：湖北美术出版社,2022.03【ISBN号】978-7-5712-1370-1【价格】25.00【分类】图案-中国-图集【参考文献】绘多多编.小学生手抄报大全爱国教育篇.武汉：湖北美术出版社,2022.03.图书封面：图书目录：《小学生手抄报大全爱国教育篇》内容提要：手抄报已经成为学校家庭作业的一种常见形式，越来越受学生和家长的重视，但是还是有很多学生和家长为如何做好手抄报而苦恼，经常感到思维枯竭。“小学生手抄报大全”系列为学生提供最新、最快、最方便的手抄报绘制模板。本书为“爱国教育篇”分册，主要包含了“学雷锋纪念日”“中国医师节”等主题。本书可以帮助同学们达到事半功倍的效果。《小学生手抄报大全爱国教育篇》内容试读小小学生手抄报大全爱国教育篇C长江男版待媒盟湖地美片多版法绘多多辑绘CHINAILoveU110中国民警察节公安110中国人民警察书山2色精仰学太3学女唐锋的璃博星尾国家安全教育Bu4五一共乐●●::5沈乐五3954青年节☆品品之￥6···试读结束···...

2023-05-20 手抄报样式图片大全手抄报模板

《数据驱动的科学和工程机器学习、动力系统与控制详解》（美）史蒂文·L.布伦顿（STEVEN L.BRUNTON），（美）J.内森·库茨（J.NATHAN KUTZ）著；王占山，施展，刘莺莺译|(epub+azw3+mobi+pdf)电子书下载

图书名称：《数据驱动的科学和工程机器学习、动力系统与控制详解》【作者】（美）史蒂文·L.布伦顿（STEVENL.BRUNTON），（美）J.内森·库茨（J.NATHANKUTZ）著；王占山，施展，刘莺莺译【丛书名】国外工业控制与智能制造丛书【页数】400【出版社】北京：机械工业出版社,2021.08【ISBN号】978-7-111-68861-7【价格】149.00【分类】数据处理-研究【参考文献】（美）史蒂文·L.布伦顿（STEVENL.BRUNTON），（美）J.内森·库茨（J.NATHANKUTZ）著；王占山，施展，刘莺莺译.数据驱动的科学和工程机器学习、动力系统与控制详解.北京：机械工业出版社,2021.08.图书封面：图书目录：《数据驱动的科学和工程机器学习、动力系统与控制详解》内容提要：高斯奖获得者、美国三院院士StaleyOher教授等多位专家推荐，介绍机器学习和数据挖掘在理工科的应用……《数据驱动的科学和工程机器学习、动力系统与控制详解》内容试读第一部分「降维和变换第1章奇异值分解奇异值分解(SVD)是计算时代最为重要的矩阵分解方式之一，它为本书中几乎所有的数据方法奠定了基础。SVD提供了一种数值稳定的矩阵分解结果，可用于多种应用目的并保证矩阵分解的存在性。我们将用SVD来获得矩阵的低秩近似，并对非方阵求取伪逆来找到方程组Ax=的解。SVD的另一个重要用途是作为主成分分析(PCA)的底层算法，可将高维数据分解为最具统计意义的描述因子，即降维，用少数变量就能够反映原来众多变量的主要信息。SVD/PCA已广泛应用于理科和工科领域解决各种问题。在某种意义上，SVD拓展了快速傅里叶变换(FFT)的概念，FFT将是下一章的话题。许多工程教材会先介绍FFT,因为它是许多经典解析结果和数值结果的基础。然而，FFT是在理想设置情况下工作的，而SVD是一种更为通用的数据驱动技术。因为本书关注的是数据，所以我们从SVD开始，SVD可被认为是针对特定数据而提供的定制的基，而FFT提供的则是通用的基。在许多领域，复杂系统生成的大量数据是以大型矩阵形式排列的，或更通常的是以数组形式排列的。例如，可以将来自实验或仿真的一系列时间序列数据排列成一个矩阵，矩阵中的每一列包含所有给定时间上的测量值。如果在每一时刻上的数据是多维的，就像在三维空间中对天气进行高分辨率仿真一样，可以将这些数据重塑或扁平化为高维列向量，从而形成一个大型矩阵的多个列。类似地，可以将灰度图像中的像素值存储在矩阵中，也可以将这些图像重塑成一个矩阵中大的列向量来表示影像的画面。值得注意的是，这些系统生成的数据通常是低秩的，这意味着存在一些主导模式可用于解释高维数据。SVD是一种从数据中提取这些模式的数值鲁棒和有效的方法。1.1概述在这里，我们将介绍SVD,并通过一些启发示例来展示如何使用SVD,以此建立对SVD的直观认识。SVD为本书中介绍的许多其他技术提供基础，包括第5章中的分类方法、第7章中的动态模态分解(DMD)和第11章中的本征正交分解(POD)。下面几节将讨论详细的数学性质。3高维是在处理复杂系统中的数据时经常遇到的挑战。这些系统可能涉及大型测量数据集，包括音频、图像或视频数据。数据也可以从物理系统生成，例如来自大脑的神经记录、2第一部分降雏和变换来自仿真或实验的流体速度测量值等。在许多自然发生的系统中，可以观察到数据表现出主导模式，其特征可以由低维吸引子或流形来刻画252,25。例如，图像中包含有大量的测量值（像素），它们是高维向量空间的元素。大多数图像是高可压缩的，这意味着相关信息可以在低维的子空间中表示。本书将对图像的可压缩性进行深入讨论。复杂的流体系统，如地球的大气层或车辆后方的湍流尾流，也提供了高维状态空间下存在低维结构的例子。尽管高保真流体的仿真通常需要至少数百万或数十亿个自由度，但在流体中往往存在主导的相干结构，如车辆后方周期性的旋涡脱落或天气中的飓风。SVD提供了一种系统的方法，可以根据主导模式确定高维数据的低维近似值。这种技术是数据驱动的，因为模式完全是从数据中发现的，无须添加任何专家知识或直觉。SVD在数值上是稳定的，并根据由数据内主要相关性定义的新坐标系提供数据的层次表示。此外，与特征分解不同，SVD可以保证对于任何矩阵都是存在的。除了降低高维数据的维数外，SVD还有许多强大的应用。它可用于计算非方阵的伪逆为欠定或超定矩阵方程组Ax=提供解，还可以用于数据集去噪。SVD对于刻画向量空间之间的线性映射的输入和输出几何关系同样重要。这些应用都将在本章中进行探讨，从而为矩阵和高维数据提供一个直观的认识。SVD的定义通常，我们感兴趣于分析大型数据集X∈Cxm:XX2(1.1)列x∈C”可能是来自仿真或实验的测量值。例如，这些列可以表示已经被重塑为具有与图像中的像素一样多的元素的列向量的图像。列向量还可以表示随时间变化的物理系统的状态，例如一组离散点处的流体速度、一组神经测量值或是具有一平方千米分辨率的天气模拟状态。索引k是一个标签，表示第k个不同组的测量。对于本书中的许多例子，X由时间序列4☐数据组成，并且x,=x(k△)。通常，状态维度非常大，可达到数百万或数十亿个自由度的数量级。列通常被称作快照，m表示X中的快照数量。对于许多系统”gtm,结果可表示为一个高瘦的矩阵，相反，当《m时，则是一个矮胖的矩阵。对于每一个复值矩阵X∈Cm,SVD存在唯一矩阵分解：X=UΣV*(1.2)其中，U∈Cmx"和V∈Cmxm是带有标准正交列的酉矩阵9，∑∈Cxm是一个对角元素为非负实数、非对角元素都为零矩阵。这里*表示的是复共轭转置。我们将在本章中发现，U和V是酉的这个条件被广泛地使用。当≥m时，矩阵∑在对角线上最多有m个非零元素，并可以被写成∑因此，0曰如果UU*=U*U=I,则称方阵U是酉的。对于实值矩阵来说，这与常规转置X*=X相同。第1章奇异值分解3可以使用经济SVD来精确表示X:X=UEV*=02v(1.3)满秩SVD和经济SVD如图1.1所示。心-的列张成的向量空间与心张成的向量空间是正交互补的。U的列被称为X的左奇异向量，V的列被称为X的右奇异向量。2∈Cmxm的对角线元素被称为奇异值，它们是由大到小排序的。X的秩等于非零奇异值的个数。满秩SVDV0U经济SVD图1.1满秩SVD和经济SVD中的矩阵示意图SVD的计算SVD是计算科学和工程学的基石，并且SVD的数值实现既重要又具有数学启发性。也就是说，大多数标准数值实现都是成熟的，并且在许多现代计算机语言中存在一个简单的接口，允许我们抽取出SVD计算背后的细节。在大多数情况下，我们只是将SVD作为大型计算工作的一部分，并理所当然地认为存在这种有效且稳定的数值算法。在接下来的章节中，我们将演示如何借助各种计算语言来使用SVD,还将讨论最常见的计算策略和局限性。关于SVD的计算有许多重要的结果212.106,21,22,23。在文献[214]中可以找到有关计算问题的更详尽的讨论。随机数值算法越来越多地用来计算超大矩阵的SVD,这将在1.8节讨论在Matla中，SVD的计算很简单：gtgtXrad(5,3)Createa5x3radomdatamatrixgtgt[U,S,V]vd(x)iigularValueDecomoitio5对于非方阵X,经济SVD效率更高：gtgt[Uhat,Shat,V]vd(X,'eco')$ecoomyizedSVD在Pytho中：第一部分降雏和变换gtgtimortumyagtgtX.radom.rad(5,3)createradomdatamatrixgtgtU,S,V.lialg.vd(X,full_matrice=True)$fullSVDgtgtUhat,Shat,Vhat.lialg.vd(X,fullmatrice=Fale)号ecoomySVD在R中：Xlt-relicate(3,rorm(5))gtlt-vd(X)gtUlt-8$ult-diag(d)Vlt-SV在Mathematica中：I:X=RadomReal[(0,1),{5,3)]I:[U,S,V=igularValueDecomoitio[X]SVD也可以在其他语言中使用，比如Fortra和C++。事实上，大多数SVD的实现6都是基于Fortra中的LAPACK(线性代数工具包)H)。SVD操作在LAPACK中被指定为DGESVD,它被封装在C++库Armadillo和Eige中。历史回顾SVD有着悠久而丰富的历史，从早期建立基础理论的工作发展到现代的关于计算稳定性和效率的工作。Stewart5oa对SVD发展进行了很好的历史回顾，提供了相关背景和许多重要的细节。这篇文章主要介绍了Beltrami和Jorda(1873)、Sylveter(1889)、入Schmidt(1907)和Wyl(1912)的早期理论工作。该文章还讨论了更为近期的工作，包括Golu及其合作者的开创性计算工作22,21。此外，现代著作中也有许多关于SVD的优秀章节524,17,316本书用途和读者要求SVD是降维中许多相关技术的基础。这些方法包括统计学中的主成分分析(PCA)48,6,2列Karhue-Loeve变换(KLT)2o.34o、气候中的经验正交函数(EOF)B4、流体力学中的本征正交分解(POD)25)、典型相关分析(CCA)3。尽管这些方法是在不同领域独立建立起来的，但其中有许多方法只是在如何进行数据收集和预处理等方面有所不同。Gerrad在文献[204]中对SVD、KLT和PCA之间的关系进行了很好的讨论。SVD还广泛应用于系统辨识和控制理论中获得降阶模型，以此实现如下意义上的平衡：根据测量获得的状态观测能力和执行作用获得的状态控制能力实现状态的分层有序3对于这一章，我们假设读者熟悉线性代数，并有一定的计算和数值方面的相关经验。作为回顾，有许多关于数值线性代数的优秀书籍，那里有关于SVD的讨论524.7,3111.2矩阵近似SVD最有用的定义特性可能是它为矩阵X提供了一个最优的低秩近似。事实上，SVD提供了一个分层的低秩近似，因为保留最前面的？个奇异值和向量，并丢弃其余的项，就可以获得秩为r的矩阵近似。第1章奇异值分解5Schmidt(Gram-Schmidt正交化方法提出者之一)将SVD推广到函数空间，并建立了一个近似定理，将截断SVD作为基础矩阵X的最优低秩近似7o。Schmidt的近似定理被Eckart和Youg重新发现o,有时也被称为Eckart-Youg定理。定理1(Eckart--Youg!7o)最小二乘意义下X的最优秩r近似，由秩rSVD截断文给出：argmiX-XIF=UZV*(1.4)7☐文，.t.rak(X)=r其中，0和V分别表示U和V中前”个先导列，2包含∑中的先导r×r维子块。e表示Froeiu范数。在这里，我们建立了一种表示形式，即截断SVD基（以及得到的近似矩阵文）用文=心V*来表示。由于∑是对角矩阵，秩rSVD近似则是由r个不同的秩1矩阵的和给出：文=∑0u以=o1u山1v+2u2吃+…+r山(1.5)k=1这就是所谓的并向量求和。对于给定的秩r,在，意义下，对于X没有比截断SVD近似文更好的近似。因此，高维数据可由矩阵0和立的列给出的几个主导模式很好地描述。这是SVD的一个重要特性，我们将多次讨论它。有很多包含高维测量值的数据集示例，由此产生一个大的数据矩阵X。然而，在数据中往往存在主导的低维模式，截断SVD的基提供了从高维测量空间到低维模式空间的坐标变换。这样做的好处是减少了大型数据集的规模和维数，为可视化和分析提供了一个易于处理的基。本书考虑的许多系统是动态的（见第7章)，SVD的基提供了用于刻画可观测吸引子的层次模式，在此基础上可以投影一个低维动态系统来获得简化的降阶模型（见第12章）。截断截断SVD如图1.2所示，其中立、立和7表示截断的矩阵。如果X不是满秩的，那么中的一些奇异值可能是零，截断SVD可能仍然是精确的。但是，对于截断值”小于非零奇异值的数目（即X的秩），截断SVD只能如下近似X:X≈02V(1.6)截断秩r有许多选择，将在17节中讨论。如果我们选择截断值来保持所有非零的奇异值，那么X≈立V*就是精确的。示例：图像压缩我们用一个简单的示例来说明矩阵近似的思想：图像压缩。贯穿全书的一个主题是大数据集通常包含易于用低秩表示的基础模式。自然图像提供了一个简单又直观的例子，其具有内在可压缩性。一幅灰度图像可以被认为是一个实值矩阵X∈Rxm,其中和m分别表示垂直和水平方向上的像素个数©。取决于表示（像素空间、傅里叶频域、SVD变换坐标）的基，图像可能有非常紧凑的近似。8日尽管将图像大小指定为垂直的而不是水平的情况并不少见（即X”∈R"),但我们坚持用水平表示替代垂直表示，这是为了与常用矩阵表示法保持一致。6第一部分降维和变换满秩SVD7*XU0截断SVD0图1.2截断SVD示意图。下标“rem”表示立、立和V在截断后的剩余项考虑图1.3中雪狗Mordecai的图像，这幅图像有2000×1500像素。可以对该图像进行SVD,绘制对角线奇异值，如图1.4所示。图1.3给出了在不同截断值r下得到的近似矩阵X。当”=100时，重构图像非常精确，奇异值几乎占图像方差的80%。SVD截断导致对原始图像的压缩，因为只有U和V的前100列以及∑的前100个对角元素被存储在心、立和立中。原始图像r=5,保留0.57%r=20,保留2.33%r=100,保留11.67%图l.3SVD在不同的秩r截断后得到的雪狗Mordecail的图像压缩情况（原始图像分辨率为2000×1500)···试读结束···...

2023-05-15 王占山诗词集盂县王占山

2023短视频起号差异化定位课 0~1做懂抖音（定位+内容+投流+运营），百度网盘下载

2023-05-07 逆袭职场人的高效成长法则逆袭职场人的高效成长法则书评

否定之否定规律揭示的事物发展辩证形式是（否定之否定规律揭示的事物发展的辩证内容是）

1.否定规律揭示了事物发展的全部过程和总体趋势，也可以说是过程和状态。2。否定之否定律各部分的基本内容是：一、否定之否定律的全过程：中心是从整体上描述否定之否定律的发展过程。3。2.第一阶段：肯定期的发展过程：揭示其从本质与形式的统一到分离的特征。4.三、第二阶段：否定时期的发展过程：揭示其从形式肯定到完全否定的特征。5.4.第三阶段：二次肯定的特点：展示科学辩证法的特点，通过实例把握规律的本质，从而使这个规律建立在坚实的唯物主义基础上。6.5.运动层面的比较分析：主要是对否定法则的认知过程进行综合分析。7.经验的过程是根据否定规律本身的发展变化的特点。在分析这个规律的三个不同阶段时，也会遵循“肯定、否定、否定”的顺序。具体三个阶段是：第一个是肯定阶段，包括黑格尔、马克思、恩格斯三个代表人物对否定规律的认识。8.第二阶段为否定阶段，也包括三个代表人物：列宁、毛泽东、斯大林对否定否定规律的认识。9.第三阶段是否定的否定，是人们自己对否定的否定规律的认识。其特点是通过一个抽象的例子和一个具体的例子，重新确立了否定否定律在辩证法中的重要地位。...

2023-05-03 事物发展否定之否定规律事物发展否定之否定的例子

首个！助力科学数据安全，国家微生物科学数据互联互通平台正式发布

为了建立一个有针对性的极小的生物大数据应用的互联、合作和协调机制，以提高合规性国数据安全保护要求下的开放数据共享水平的，更适合国生物安全系统的建设提供了支持，4月23日中国美国科学院极小的生物研究所中国中国科学院计算机网络信息中心中国由生物技术学会和绿色联盟技术联合举办的“生物技术数据安全管理与跨学科互联实践研讨会”在北京成功举办。李华，科技部基础司司长，科技部国科学技术基本条件平的站台中心王瑞丹经理石磊主任，中国中国科学院网络空间办公室和通信局周德进经理/经理杨旭副主任，国食品安全风险评估中心李宁经理中国疾病预防控制中心传染病研究所研究员崔志刚等主管领导出席了与行业专家的会议，就生物安全新形势下我国在生物领域数据安全管理和互联互通应用的发展要求进行了讨论和交流。第一国极小的生物科学数据的互联互通平的站台正式发布会上，中国首次国极小的生物科学数据隐私平的站台正式发布。中国美国科学院极小的生物和生物研究所中国中国科学院计算机网络信息中心与绿联科技集团合作，目标重要的高致病性自然界致病菌和新型冠状病毒流感等病毒为了满足在安全保护条件下分析和共享数据的需求，使用了一种基于国产可信硬件的隐私计算方案，以确保在加密存储器中分析加密的基因序列。分析完成后，相关机密数据将立即被彻底销毁。在这个过程中，通过尖端的密码学、隐私计算块链使用数据安全技术，确保包括计算和分析服务提供商在内的所有各方对数据可用性不可见。平的站台互联互通的相关数据国密码标准数字签名技术保护；平的站台使用块链该技术已经完成了整个过程的监控，关键过程已经通过哈希和签名等加密技术得到了各方的认证，提供了一个在整个网络中独一无二的科学数据链块链确保数据权限的证书。这个平的站台它是目前中国第一个利用的科学数据领域块链利用隐私计算技术，实现了具有数据风险保护要求的“可用和不可见”科学数据的应用实践，为解决数据安全、数据认证、数据流通利用等长期问题提供了解决方案重要的的示范意义。中国美国科学院极小的生物研究所国极小的生物科学数据中心和中国美国科学院极小的生物科学数据中心经理马俊才介绍了这次会议的背景。他表示，生物安全大数据互联合作机制的核心在于可用性和不可见性、隐私计算以及块链并对目前的技术进行了详细介绍国极小的生物科学数据中心和中国美国科学院极小的生物科学数据中心在这方面取得的成就。中国美国科学院极小的生物研究所国极小的生物科学数据中心经理马俊才中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长研究所所长魏凯表示，从最初的“大数据战略”开始平的站台施工周期国大数据战略的数据治理时期，现在是“数据生产要素时期”，国数据策略的构建正在逐步完善和明确。魏凯强调“数据”的重要性二十构建数据基础系统的“四梁八柱”，包括属于这些制度是：建立保护权利和遵守使用规定的数据产权制度；建立一个合规、高效的数据元素流通系统，将现场内外结合起来交易系统建立效率和促进公共关系平的的数据元素利润配电系统和建立安全、可控、灵活的配电系统自然界包容性数据要素治理体系的核心也是充分实现数据要素的价值，促进所有人的参与，同时确保数据安全、合规和合法人民共享数字经济发展红利。中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长研究所所长魏凯中国中国科学院计算机网络信息中心副院长经理周元春表示ì2022年中国中国科学院计算机网络信息中心独立完成科学数据的研发块链引擎，可以基于多个子链的分布式协作联盟链技术架构，形成科学数据存储、认证和可追溯的基础设施平的站台科学数据链接服务平的站台我们可以为科学数据中心提供可靠的证书存储服务，并颁发相关证书。周元春表示平的站台目前，它已被应用于科学研究等领域，并将更好地支持未来科学研究的发展。中国中国科学院计算机网络信息中心副院长经理周元春绿盟科技集团首席创新官刘文茂表示，隐私计算技术在多重因素的共同推动下正在快速发展。隐私计算技术主要包括联邦制xi安全多方计算和可信执行环境中每种不同技术手段对应的应用场景也可能有所不同。绿色联盟技术近的近年来，在隐私计算应用领域进行了大量探索，目前在医疗、科研、教育等行业都有成功的案例。刘文茂博士还在会上对隐私计算的未来发展进行了展望，表示未来隐私计算技术将越来越完善，未来隐私计算市场的规模也将不断扩大。绿盟科技集团首席创新官刘文茂中国美国科学院极小的生物研究所国极小的生物科学数据中心副主任经理吴林环首先介绍了国内外生物安全的发展趋势国策略吴琳环表示，全球生物安全形势严峻，中国的生物安全也面临巨大威胁。重大传染病的预防和控制是生物安全管理的重中之重。然而，由于生物安全数据管理的要求，相关数据目前分散在各个部门，难以实现互联互通。这次国极小的生物科学数据中心和中国中国科学院计算机网络信息中心与绿色联盟技术联合开发国极小的生物科学数据隐私计算平的站台这个平的站台使用块链隐私计算技术确保了数据的安全可靠流动，有助于更好地支持科学数据国预防和控制重大传染病国生物安全大数据系统建设重要的链接中国美国科学院极小的生物研究所国极小的生物科学数据中心副主任经理吴林欢在信息时代，数据是除土地、劳动力、资本和技术之外的第三生产要素，也是国基础自然界战略资源被称为“新黄金”和“新石油”。数字中国施工总平面布置图明确表示，数字化建设中国这是数字时代的进步中国现代风格重要的发动机是国对新的竞争优势的有力支持。据国务院消息，2023年3月机构改革计划，中国集团建国家庭数据局。国成立数据局将更有利于调动各方资源，全面推进数字化发展中国建设、数字经济发展。数字中国建设需要网络安全行业在横向和纵向上的全面支持，以应对不断变化和复杂的网络攻击和数据安全威胁，构建可靠可控的网络和数据安全综合防控体系。绿联科技将继续秉承“巨人背后的专家”的原则使命和中国美国科学院极小的生物研究所中国中国科学院计算机网络信息中心协同创新，实现优势互补、强强联合国为生物安全和疾病预防控制提供支持，巩固数字化基础中国为框架建立数字安全屏障。...

2023-04-26 中国科学院大学计算机网安学院中科院计算机网络研究所