区块链技术在民政领域的应用前景

为实现民政领域数据跨部门、跨区域共同维护和利用,进行区块链数据共享模式,依托全国一体化政务服务平台和各级政务服务机构,着力打通业务链条和数据共享堵点,推动更多民政业务事项“跨省通办”.     

区块链技术在跨部门海洋数据共享中的应用

 基于中心化系统的传统数据共享方式面临着数据易被篡改和违规拷贝利用的安全性风险，而且维护成本高昂。为了实现海洋数据安全可靠的跨部门共享，介绍了国内外海洋数据共享领域的发展现状，分析了中国存在海洋“数据孤岛”问题，提出了利用区块链技术解决该问题的基本思路，阐述了利用区块链的关键技术，并以支援船观测数据共享为应用背景，设计了区块链跨部门海洋数据共享平台架构与数据共享平台模型，并阐述了基于超级账本（hyperledger）联盟链技术的海洋数据共享平台实现方式和平台运行流程。     

区块链技术在跨部门海洋数据共享中的应用

 基于中心化系统的传统数据共享方式面临着数据易被篡改和违规拷贝利用的安全性风险，而且维护成本高昂。为了实现海洋数据安全可靠的跨部门共享，介绍了国内外海洋数据共享领域的发展现状，分析了中国存在海洋“数据孤岛”问题，提出了利用区块链技术解决该问题的基本思路，阐述了利用区块链的关键技术，并以支援船观测数据共享为应用背景，设计了区块链跨部门海洋数据共享平台架构与数据共享平台模型，并阐述了基于超级账本（hyperledger）联盟链技术的海洋数据共享平台实现方式和平台运行流程。     

大数据背景下政务信息资源整合与共享中主要问题的探讨

政府数智化已成为我国政府治理体系与治理能力创新的重要组成部分.但是不容忽视的是,跨地域、跨层级、跨部门的政务信息资源整合与共享的推进工作仍然面临重重困难.在当前大数据背景下,思想观念、技术环境、业务应用与数据管理方面存在的问题是我国政务信息资源整合与共享中存在的4个主要问题.树立大数据意识与政务数据共享治理理念、建立各级统一的政务信息资源整合共享平台、积极营造良好的政务信息资源整合共享环境、加强政务信息资源整合共享的基础制度建设是大数据背景下优化政务信息资源整合与共享的4个主要路径.     

数据垄断及其治理

数字经济时代,数据资源关乎市场竞争力,数据应用带来市场壁垒,数据流通制度不完善等诸多因素导致数据垄断。数据垄断损害公平竞争、数据安全、技术创新与消费者权益,进而影响市场经济运行效率。数据垄断的治理,需要树立数据有序流动、保障数据安全、促进创新发展的治理理念,需要构建公共数据共享、互联网平台之间数据互联互通、企业数据向政府开放的多层次数据流通体系和“自我监管+行业监管+政府监管”的多元主体治理体系。     

基于区块链的数据共享交换方法研究

随着经济社会与科技的发展,数据作为关键生产资料迎来了迅猛增长,并逐渐成为驱动经济社会创新发展的重要力量之一,数据资源的价值也逐渐得到认可与重视。随之而来,数据共享交换的需求日渐迫切。然而,当前数据共享交换仍然存在数据权属不明、数据质量不高、数据孤岛、数据碎片化、数据流动性差以及数据监督责权不明等问题。区块链技术在数据共享交换方面有着天然的优势,是数据共享交换的优良工具。本文将探索区块链技术应用于数据交换共享场景中的方法,论证区块链在数据交换共享中的价值,并提出基于区块链技术的数据交换共享方案,对利用区块链技术优势建立数据共享交换创新模式提出合理化建议。     

区块链技术赋能突发公共卫生事件治理

区块链作为前沿信息技术能够有效弥补突发公共卫生事件治理中现存的缺憾.当前,区块链技术赋能突发公共卫生事件治理还存在一定的困难,其中公共信息化建设相对滞后是阻碍区块链技术和突发公共卫生事件治理融合发展的重要因素.为此,文章从区块链技术与突发公共卫生事件治理契合逻辑的理论支撑和实践层面提出区块链技术赋能突发公共卫生事件治理的创新路径,通过形成统一的数据治理模型、构建完善的数据监管体系、建立科学的数据评估机制,提升突发公共卫生事件治理能力.     

基于区块链的物联网跨域隐私保护管理系统

在日益去中心化的物联网场景中，为了解决由于单节点故障、间歇性的无线连接以及设备之间缺乏信任而导致的包括身份隐私泄漏、数据安全性和完整性等问题，本文基于区块链技术提出并设计了面向物联网异构设备群的跨域隐私保护管理系统。本系统采用去中心化的区块链技术以及链外存储技术构建可信数据共享平台；为了保护设备的隐私，本系统通过跨域身份认证模块确保设备以匿名方式进行跨域身份认证；采用属性加密技术实现跨域安全通信模块，为设备提供细粒度的数据控制访问；此外，本系统还为设备部署通信中间件来提高物联网设备与区块链节点之间的通信效率。系统仿真实验结果表明本文提出的系统原型可以在确保设备不泄漏身份隐私以及保护通信数据安全性的前提下达到较高的跨域效率。     

面向区块链的数据管理中间件

作为一种去中心化的分布式账本,区块链被广泛应用于互不可信的多方之间共享数据.相比于发展多年的传统数据库,区块链存在无法支持丰富查询、对外提供查询接口单一和查询响应慢的问题.简单的组织结构和离散的存储方式是限制交易数据表达的主要原因.为了弥补现有区块链系统的不足,构建抽象模型、封装易于使用的接口以及提升查询效率是实现基于区块链的高效应用开发的主要方式.鉴于此,提出一种面向区块链的通用数据管理中间件,具有如下特征:(1)支持自定义构建数据模型,灵活地为交易数据抽象新模型;(2)提供多种数据访问接口支持丰富查询并采用同步缓存机制等优化方式提升查询效率;(3)设计提前哈希计算和异步批处理策略优化交易的延迟和吞吐.提出的数据管理中间件已集成于开源区块链CITA中,并通过实验验证其易用性与高效性.     

大数据背景下提升“政务云”服务能力的思考 以扬州市政府云计算中心为例

“政务云”是云计算技术在电子政务领域应用的产物,通过对政府服务流程、政务数据资源、信息基础设施等进行精简、优化、整合,打造出为政府各级部门提供可靠服务的基础云计算服务平台。支撑“政务云”提供服务的政务数据资源,具有典型的“大数据”特征,运用大数据技术推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力已成为未来“政务云”发展的必然趋势。     

数据预处理在商业企业数据仓库的应用

数据预处理是数据挖掘过程中重要环节 ,对数据预处理技术进行研究具有现实意义。文章在介绍数据预处理方法的基础上 ,结合大型商业营销企业数据仓库数据的特点和数据挖掘过程中对数据的要求 ,详细论述了数据预处理技术在大型商业营销企业数据仓库中的应用 ,提出改善数据质量是预处理技术的关键。     

基于DataGuard的Oracle RAC高校数据保护研究

数据是高校管理信息化产生的最重要的无形资产,数据的丢失或者损坏都将极大地损害教学、管理和科研工作的正常开展．Oracle RAC是目前使用最为广泛的数据库集群化管理方式,在此基础上开展DataGuard数据保护技术的应用研究,可以弥补集群数据库环境在数据容灾、备份和故障恢复方面的不足,提升数据的安全性,确保高校各类应用系统的正常运行．     

人工智能赋能高校数据治理:逻辑、挑战与实践

随着人类社会逐步迈入以情感计算、自然语言处理等智能技术为核心支撑的人工智能时代,数据的战略资源地位日益凸显,数据治理已成为推进高校教育治理现代化的关键工具。人工智能赋能高校数据治理的基本逻辑主要体现在数据管理、数据质量、数据决策与数据服务4个层面。高校数据管理忽视“多方协同管理”、缺乏相对统一的数据质量标准、数据决策在权责限定与顶层设计方面存在缺失、数据服务潜能激发不力制约数据价值高效释放等可被视为人工智能赋能高校数据治理的现实挑战。对此,应创设落位智能共管的高校数据管理职能优化机制、完善校本化高校数据挖掘与共享质量标准、构建基于责权厘定的智能化数据决策体系、优化指向数据价值释放的智能数据服务体系。     

Microsoft Excel的数据库管理方法

从一般数据库管理的角度出发,论述Excel管理数据库的方法。这种“表格”式的数据库管理方法将提供给用户一种新颖的设计方法和简单的使用操作。具有很大的推广价值。     

中小油田地震数据计算机管理方法研究

石油勘探技术发展迅速 ,需要一个集地震、测井、地质 3种数据为一体的勘探数据库来支持新的研究工作 .对包括地震资料处理、解释等资料的存储、应用方法进行了探索 ,提出了一种适合于中小油田的地震数据管理方案 .通过分析地震资料处理、解释产生的各类数据及其特点 ,从存储管理方法、数据规范化、质量控制方法、应用支持方法、数据服务方法等方面进行了详细论述     

化工物性数据库CPPDB在IBM-PC/XT机上的实现

讨论了文题实现方法,介绍了该数据库的总体结构。CPPDB利用dBASE Ⅲ支持建库,数据独立性高,修改、扩充方便。CPPDB存储了468种物质的29种物性数据,具有较强的物性估算和图形输出功能。     

数据挖掘和数据仓库的关系研究

阐述了数据挖掘和数据仓库的有关技术,研究了数据挖掘和数据仓库的相互关系,说明了数据挖掘系统和数据仓库应统一分析和设计.     

数据仓库数据加载技术

数据仓库中的数据不是传统数据库中数据的简单堆积，其数据的组织必须方便基于数据仓库基础之上的数据挖掘和商业智能工作，为决策者提供访问、分析及共享信息的能力，从而发挥数据仓库的真正功效。成功构造一个数据仓库的关键在于自始至终理解用户需要，紧紧围绕用户目标这一主题进行数据的搜集和存储。首先分析数据仓库的特点及拥有的数据类别及组成，重点介绍如何从现有数据库中有效地将数据引导至数据仓库的方法和策略，具体给出了数据仓库中5种不同类别数据的加载方法。     

大数据时代的数据挖掘技术与应用

随着数据挖掘技术研究的进步与发展,并伴随着大数据概念的提出,将为数据挖掘技术的发展和应用带来一个很大的机遇,数据挖掘技术将进入一个新的发展时期.文章全面介绍了大数据,数据挖掘的基本概念以及数据挖掘的分析方法,最后给出了大数据时代的挖掘技术的应用领域及将来发展方向.     

数据仓库清洗技术讨论

数据仓库建设过程中最关键的环节是数据集成,本文重点分析了数据清洗需要解决的问题及涉及的主要技术,针对数据库的数据模型与数据仓库模型的区别讨论了利用元数据的映射规则的数据清洗方法.