臭鼬娘汉化组排泄区

其三，加强安全管控，把数据保护好。要遵循“用户授权、最小够用、全程防护”原则，充分评估潜在风险，把好安全关口，加强数据全生命周期安全管理，严防用户数据的泄露、篡改和滥用。在采集环节，要向被采集用户进行明示，明确告知采集和使用的目的、方式以及范围，在获取用户授权后方可采集。在存储环节，通过特征提取、标记化等技术将原始信息进行脱敏，并与关联性较高的敏感信息进行安全隔离、分散存储，严控访问权限，降低数据泄露风险。在使用环节，借助模型运算、多方安全计算等技术，在不归集、不共享原始数据前提下，仅向外提供脱敏后的计算结果。

第二，数据质量不高，有数不好用。金融科技背景下，高质量数据成为金融服务与创新的重要基础，也是大数据提升金融精准施策能力的关键前提。然而，当前金融业整体数据质量不高现象依然突出，给数据深入挖掘与高效应用带来困难。在完整准确性方面，由于缺乏统一的数据治理体系，有些金融机构在数据采集、存储、处理等环节可能存在不科学、不规范等问题，导致错误数据、异常数据、缺失数据等“脏数据”产生，无法确保数据的完整性和准确性。在一致性方面，由于业务条线繁杂、业务种类多样，多个部门往往数据采集标准不一、统计口径各异，同一数据源在不同部门的表述可能完全不同，看似相同的数据实际含义也可能大相径庭，数据一致性难以保障。这给全局数据建模、分析、运用造成障碍，数据挖掘效果大打折扣。

第四，治理体系缺失，有数不善用。我们常说，“技术本身是中性的，技术运用的善恶完全取决于人”，这一结论对数据同样适用。科技要向善，数据也同样要向善。然而，由于法律法规尚不健全、数据治理体系还不完善、机构合规意识不足，数据“不善用”的问题较为突出。从业机构违法违规成本低，为谋求商业利益而置现有管理规定于不顾，过度采集数据、违规使用数据、非法交易数据等问题屡见不鲜。例如，某些APP、网站，用户不授权提供手机号、通讯录、地理位置等信息，就无法继续使用和浏览，通过“服务胁迫”来达成“数据绑架”。此外，部分机构数据保护意识、内部管理、技防能力薄弱，数据泄露事件时有发生，用户成为“透明人”，电信欺诈、骚扰电话、暴力催收等屡禁不止，严重侵害用户权益。

Arm联合创始人怒了：华为禁令对Arm、谷歌等极具破坏性6月5日，Arm的联合创始人之一Hauser博士在接受媒体采访时说道，如果美国继续实施华为禁令，Arm以及美国公司（包括谷歌、苹果）将遭受长期损失。他表示，这一禁令从短期来看，对华为“破坏性较大”，但从长期来看，对“Arm、谷歌等公司更是极具破坏性”。

在2017年年底，谷歌的DeepMind团队又发表了不像话的论文。DeepMind团队利用同样的方法，创作出了据说是最强的国际象棋和将棋软件。实际上有没有成为最强还有待商榷，不过首先还是得向他们的采用全新方法获得了惊人成就表示祝贺。他们给这个程序Alpha Zero的名字。

在哈尔滨严查事件之后，重案组37号跟随拉煤的货车司机李国一路暗访发现，一辆超载70余吨的煤车，从鹤岗出发，跨越四省多地后，顺利到达河北。深谙各地路况的司机要么刻意躲着交警，要么靠当地“保车人”过卡，一路畅行。哈尔滨市内的一处粮库，是刘松每月的装货点，装一车玉米拉往山东，十天一来回，一个月跑三趟。他告诉重案组37号，在粮库，所有的大货车都超载：“按照标准吨位，我们这种6轴大货车只能拉20多吨货，但是我们都是拉80吨左右，有的甚至拉120吨。”