【摘 要】
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随着政府将大数据技术不断应用到社会治理的各个方面,个人信息安全受到威胁的风险也随之提升.社会治理不能以牺牲个人隐私为代价,在政府将大数据技术引入社会治理中时,必须兼顾个人权利的保护.以新冠疫情期间健康码的应用为例,政府收集个人信息在于保护公民身体健康权,是公权力对私权利的短暂限制,具有正当性基础.但是,健康码的应用也存在风险:个人信息收集主体过多、信息过度索取、重复索取可能导致信息泄漏;信息数据由企业存储、疫情后信息处理问题不明确可能导致信息滥用.在政府利用大数据进行社会治理常态化的趋势下,更应重视其对个
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随着政府将大数据技术不断应用到社会治理的各个方面,个人信息安全受到威胁的风险也随之提升.社会治理不能以牺牲个人隐私为代价,在政府将大数据技术引入社会治理中时,必须兼顾个人权利的保护.以新冠疫情期间健康码的应用为例,政府收集个人信息在于保护公民身体健康权,是公权力对私权利的短暂限制,具有正当性基础.但是,健康码的应用也存在风险:个人信息收集主体过多、信息过度索取、重复索取可能导致信息泄漏;信息数据由企业存储、疫情后信息处理问题不明确可能导致信息滥用.在政府利用大数据进行社会治理常态化的趋势下,更应重视其对个人信息安全带来的风险和挑战.
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采用直流放电产生均匀等离子体,研究下极板上运动的带电颗粒的带电量问题.通过分析带电的介质颗粒发生碰撞运动时的碰撞轨迹,进而得到颗粒运动的相对速度等参量,最终求得颗粒的带电量Q,Q为106～107 e.实验结果对深入研究尘埃等离子体中带电颗粒的各种复杂运动提供了依据.
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Ⅱ期临床试验的主要目的是评估新疗法的初步疗效,以早期无效终止和中期go/no-go决策为主要特征.此类设计的主要终点多集中在二元的疗效终点,例如客观缓解率.但随着新型分子靶向药物和免疫疗法的出现,主要终点变得更加复杂,可以是有序的或共同多(co-primary)终点的.为适应新形势下复杂终点的研究,本文介绍一种灵活的贝叶斯最优Ⅱ期(BOP2)设计方法,这是一种单臂Ⅱa设计方法,能够灵活处理简单(如二元)和复杂(如有序、嵌套和共同多)终点.并使用Dirichlet-多项式模型统一处理上述不同类型的终点.在每
当前装配式混凝土桥梁结构节点间传力枢纽的节点材料质量问题是1个技术难点.基于荣乌高速节点间复合改性砂浆材料出现破损、脱落的问题,以正交试验为基础,室内实验和理论分析相结合,采用灰色关联理论和多元线性回归的方法,研究了水胶比、胶砂比、矿物掺和料对节点复合改性砂浆材料力学性能的影响.结果 表明:1)根据正交试验可知,影响节点复合改性砂浆材料的主要性能是水胶比,水胶比对流动性和3d抗压强度影响最大,矿物掺和料组合对1d、28 d抗压强度影响最大.2)由灰色关联理论得到,水胶比对流动度和强度的相关性均最高,改变水
为建立以胶体金标记抗体为基础的罗丹明B(RB)快速检测技术,利用戊二醛法将RB的衍生物罗丹明123(R123)与牛血清白蛋白(BSA)、卵清白蛋白(OVA)分别合成完全抗原(R123-BSA)和包被抗原(R123-OVA),对雌性大耳白兔皮下注射R123-BSA获得多克隆抗体.胶体金作为示踪标记物标记到硝酸纤维素膜(NC膜)上,涂覆R123-OVA作为检测线,用羊抗兔IgG作为质控线,通过优化实验条件,开发了渗滤式胶体金免疫快速检测试纸条,研制出RB标准品浓度比色卡.以比色卡作为判定依据,以辣椒、花椒为研
为探寻alg3、vps1301、rad51基因缺失对粟酒裂殖酵母(Schizosaccharomyces pombe)生长及接合生殖的影响,在25℃条件下,培养野生型和3种基因缺失的粟酒裂殖酵母,统计并分析其生长情况;将野生型和3种基因缺失菌株分别各自交配产孢,分析对比野生型和基因缺失菌株的接合生殖情况.结果 显示,生长实验中,25℃条件下,12 h内,野生型菌株、alg3A菌株、vps1301Δ菌株和rad51Δ菌株的平均生长速度分别为0.0425、0.0098、0.0193、0.0369OD595/h
为探讨黄腐酸提高大豆结瘤能力的作用机理,以辽宁慢生根瘤菌(Brad yrhizobium liaonin-gense)CCBAU 05525和冀豆17为材料,采用高效液相色谱法(HPLC)探究黄腐酸对大豆结瘤初期内源激素含量、分布及结瘤的影响.结果 表明:黄腐酸质量浓度为500 mg/L时大豆结瘤数量最多,比对照组显著提高73.1％,同时该条件下激素含量和分布变化最为明显,具体表现为大豆根、茎、叶中玉米素(ZT)、生长素(IAA)、赤霉素(GA3)含量增加,根中脱落酸(ABA)含量减少,叶中ABA含量增加
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为解决SDN(software defined network,软件定义网络)架构下DDoS (distributed denial of service,分布式拒绝服务)攻击检测问题,提出基于贝叶斯ARTMAP的DDoS攻击检测模型.流量统计模块主要收集捕获到的流表信息,特征提取模块提取流表中的关键信息并获取关键特征,分类检测模块通过贝叶斯ARTMAP提取分类规则,并通过粒子群算法对参数进行优化,对新的数据集进行分类检测.仿真实验证明了模型所提取的5元特征的有效性,并且该模型与3种传统的DDoS攻击检测
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