• 隐私作为保密的基础-研究论文

    隐私和信息技术与社会的道德和法律问题密不可分。 在本文中,我们建议将私人信息的机密性建立在该信息所有所有者的同意的基础上。 信息隐私可用于证明在涉及第三方的情况下违反专业保密义务的合理性,而不是依赖于需要确定“专业标准”的临时安全概念。 引入了一种处理机密私人信息的系统方法,该方法基于根据关于其所有者的断言(断言中提及的那些可识别的个人)来定义私有信息。 对私人信息机密性的识别是基于将私人信息的拥有者转移给第三方的概念而发展起来的。 本研究中特别感兴趣的是包含对第三方的引用的复合私人信息。 我们声称此类私人信息“属于”其所指对象,包括第三方。 这一概念适用于著名的塔拉索夫案,该案涉及患者的保密权与第三方对其私人信息的权利之间的冲突。

    2021-06-10
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  • 为公平而歧视:设计公平及其法律框架-研究论文

    随着算法越来越多地被用来对人类演员做出批判性的决定,我们越来越多地看到这些算法出现在耸人听闻的头条新闻中,因为歧视而大肆宣扬。 从事这个问题的计算机科学家有一个广泛的共识,即只有通过有意收集和有意识地使用有关人口特征(如性别、性别、种族、宗教等)的敏感信息才能避免这种歧视。 然而,实施此类算法的公司可能会警惕允许算法访问此类数据,因为他们担心会受到法律影响,因为所推广的标准是省略受保护的属性,否则称为“不知情的公平”。 本文询问根据欧盟数据保护和反歧视法,这种谨慎是否合理。 为了回答这个问题,我们介绍了一个具体案例,并分析了当算法访问敏感信息以做出更公平的预测时,欧盟法律可能如何适用。 我们审查这些措施是否构成歧视,以及针对谁,根据我们如何定义歧视的危害和我们比较的群体得出不同的结论。 发现可能会出现一些关于使用敏感信息的法律主张,我们最终得出结论,所提供的公平措施将被视为欧盟法律下的积极(或肯定)行动。 因此,适当使用敏感信息以提高算法的公平性是一种积极的行为,本身并不受欧盟法律的禁止。

    2021-06-09
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  • 知情交易和网络安全漏洞-研究论文

    网络安全已成为企业和商业环境中的一个重要问题,并且有充分的理由:受到威胁或已实现的网络安全漏洞会对资本投资者的公司价值产生重大影响。 本文探讨了市场套利者是否系统地利用这些漏洞的先进知识。 我们利用一个新的数据集来跟踪上市公司的网络安全漏洞公告,以研究在漏洞公告之前衍生品市场的交易模式。 使用未受影响的控制公司的匹配样本,我们发现了被黑目标的重大交易异常,以未平仓量和交易量衡量。 我们的结果对几种替代匹配技术以及横截面和纵向识别策略都是稳健的。 总而言之,我们的发现似乎与套利者可以并且确实获得即将发生的违规披露的早期通知的主张非常一致,并且他们能够从这些信息中获利。 从规范上讲,我们认为网络安全交易的效率影响是截然不同的——而且通常更令人担忧——与证券市场内各种信息交易所带来的影响不同。 然而,尽管存在这些特殊的担忧,但当前形式的证券欺诈和计算机欺诈似乎都不太适合解决这些担忧,并且都需要重新构想以应对挑战(甚至近似)。

    2021-06-09
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  • 积分java源码-jquants:用于科学单位和货币金额混合计算的JavaAPI

    积分java源码Jquants 用于科学单位和货币金额混合计算的 Java API Jquants 解决了在 Java 中对科学单位和货币总和的混合计算的支持不足。 该库是通过将 GaryKeorkun 的 Scala 库翻译成 Java 来创建的。 结果能够降低最终用户在处理此类计算时的复杂性和对错误的敏感性。 Jquants 提供: 类型安全 接近完整的测试覆盖率(93.3% - 最后更新于 26.01.2016 并使用该工具测量) 业务应用程序的所有重要数量(参见实施) 与其模型 Squants 的性能大致相同(通过使用 的微基准测试测量) 该图书馆是我在慕尼黑工业大学 (TUM) 进行的学士学位论文工作中出现的。 该论文解决了与寻求解决方案的用户之一合作的“Java 中科学单位和货币总和的混合计算”的解决方案的创建问题。 在确定 的翻译后,作为最可行的选择,Java 库 Jquants 已经实现。 有关对当前现有解决方案的分析、Jquants 的实现或性能测试的更多信息,我参考了 my 及其 . 当前版本 当前版本:V 1.0 型号 Squants 版本: 执行 项目中最初指定

    2021-06-06
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  • 婚恋网站java源码-Programming-Resources:这个存储库包含面向程序员(竞争者和开发者)的书籍、有用的链接、很棒的课程和其

    婚恋网站java源码编程资源 这个存储库包含面向程序员(竞争者和开发者)的书籍、有用的链接、很棒的课程和其他材料。 这只是一些书籍、幻灯片、博客和网站链接的集合。 我只是想将所有资源放在一个地方,以便轻松访问。 也许它也会帮助你 :grinning_face_with_smiling_eyes: :smiling_face: 首先阅读 你可能想知道为什么我在 GitHub 上保存书籍而不是驱动器,因为它易于维护 我刚刚把我所有的收藏放在一个地方,我从网上收集了所有的文件,因为我是在网上找到的,所以我坚信它们是可以共享的。 所以我认为做一个简单的收藏分享不会出现版权问题。 如果您有收藏,请分享或发送请求以帮助他人。 一些质量问题 可能有些资源不太好读,但我认为足够读了。 可能是文件压缩的​​问题。 读得好开心。 资源: 编程: 竞争的: 和 比赛地点(练习): 这是最常需要实施的问题类别列表。 这里有一些很酷的在线评委名单。 你不仅能解决问题,还能找到很多教程、文章和其他材料。 这是一个俄罗斯网站,提供最高频率的高质量比赛,有时每周最多两次。 它具有一个博客系统,您可以在其中提问和练习问题集,您可以使用标签对其进行分类。 它还具有虚拟比赛支持,以及创建组来组织私人比赛的能力

    2021-06-06
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  • java版商城源码下载-ssm:https://github.com/saysky/ForestBlog.git

    java版商城源码下载 最新消息,SpringCloud 博客、音乐、商城、论坛系统开发中,开源, 最新消息,SpringBoot博客已经开源, 最新消息 SpringBoot/SSM两个版本 关于项目 该博客是基于SSM实现的一个个人博客系统,适合初学SSM和个人博客制作的同学学习。 主要涉及技术包括的包括 Maven、Spring、SpringMVC、MyBatis、Redis、JSP等。 前端采用Layui框架和扒了一个的前台样式。 详细介绍: 最新写了一篇该项目的毕业设计论文,需要的朋友可以联系 博主提供该项目的讲解,问题解决,部署等服务 效果预览 因博主服务器数量有限,目前该SSM博客已下线,不提供实时预览,大家可以本地部署。目前部署的是SpringBoot+MyBatis+FreeMarker的博客(已开源:),样式差不多,特此说明。 预览地址: 前台效果图 后台效果图 后台地址:/admin 或者 /login 为了避免大家删除数据,暂时不给后台账号 使用注意 1.开发工具的选择 请使用 IntelliJ IDEA, 尽量不要用 Eclipse/MyEclipse,使用前

    2021-06-05
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  • 回收站:除了通过恢复将文件移动到选定的文件夹外,其他文件的工作方式与(删除)类似。-matlab开发

    垃圾文件将文件移动到回收站文件夹,如有必要,将创建回收站文件夹)。 RecycleBin 文件标志标志可以是: -ls :列出回收站的内容。 -r : 将选定的文件恢复到原始目录。 通配符仅在没有删除同一文件的多个副本时才有效。 -rc : 将文件恢复到当前目录。 通配符仅在没有删除同一文件的多个副本时才有效。 -e :从回收站文件夹中删除文件,如果所有文件都被删除,则随后删除该文件夹。 -o :删除指定垃圾文件的旧版本(不允许通配符) -log:查看“trash.log”文件。 -size : 显示对象数量和总大小 垃圾桶:除了将文件移动到选定的(回收站)文件夹外,与(删除)类似。 如果未指定,将在当前目录中创建默认(回收站)文件夹。 笔记: * 确保通过编辑脚本的第一行来指定回收站文件夹的路径! * 通配符可用于垃圾文件、垃圾选项 (ls),但不能用于(旧)。 对于恢复,通配符

    2021-06-01
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  • html5+css3制作mp3音乐列表播放器

    html5 css3制作音乐列表播放器,mp3音乐播放列表,支持上一首或下一首音乐背景切换效果。

    2021-06-01
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  • GUIDE 的新选项卡方式:使用选项卡优化您的 gui 空间-matlab开发

    当您想将一组组件放在特定选项卡中时,只需将它们全部放在一个面板上。 按照您想要的方式放置面板,然后写下您想要放置它的位置。当您想要使用另一个选项卡时,只需创建一个新面板。 要使您不想使用的面板“不可见”,只需为 x 位置键入一个巨大的数字(即 2000),这样就不会使您在当前面板上的工作变得混乱。 对任意数量的面板重复此操作。 当您想要定位/检索特定面板时,只需使用对象浏览器。 当你完成。 保存它并在打开功能上,用您写下的数字定位所有面板。 还要使除当前面板外的所有面板都不可见。 我有一个列表框,单击它后,它将使前一个不可见,而当前选定的面板可见。 您也可以选择使用按钮而不是列表框,但是使用列表框可以节省空间,并且可以使您的 gui 尽可能大。

    2021-06-01
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  • anomunbal:均值的不平衡分析。-matlab开发

    均值分析 (ANOM) 是一种统计程序,用于对工业过程进行故障排除并使用固定水平的因子分析实验设计的结果。 ANOM 是固定效应模型 ANOVA 的替代方法。 与 ANOVA 仅确定处理均值之间是否存在显着差异不同,ANOM 可识别显着不同的均值。 因为它被认为是一类多重比较程序。 ANOM 不仅回答了因子水平之间是否存在差异的问题,而且当存在差异时,它还告诉我们哪些水平更好,哪些水平最差。 它比较了组均值与其总体均值的绝对偏差,这种方法最初由 Laplace 于 1827 年研究。Halperin 等人。 (1955) 于 1955 年以多重显着性检验的形式导出了该方法的一个版本。Ott (1967, 1975) 开发了该检验的图形表示并引入了术语“均值分析”。 Nelson (1982) 和 Nelson (1983) 为 ANOM 提供了准确的临界值当各组具有相等的样本量(平衡)

    2021-06-01
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