英文德勤2024年全球医疗保健行业展望

The global health care sector once again faces a year of unprecedented transformation and challenges. Providers worldwide continue to confront the lingering effects of he COVID-19 pandemic, which has led to widespread labor shortages and rising costs. The sector has also been buoyed by the broader adoption of technology such as artificial intelligence (AI) that can address some of those ssues. At the same time, health inequities persist that could further add to the challenges and cos

威胁猎人2023年数据泄露风险年度报告

2023 年，各行业全面数字化，加速业务创新发展的同时，确保大量数字资产及云上业务的数据安全，成为不少企业面临的“两难之境”，因数据泄露问题产生的影响及损失进一步扩大，对各行业关键领域造成严重影响。 威胁猎人发布《2023 年数据泄露风险年度报告》，对 2023 年数据泄露风险概况、黑产数 据交易市场等进行具体分析，数据显示： 1. 2023 年，全网监测并分析验证有效的数据泄露事件超过 19500 起，涉及金融、物流、 航旅、电商、汽车等 20 余个行业； 2. 金融行业超过物流行业，成为 2023 年公民个人信息泄露事件数量最多的行业；2023 年 航旅行业公民个人信息泄露事件数量也出现大幅增长，在公民个人信息泄露的行业分布中首次排名前三； 3. 从数据泄露渠道来看，主要集中在更加隐蔽和便利的匿名群聊、暗网渠道；值得一提的 是，公民个人信息泄露事件的数据交易时间中，夜间交易的超过 50%，在非工作日交易的 超过 30%

Adjust2024 年 移动应用趋势报告-引文版

The digital marketing space has evolved dramatically. App advertisers and developers have continued to face new and ongoing challenges that bring increased complexity to finding the right audiences and converting them effectively. A myriad of exciting avenues and opportunities, however, have contributed to the continued acceleration of growth within our industry, which has unequivocally confirmed its resilience. In 2023, mobile ad spend grew by 8% to $362 billion, the market reached a value

美云智数2023汽车行业分析蓝皮书

2023年，中国汽车行业整体产销均首次突破3000万辆，出口量达491万辆首次超过日本成全球第一，新能源乘用车零售量达到774万辆，渗透率达到35.7%。汽车产业正成为我 国经济增长新引擎。 2024年，国家将持续促进新能源进一步发展、稳定燃油车消费、扩大出口规模、完善新能源基础设施、鼓励智能化发展等，支持汽车行业稳定增长。汽车行业2023年用户舆情量同比增幅达到21%，投诉量同比增幅近50%，新能源相关内容凸显。互联网的发展和普及 让用户拥有了更多选择和主权，企业经营的致胜要素也从曾经的渠道为王、产品至上转向了用户体验和价值。 美云智数客户之声VOC从全渠道、全旅程洞察客户声音，从多业务维度定位问题，真正实现以客户体验为中心驱动的企业经营。 本报告基于美云智数客户之声VOC系统，通过涵盖合资/国产、燃油/新能源不同类型的代表车型案例，透视汽车行业客户体验心声、洞悉客户需求痛点

Python爬虫基础知识

Python爬虫是利用Python编程语言编写的一种自动化工具，用于从互联网上抓取和收集数据。通过模拟浏览器行为发送网络请求，爬虫可以获取网页内容并提取所需信息。为了有效抓取数据，爬虫开发者通常会使用诸如requests和BeautifulSoup这样的库来简化网络请求和页面解析的过程。 在爬虫开发中，了解目标网站的结构和反爬机制至关重要。一些常见的反爬手段包括User-Agent检测、频率限制和动态加载内容等。为了应对这些反爬措施，爬虫开发者需要伪装User-Agent、控制请求频率，并处理JavaScript渲染的内容。 为了构建一个有效的爬虫环境，开发者需要安装Python环境，并使用pip等工具安装必要的库。同时，使用IDE或文本编辑器进行代码编写，并配置好代理和网络环境，以便顺利访问目标网站。 此外，开发者还需要遵守网站的robots.txt规则和数据使用条款，确保爬虫的合法性和合规性。在爬虫开发中，也应注意保护个人隐私和信息安全，避免对网站造成不必要的负担或恶意攻击。 总之，Python爬虫是一项强大而灵活的技术，能够帮助开发者快速获取和整理大量数据。通过掌握爬虫基

Appen2022年AI和人工智能与机器学习全景报告

《AI和机器学习全景报告》是一份跨行业调查报告，旨在通过企业及其高级决策者和技术专家的意见，全面介绍AI和机器学习的现状。在我们第8次年度调查中，澳鹏与美国哈里斯民意调查合作，将我们的调查扩展到北美和欧洲的504名受访者。本报告旨在帮助我 们了解AI的采用情况、AI生命周期中数据管理的成熟度以及负责任的AI的价值。调查结果使我们能够认识到AI的变化及其如何顺应后疫情时代的需要。 新冠疫情加速了AI行业的发展，而且我们继续经历着演进。对反映“新常态”的数据的需求导致企业对高质量数据的需求迅速激增。人类行为业已改变，因此，机器必须学会反映这种新常态以适应此改变。现在，世界正在缓慢进行疫情后的调整，对AI的迫切需求正在趋于平稳，但与2020年和疫情前相比，这一需求仍在攀升。敏锐觉察这一趋势的企业必将迎来AI和ML创新的新机遇。 随着企业领导者和AI从业者对AI发展四个关键阶段认识的加深，他们也更加重视AI生命周期数据的价值。这四个阶段是：数据获取、数据准备、模型训练和部署以及模型评估。

【华东政法大学】数据跨域管控白皮书2024

从计算机诞生起到现在，数据产生、存储、使用和消费的方式产生了翻天覆地的变化。最初，数据只在单台机器上存储和使用；后来有了局域网和互联网，数据可以在多台机器间共享；到了大数据和云计算时代，数据在物理上的存在空间和范围更广更大。这几种情况下，数据持有者都是享有对数据的全生命周期的绝对控制能力的，也就是传统的数据安全领域致力解决的问题。 数字技术的迭代发展使人类进入数据智能时代。数据仅在单个数据持有者域内加工、使用，已经不能满足数据智能时代的发展要求。各行业发展过程中，需要更精准模型或者对用户更精确地洞察，数据需要进行跨域融合、加工等产生新的数据产品，进而创造出全新的数据价值。数据需要流动才能释放价值，数据流通过程伴随着数据权责利的变化，同时产生新的风险，让数据安全面临新的挑战。 在此背景下，我国提出数据作为生产要素，探索适应数据要素特征的数据基础制度，以“促进数据合规高效流通使用、赋能实体经济”。数据流通本质上是数据的跨域使用，如何构建数据跨域管控体系，确保“数据合规高效流通使用”，成为数据流通基础设施关键内容，进 而成为数据基础设施的重要组成部分

人工智能大模型赋能医疗健康产业白皮书

随着全球新一轮科技革命和产业变革深入发展，以人工智能 （ArtificialIntelligence,Al）为代表的数学技术加速演进，成为经济增 长的核心驱动力。近年来，人工智能大规模预训练模型（以下简称“大 模型”）在知识，数据、算法和算力等关键要素的共同推动下，呈现爆 发式增长，从首然语言处理逐步扩展、迁移到计算机视觉、多模态， 科学计算等领域，增强了人工智能的泛化性、通用性，开启了人工智 能发展新范式。人工智能大模型有望成为未来新型基础设施，旗能干 行百业新一轮增长，落地应用和价值实现成为大模型下一步发展方向。 生命科学和医疗健康是大模型等AI技术最重要的应用领域之一，大 模型可赋能生命科学研究和薪药研发：促进医疗器械创新，提升医疗 智能化水平。将大模型应用于医疗健康领域，推动医疗健康行业数学 化转型升级，对满足人民群众健康需求和实现经济社会绿色、智能、 可持续发展具有重要意义。

可信开源人工智能大模型案例汇编（第一期）

随着开源技术占据各大新兴领域的技术路线，其不断丰富人工智能领域的应用场景。2023 年，Meta 相继发布 Llama 和 Llama2，很快成为广受欢迎的开源大模型，也成为许多模型的基座模型。开源大模型可以促进技术的共享和交流，加速人工智能的发展，但也存在数据隐私安全风险、许可协议尚未形成共识、产业生态不健全、商业模式不清晰等问题。 为进一步引导开源大模型产业规范发展，中国信通院云计算开源产业联盟联合超神经编制 《可信开源大模型案例汇编（第一期）》案例，旨在洞察开源人工智能大模型应用场景，梳理开源人工智能大模型的开源成熟度，提升开源人工智能大模型的创新发展。案例通过调研国内开源大模型的技术细节、应用场景、商业模式、应用治理、发展趋势等，并关注开源大模型技术生态及产业链上下游，全面展现开源大模型及其工具链的发展全貌，为下一代技术浪潮的发展助力