当前，越来越多的企业申请通过信通院的开源治理成熟度评估和认证，获得增强级或先进级评估。这些企业包括中国工商银行股份有限公司、中国农业银行、上海浦东发展银行股份有限公司、中信银行股份有限公司、中国太平洋保险（集团）股份有限公司、招商银行股份有限公司（增强级）、西安银行股份有限公司（增强级）、宁波银行股份有限公司（增强级）、中国联合网络通信有限公司软件研究院（增强级）、中国移动通信集团有限公司等。下面我编著了这些企业在开源治理评估中的一些关键点，并对这些关键点添加作者的一些观点。（1）工商银行一是开源介质的管理问题。开源介质的下载及日常管理是一项落地执行难度非常大的工作。例如以Java语言技术栈为
摘 要：当前，人工智能技术迅猛发展，并被广泛应用于军事领域。由于人工智能新技术本身的不确定性及其治理机制的不完善，人工智能技术的武器化应用将可能弱化人类对战争的把控权，增加战争发生的可能性，冲击现有国际秩序的稳定性，挑战国际法规的基本原则，甚至引发复合型危机。对此，国际层面、区域层面、国家层面的各相关行为体已开始着手探寻相关治理机制。但目前国际社会在全面禁止人工智能武器方面尚未达成共识，各国政府应创造性地利用好已有的军控机制，通过官民协作致力于人工智能武器化的治理，并充分发挥科研人员在人工智能武器化过程中的决定性作用，合理、有效、安全地控制人工智能技术的发展。内容目录：1 人工智能武器化的发展
主数据是参与业务事件的主体或资源，是具有高业务价值的、跨流程和跨系统重复使用的数据。主数据与基础数据有一定的相似性，都是在业务事件发生之前预先定义；但又与基础数据不同，主数据的取值不受限于预先定义的数据范围，而且主数据的记录的增加和减少一般不会影响流程和IT系统的变化。但是，主数据的错误可能导致成百上千的事务数据错误，因此主数据最重要的管理要求是确保同源多用和重点进行数据内容的校验。 华为的主数据范围包括客户、产品、供应商、组织、人员主题，每个主数据都有相应的架构、流程及管控组织来负责管理。鉴于主数据管理的重要性，对于每个重要的主数据，都会发布相应的管理规范，数据管家依据数据
今天分享的是人工智能系列深度研究报告：《AI伦理专题报告：2023年全球人工智能伦理治理报告》。（报告出品方：钛媒体）报告共计：239页摘要人工智能(ArtificialIntelligence)作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，正逐步向人类社会各个领域渗透融合，对经济发展、社会进步、国际政治格局等诸多方面产生重大深远的影响。然而，在人工智能应用广度和深度不断拓展的过程中，也不断暴露出一些风险隐患，如隐私泄露、偏见歧视、算法滥用、安全问题等，引发了社会各界广泛关注。尤其是在发展中遇到的“人机对齐问题”，即如何确保人工智能系统安全可控，符合人类意图和价值观。除此之外，人工智能在世界范围
文章目录3.1Azure中的成本管理可能影响Azure中成本的因素定价计算器和总拥有成本计算器Azure成本管理工具标记（tags）的用途3.2Azure中用于治理和合规性的功能和工具Azure蓝图Azure蓝图Blueprints定义使用场景AzurePolicy策略Azure策略Policy定义Azure策略的创建和实施Azure基于角色的访问控制(AzureRBAC)[选修]AzureRBAC(Role-BasedAccessControl)定义AzurePolicy和AzureRBAC区别AzureRBAC使用场景Azure资源锁（ResourceLocks）3.3用于管理和部署Azu
随着大模型技术的发展与落地，「模型治理」已经成为了目前受到重点关注的命题。只不过，在实践中，研究者往往感受到多重挑战。一方面，为了高其在目标任务的性能表现，研究者会收集和构建目标任务数据集并对大语言模型（LLM）进行微调，但这种方式通常会导致除目标任务以外的一般任务的性能明显下降，损害LLM原本具备的通用能力。另一方面，开源社区的模型逐渐增多，大模型开发者也可能在多次训练中累计了越来越多的模型，每个模型都具有各自的优势，如何选择合适的模型执行任务或进一步微调反而成为一个问题。近日，智源研究院信息检索与知识计算组发布 LM-Cocktail模型治理策略，旨在为大模型开发者提供一个低成本持续提升模
某寿险公司致力于为消费者提供人性化的产品和服务，在中国保险市场中始终保持前列。该寿险公司以挖掘和满足客户需求为出发点，从产品开发、渠道销售、运营流程和售后服务等各环节，借助数字化工具，不断地努力探索并提升服务品质。精耕创新，数字转型提升服务质量该寿险公司借助数字科技力量，实现互联网保险向自主获客和精准营销转型，积极探索新型价值业务销售路径。同时，大数据时代的不断发展，深刻影响了网络攻防方式，而金融行业涉及大量敏感数据和资金交易，一直是黑客攻击的重点目标之一。为了更好地适应这一变化，充分利用安全技术保障并提升业务效率，该寿险公司邀请了开源网安对软件系统进行深度全面的“把脉”，发现其在开源组件使用
在数字化时代，数据已经成为银行的重要资产，而数据治理则是确保数据质量、安全性和可用性的关键。那么，什么是银行数据治理？为什么我们需要银行数据治理？又如何进行有效的银行数据治理呢？又有哪些数据治理技术及其在银行领域的实际应用呢？本文将为您一一解答。🎯1.什么是银行数据治理？银行数据治理是一种对银行数据进行全面管理的过程，包括数据的收集、存储、处理、分析、使用和销毁等各个环节。它涉及到数据的质量管理、安全管理、隐私保护、合规性等多个方面，旨在确保数据的完整性、准确性、一致性和安全性，从而提高数据的可用性和价值。🎯2.为什么需要银行数据治理？（1）提高数据质量：通过银行数据治理，可以确保数据的准确性
数据是驱动数字经济发展的核心生产要素，数据资产化是释放数据要素价值的重要方式。2024年1月1日，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》将正式实施。企业数据资产入表已进入倒计时，企业作如何充分发挥海量规模数据和应用场景等优势，如何解决数据难点，如何管好用好数据资产，已成为数字化转型的关键命题。积极拥抱数据资产“入表”新时代所谓“数据入表”，是指数据资产入资产负债表,将数据确认为企业资产负债表中“资产”一项，在财务报表中体现其真实价值与业务贡献。数据资产入表后，可以准确计量数据资源价值，同时为财报使用者提供更直观的数据资产相关信息，有助于投资者对企业进行更好的估值；可以改善企业财务报表，进而降低资
随着业务飞速发展，某汽车制造企业业务系统数量、复杂度和数据量都在呈几何级数的上涨，这就对于企业IT能力和IT架构模式的要求越来越高。加之企业大力发展数字化营销、新能源车等业务，希望通过持续优化客户体验，创造可持续发展的数字化转型之路。为更好应对数字化变革所带来的挑战，现有的竖井架构的数据体系难以满足越来越多、越来越快的系统和数据交互、敏捷创新应用、数据共享、新业务拓展的需求。以数据驱动的数字化，将帮助车企全面了解用户的需求变化，也能为企业在营销、生产、服务等各个环节提供支撑，进一步提升企业的经营效率。在开展某车企数据化转型时，需要解决三个核心问题：如何收集汇总和运营自己的数据？如何建立数据治理
