付费爬取模型正在改变公共数据的货币化方式。随着AI爬虫的兴起,传统的开放或封锁模式已不再适用。Stack Overflow与Cloudflare合作推出的付费爬取允许爬虫在满足实时支付要求后访问内容,为内容所有者提供了直接从爬虫流量中获利的机会,同时保持公共访问。付费爬取通过HTTP 402状态码实现,促进了内容的合理使用和商业合作。
谷歌推出数据公共模型上下文协议(MCP)服务器,旨在帮助AI开发者更便捷地访问公共数据集。该工具支持自然语言查询,简化数据获取流程,提高数据驱动决策的效率。用户可以快速搜索并下载健康融资记录,促进政策制定与改革。
数据公共模型上下文协议(MCP)服务器正式推出,允许开发者通过自然语言查询公共数据集,简化AI开发和数据科学工作。全球组织ONE正在利用该工具推动政策变革。
瑞士推出了名为Apertus的开源AI模型,旨在替代OpenAI的ChatGPT等专有模型。该模型支持1800多种语言,遵循欧盟版权法和自愿AI行为规范,训练数据仅来自公共来源,确保合规性。Apertus的源代码和开发过程在HuggingFace平台上公开。
数据是数据专业人士的生命线,数据的质量和来源直接影响工作效果。文章探讨了多种数据来源,包括公共开放数据、政府数据、研究社区数据、国际组织数据、API和合成数据。获取高质量数据对数据处理至关重要,确保数据的有效性和适用性是成功的关键。
国家公共数据资源登记平台于3月1日上线,微软投资7亿美元提升波兰网络安全。OpenAI初创公司估值达300亿美元,Palo Alto防火墙漏洞被利用,CISA警告Apple iOS漏洞遭广泛攻击,WordPress网站遭恶意软件攻击。韩国暂停DeepSeek AI下载,ChatGPT存在数据泄露风险,欧洲刑警组织警告社会信任危机。
美国国家公共数据公司因黑客攻击导致数亿人数据泄露,申请破产。母公司Jerico Pictures在佛罗里达州申请破产,称2023年12月系统被入侵,数据被黑客USDoD窃取并尝试出售,后免费发布。泄露信息包括姓名和社保号。公司面临多起诉讼和罚款,无法承担费用。公司与执法部门合作调查,但未提供更新或保护服务。
随着公司发展,管理跨办公室和部门的存储变得重要。确保敏感数据的隐私和授权访问,同时备份公共网站内容以保证安全。本文介绍了创建云存储架构的方法,包括高可用性、数据安全、外部访问控制和自动数据分层以降低成本。步骤包括创建存储账户、配置冗余、设置共享访问签名、备份网站数据和实施生命周期管理。
在Windows上使用国土交通部的公共数据时,文件会出现韩文乱码。用Excel打开可正常显示,但在VSCode或Python中会乱码。解决方法是用Python读取文件并以UTF-8编码写入新文件,然后跳过前15行读取CSV数据。
国家公共数据公司承认发生数据泄露,泄露了姓名、社保号码和地址等个人信息,涉及29亿条记录。黑客在暗网出售这些数据。公司已与执法部门合作,但未透露受影响人数或提供补偿,建议用户关注信用报告。
杰里科影业公司的国家公共数据服务遭到黑客攻击,导致29亿条个人记录泄露。此次泄露带来了身份盗窃和金融欺诈的风险。名为“Fenice”的黑客将数据泄露到Breach论坛。杰里科影业公司可能面临潜在的诉讼和法律挑战。
该研究提出了一种无监督学习方法,通过单眼图像生成语义鸟瞰地图,提升自动驾驶的遮挡推理能力。该方法在KITTI-360和nuScenes数据集上表现优异,使用了少量标注数据,并探讨了自我监督模式和多视角相机图像的应用,以提高场景理解和地图生成的准确性。
Tiger Cloud 是一个基于 PostgreSQL 的弹性云平台,适用于初创企业和大型企业,支持实时分析和物联网数据。文章探讨了 PostgreSQL 的性能优化,包括减少查询延迟和提高仪表板速度,建议使用 UUIDv7 来提升数据处理效率。
华为云联合伙伴发布公共数据授权运营方案,推动数据要素与技术、资金、人才等要素协同融合,助力数据要素流通场景落地。华为云Stack提供可信流通、安全合规、高效运营三大核心能力,助力数字经济腾飞。
本文提出了一种利用未标记公共数据进行通信的新联邦学习方法,解决模型异质性和灾难性遗忘问题,并提出了综合评估标准。实验证明该方法在各种场景下高效且优越。
Data Commons是一个开源的数据平台,汇集了来自200多个公共数据源的数千个数据集,包括人口统计、经济、教育、住房、公共卫生、气候、可持续性和生物医学等领域的数据。该平台通过LLMs来理解查询,结果直接来自Data Commons,包括原始数据源的链接。
本文研究了具有公共数据访问的私人分布学习问题,通过使用公共和私有样本来输出对分布 p 的估计,并满足纯差分隐私的隐私约束。结果显示公共-私有可学习性与样本压缩方案和列表学习的存在有关,并恢复了以前关于高斯分布和高斯混合物的结果,包括样本复杂性上界、自适应和分布转移抵抗学习的结果,以及广义公共-私有学习的闭合特性。最后,结果显示对于高斯分布在R^d中,至少需要d个公共样本进行私人可学习性,接近已知的d+1个公共样本的上界。
《公共数据安全要求》将于 2022年12月1日正式施行。
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