彩神iv争霸| - (中国)百度百科
彩神iv争霸2021-01-22

评论 :台湾工商界跨海赴交流让两岸经济“脱钩论”不攻自破******

  中新社北京12月23日电 题 :台湾工商界跨海赴交流让两岸经济“脱钩论”不攻自破

  中新社记者 容海升

  两岸企业家峰会年会日前在厦门举行 ,刘兆玄接任峰会台湾方面理事长后排除万难首次率团赴会。这也是中共二十大闭幕后,两岸企业家共同参与的首场高规格经贸交流活动,是该企业家峰会在新冠疫情发生以来首次在线下举办年会,实属不易 。

  自上世纪80年代末两岸开放民间往来 ,两岸经济合作领域逐步扩大 ,尤其 是两岸企业家峰会成立 的近10年来,两岸产业分工合作更加密切 ,产业依存度融合程度不断提升。两岸之间合作共赢、互利互补、联系紧密的经济格局业已形成 。当前两岸关系复杂严峻 ,台湾工商界仍然踊跃跨海参会 ,体现出这一格局继续壮大 是两岸的共识 ,是双方工商界 的共同意愿 。

  尽管近年来民进党当局大肆限缩两岸经济交流合作,阻挠正常经贸往来 ,但从峰会年会 的参会情况及成果来看,两岸经济合作没有“降温” 。大陆经济展现出强大韧性和巨大潜力,两岸经贸合作依然 是台湾经济发展 的动力和机遇,符合两岸同胞的利益福祉 。

  台当局相关统计显示,今年1至10月,台湾对大陆及香港 的出口总额占比为38.8% ,年增速出现放缓迹象 。有人认为,这意味着台湾经济对大陆倚靠程度降低 。但岛内同时有分析回应,对台湾而言 ,大陆巨大 的市场仍具有不可替代性 ,这是两岸经贸长期向好 的最重要原因。两岸经贸规模在经历长期高速增长后,增速放缓 是正常波动。

  今年1月至11月,两岸贸易额达2945亿美元,给台湾带来约1438亿美元 的巨额贸易顺差。不少在大陆 的台企生产经营逆势增长 ,一些大企业增资扩产,今年新增9家台企在大陆上市,总数已达58家。

  台湾工商界跨海“登陆”赴交流,让两岸经济“脱钩论”不攻自破 。事实证明 ,两岸经济密不可分 、断不了链,唯有加强合作才能更多造福两岸同胞,台湾经济发展 、民生改善也才有更大确定性和更坚实依靠 。大陆促进两岸经贸交流合作的意愿稳定不变,政策举措出台持续丰富 ,符合两岸共同利益诉求 。只 是 ,随着大陆产业结构优化升级 ,台商投资环境正在发生变化。

  大陆经济高速发展的数十年间 ,台商在大陆投资以制造业为主 ,自我配套能力强。如今 ,在大陆内需拉动的经济发展以科技化为核心的背景下,两岸高科技企业正在走向竞争关系,这对台商投资产生挤压效应,需要两岸双方正视 。但竞争不代表不能互补,更不意味两岸经贸合作的终止 。台商唯有转变发展理念,主动适应大陆经济环境变化,才能谋求更好发展。

  今年适逢两岸打破隔绝、开启民间交流35周年。对于两岸正常经贸往来 ,大陆 的态度一以贯之 ,即支持、鼓励、欢迎两岸经贸界人士多交流 、多合作,共同推动两岸关系和平发展、融合发展。(完)

彩神iv争霸

你的隐私,大数据怎知道******

  作者:杨义先 、钮心忻(均为北京邮电大学教授)

  在网络上,每个人都会或多或少 ,或主动或被动地泄露某些碎片信息 。这些信息被大数据挖掘 ,就存在隐私泄露 的风险 ,引发信息安全问题。面对汹涌而来 的5G时代,大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫,甚至有点不知所措。那么 ,你的隐私 ,大数据是怎么知道的呢 ?大家又该如何自我保护呢 ?

  1.“已知、未知”大数据都知道

  大数据时代 ,每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣” 的皇帝 。在大数据面前 ,你说过什么话,它知道;你做过什么事,它知道;你有什么爱好 ,它知道 ;你生过什么病,它知道 ;你家住哪里,它知道;你的亲朋好友都有谁,它也知道……总之,你自己知道 的 ,它几乎都知道 ,或者说它都能够知道,至少可以说 ,它迟早会知道!

  甚至 ,连你自己都不知道 的事情 ,大数据也可能知道。例如,它能够发现你 的许多潜意识习惯 :集体照相时你喜欢站哪里呀,跨门槛时喜欢先迈左脚还 是右脚呀,你喜欢与什么样的人打交道呀 ,你的性格特点都有什么呀 ,哪位朋友与你的观点不相同呀……

  再进一步说 ,今后将要发生的事情,大数据还 是有可能知道。例如 ,根据你“饮食多、运动少”等信息,它就能够推测出 ,你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时,大数据就知道:流感即将暴发了 !其实 ,大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动 、物价趋势、用户行为、交通情况等 。

  当然 ,这里 的“你”并非仅仅指“你个人”,包括但不限于,你的家庭 ,你 的单位 ,你 的民族 ,甚至你的国家等。至于这些你知道 的、不知道 的或今后才知道 的隐私信息,将会把你塑造成什么 , 是英雄还是狗熊?这却难以预知。

  2.数据挖掘就像“垃圾处理”

  什么 是大数据?形象地说,所谓大数据 ,就是由许多千奇百怪的数据,杂乱无章地堆积在一起。例如,你在网上说的话 、发的微信、收发的电子邮件等,都 是大数据的组成部分。在不知道 的情况下被采集的众多信息,例如被马路摄像头获取 的视频 、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息,也都是大数据的组成部分 。还有,各种传感器设备自动采集的有关温度 、湿度 、速度等万物信息,仍然 是大数据的组成部分 。总之,每个人、每种通信和控制类设备 ,无论它 是软件还是硬件,其实都是大数据之源 。

  大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术,采用诸如神经网络、遗传算法 、决策树、粗糙集 、覆盖正例排斥反例 、统计分析 、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程,可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换 、挖掘分析 、模式评估 、知识表示等八大步骤。

  不过,这些听起来高大上 的大数据产业 ,几乎等同于垃圾处理和废品回收。

  这并不 是在开玩笑 。废品收购和垃圾收集,可算作“数据收集” ;将废品和垃圾送往集中处理场所,可算作“数据集成” ;将废品和垃圾初步分类 ,可算作“数据规约” ;将废品和垃圾适当清洁和整理,可算作“数据清理”;将破沙发拆成木、铁、布等原料,可算作“数据变换” ;认真分析如何将这些原料卖个好价钱 ,可算作“数据分析” ;不断总结经验 ,选择并固定上下游卖家和买家,可算作“模式评估”;最后 ,把这些技巧整理成口诀 ,可算作“知识表示” 。

  再看原料结构 。大数据具有异构特性,就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话 ,那就在于垃圾是有实体 的,再利用的次数有限 ;而大数据是虚拟的,可以反复处理 ,反复利用 。例如 ,大数据专家能将数据(废品)中挖掘出 的旅客出行规律交给航空公司,将某群体 的消费习惯卖给百货商店等 。总之 ,大数据专家完全可以“一菜多吃”,反复利用,而且时间越久,价值越大 。换句话说 ,大数据是很值钱 的“垃圾” 。

  3.大数据挖掘永远没有尽头

  大数据挖掘,虽然能从正面创造价值 ,但是也有其负面影响,即存在泄露隐私 的风险。隐私 是如何被泄露的呢?这其实很简单,我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧 !

  一大群网友 ,出于某种目 的 ,利用自己的一切资源渠道 ,尽可能多地收集当事人或物的所有信息 ;然后 ,将这些信息按照自己的目 的提炼成新信息 ,反馈到网上与别人分享 。这就完成了第一次“人肉迭代”。

  接着 ,大家又在第一次人肉迭代 的基础上,互相取经,再接再厉,交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作 ,于是,便诞生了第二次“人肉迭代” 。如此循环往复 ,经过多次不懈迭代后,当事人或物 的画像就跃然纸上了 。如果构成“满意画像” 的素材确实已经证实,至少主体 是事实 ,“人肉搜索”就成功了。

  几乎可以断定,只要参与“人肉搜索” 的网友足够多,时间足够长 ,大家 的毅力足够强,那么任何人都可能无处遁形 。

  其实,所谓 的大数据挖掘 ,在某种意义上说 ,就 是由机器自动完成 的特殊“人肉搜索”而已。只不过 ,这种搜索 的目 的,不再限于抹黑或颂扬某人,而 是有更加广泛的目的 ,例如 ,为商品销售者寻找最佳买家 、为某类数据寻找规律 、为某些事物之间寻找关联等。总之 ,只要目 的明确,那么,大数据挖掘就会有用武之地 。

  如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比 ,网友被电脑所替代;网友们收集的信息,被数据库中 的海量异构数据所替代;网友寻找各种人物关联的技巧 ,被相应的智能算法替代;网友们相互借鉴 、彼此启发的做法,被各种同步运算所替代。

  各次迭代过程仍然照例进行 ,只不过机器 的迭代次数更多 ,速度更快 ,每次迭代其实就是机器 的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”,被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时 ,那 是因为对大数据挖掘来说 ,永远没有尽头 ,结果会越来越精准 ,智慧程度会越来越高,用户只需根据自己 的标准 ,随时选择满意 的结果就行了。

  当然 ,除了相似性外 ,“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别 。例如,机器不会累,它们收集的数据会更多 、更快,数据 的渠道来源会更广泛 。总之 ,网友 的“人肉搜索”,最终将输给机器 的“大数据挖掘”。

  4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

  必须承认 ,就当前 的现实情况来说,大数据隐私挖掘的“杀伤力”,已经远远超过了大数据隐私保护的能力;换句话说,在大数据挖掘面前,当前人类有点不知所措。这确实是一种意外 。自互联网诞生以后,在过去几十年,人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上 。其中的每个碎片虽然都完全无害,可谁也不曾意识到 ,至少没有刻意去关注 ,当众多无害碎片融合起来,竟然后患无穷!

  不过 ,大家也没必要过于担心 。在人类历史上,类似的被动局面已经出现过不止一次了 。从以往的经验来看 ,隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换 的——人类通过对隐私 的“挖掘” ,获得空前好处,产生了更多需要保护 的“隐私”,于 是 ,不得不再回过头来,认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时 ,“挖掘”它们就会变得越来越有利可图,于是 ,新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看 ,人类在自身隐私保护方面 ,整体处于优势地位 ,在网络大数据挖掘之前,“隐私泄露”并不 是一个突出的问题 。

  但 是,现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上 的海量碎片信息,如何进行隐私保护呢?单靠技术 ,显然不行 ,甚至还会越“保护”,就越“泄露隐私”。

  因此,必须多管齐下 。例如从法律上,禁止以“人肉搜索”为目 的的大数据挖掘行为 ;从管理角度,发现恶意的大数据搜索行为,对其进行必要 的监督和管控。另外,在必要的时候,还需要重塑“隐私”概念,毕竟“隐私”本身就 是一个与时间 、地点 、民族 、文化等有关的约定俗成的概念。

  对于个人的网络行为而言 ,在大数据时代 ,应该如何保护隐私呢 ?或者说,至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢?答案只有两个字:匿名 !只要做好匿名工作,就能在一定程度上 ,保护好隐私了 。也就 是说 ,在大数据技术出现之前,隐私就 是把“私”藏起来,个人身份可公开,而大数据时代,隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开) ,而把个人身份隐藏起来 ,即匿名。

  《光明日报》( 2023年01月12日 16版)

中国网客户端

国家重点新闻网站,9语种权威发布

彩神iv争霸地图