构建区域/全域“数据银行”,充分发挥数据价值

本文讨论了数据作为新的生产要素的重要性,以及中央对数据市场的推动。提出了建立“数据银行”的概念,利用区块链技术保护隐私,通过统一平台管理数据交易,实现数据价值的被动增值和全民参与。

在当下,数据作为第五大生产要素不仅可以用于帮助企业生产、决策、创新、降低试错成本,也可以提升社会效益,重塑价值流向,促进供需对接,提高公共服务效率和质量、发现和解决社会问题等。同时,中央也强调要加快培育数据要素市场,提出引导培育大数据交易市场,依法合规开展数据交易。
数据能够产生价值、获得收益,然而作为数据的生产者的我们大多都没有发挥数据的价值,没有从中获得相应的收益。既然我们不能够主动发挥数据价值获得收益,那么我们能否将自身权属的数据交由他人打理,被动地发挥数据价值从而获得投资回报?
众所周知,我们可以在银行存钱,银行也可以帮我们理财,放贷收息。那么我们是否也可以将我们的数据交由“数据银行”来帮存储、打理和投资理财?
据此,我认为是否可以推出区域性或者全域性的“数据银行”,充分发挥数据价值,促进全民参与数据交易。在“数据银行”中,作为企业、个体工商户及个人用户可以将自己权属的数据存储在统一的数据银行【平台】,结合区块链等信息化技术手段,解决隐私问题,通过建立统一的市场制度来管理和监管数据交易合规性。履行数据银行职能,做好数据存储,深挖数据价值,通过授权将制定数据提供给第三方运营,获得投资收益。在数据银行中,储户只需要将自身权属的数据存储在数据银行,只要有人或者第三方调用或者查看,都需要支付相应的流量/费用,费用按照比例分给数据存储和加工方即“数据银行”、数据提供方即数据储户。
以上仅为个人观点。

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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