16、数据与基本权利:数字时代的挑战与机遇

数据与基本权利:数字时代的挑战与机遇

1. 引言

在当今数字化时代,数据与基本权利的关系愈发紧密。“数据”源于拉丁语“datum”,意为“给定的事物”,如今指信息或事实;“基本权利”则涵盖人权和宪法权利,在欧盟等地区,其《基本权利宪章》将特定政治、社会和经济权利纳入法律。

大数据背景下,像Facebook和Google这样的公司以及各国政府,都充分利用人们生产、分享、交互和整合数据的前所未有的机会。大数据规模庞大,需通过计算进行分析,涵盖从消费趋势到情感洞察等诸多方面。数据收集过程不仅对隐私和个人数据安全提出挑战,还引发了关于数据对其他基本权利影响的广泛讨论,如免受歧视权和劳动权等。

在探讨数据与基本权利的关系时,采用了一种跨国但以西方为中心的方法,承认欧盟、欧洲人权法院(ECtHR)以及美国等在相关法律和判例法发展中的作用。不过,这种以西方为中心的视角存在局限性,非西方尤其是全球南方的相关研究亟待加强。

2. “传统”数据权利

隐私和自由表达权是与数据最常关联的两项基本权利。近年来,如非歧视权、安全权和数据保护权等也日益受到关注。

2.1 隐私权

隐私权在不同法律体系、社会和文化中早有体现,但在概念和法律规定上存在差异。在西方普通法文化中,1890年Warren和Brandis提出的“独处权”对隐私概念影响深远;而美国宪法虽未明确规定隐私权,但第四修正案保护公民免受不合理的政府搜查和扣押。

在当代西方法律体系中,隐私具有多个维度,如个人隐私、个人行为隐私、个人通信隐私、个人数据隐私和个人体验隐私等。随着计算和通信的紧密结合,通信和数据隐私相互交织,如今的数字化趋势使这些维度的隐私联系更加

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 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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