许多移动大数据应用程序需要计算两个向量的点积。
例如，通过身体区域网络收集的个人基因组数据的点积和健康中心的基因生物标记物可以帮助检测m-Health中的疾病，而两个人的利益也可以促进移动社交网络中的个人资料匹配。
然而，移动大数据通常包含敏感的个人信息，并且由于是由人类携带的移动设备收集的，因此公众更易于访问。
因此，公开点积计算的输入会泄露有关两个参与者的敏感信息，从而导致严重的侵犯隐私行为。
作者解决了针对移动大数据应用的私有点积计算问题，在这些应用中，很难建立安全通道，并且非常需要计算效率。
我们首先提出两种基本方案，然后提出相应的高级版本以提高计算效率并增强隐私保护强度。
此外，我们从理论上证明了我们提出的方案可以同时实现隐私保护，不可否认性和问责制。
我们的数值结果在通信和计算开销方面验证了所提出方案的性能。
例如，通过身体区域网络收集的个人基因组数据的点积和健康中心的基因生物标记物可以帮助检测m-Health中的疾病，而两个人的利益也可以促进移动社交网络中的个人资料匹配。
然而，移动大数据通常包含敏感的个人信息，并且由于是由人类携带的移动设备收集的，因此公众更易于访问。
因此，公开点积计算的输入会泄露有关两个参与者的敏感信息，从而导致严重的侵犯隐私行为。
作者解决了针对移动大数据应用的私有点积计算问题，在这些应用中，很难建立安全通道，并且非常需要计算效率。
我们首先提出两种基本方案，然后提出相应的高级版本以提高计算效率并增强隐私保护强度。
此外，我们从理论上证明了我们提出的方案可以同时实现隐私保护，不可否认性和问责制。
我们的数值结果在通信和计算开销方面验证了所提出方案的性能。
1024KB
1
《HBase实战》是一本基于经验提炼而成的指南，它教给读者如何运用HBase设计、搭建及运行大数据应用系统。
全书共分为4个部分。
前两个部分分别介绍了分布式系统和大规模数据处理的发展历史，讲解HBase的基本原理模式设计以及如何使用HBase的高级特性；
第三部分通过真实的应用和代码示例以及支持这些实践技巧的理论知识，进一步探索HBase的一些实用技术；
第四部分讲解如何把原型开发系统升级为羽翼丰满的生产系统。
全书共分为4个部分。
前两个部分分别介绍了分布式系统和大规模数据处理的发展历史，讲解HBase的基本原理模式设计以及如何使用HBase的高级特性；
第三部分通过真实的应用和代码示例以及支持这些实践技巧的理论知识，进一步探索HBase的一些实用技术；
第四部分讲解如何把原型开发系统升级为羽翼丰满的生产系统。
2024/5/6 12:19:13
42.55MB
1
大数据的发展通过对大数据的汇集、智能分析和挖掘技术，发现数据中的潜在价值信息，帮助人们做出正确决策，这就是大数据产业的利益。
国外大数据的起步比较叮实用全科医学呀手外科杂志售额；
亚马逊公司通过大数据构建自己的推荐系统，早，比较成功的大数据应用案例有：商业龙头沃尔玛公司通过对消费者的购物数据进行分析，了解顾客的行为喜好，对超市的商品结构进行搭配重置以增加销每年可以靠此多收益20%
国外大数据的起步比较叮实用全科医学呀手外科杂志售额；
亚马逊公司通过大数据构建自己的推荐系统，早，比较成功的大数据应用案例有：商业龙头沃尔玛公司通过对消费者的购物数据进行分析，了解顾客的行为喜好，对超市的商品结构进行搭配重置以增加销每年可以靠此多收益20%
2023/9/28 4:04:50
18KB
1
详细介绍大数据趋势与发展、大数据处理技术、运营商与大数据、大数据应用场景、华为大数据及数据挖掘解决方案
2023/8/23 10:37:19
14.74MB
1
全民健康信息平台互联互通测评标准（2020版）:依据《中华人民共和国基本医疗卫生与健康促进法》、《中华人民共和国标准化法》、国务院《关于实施健康中国行动的意见》（国发〔2019〕13号）、国务院办公厅《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》（国办发〔2018〕26号）、国务院办公厅《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》（国办发〔2016〕47号）等相关政策文件，为落实新医改相关工作任务，加强并持续推进卫生健康信息标准的制定和实施，提高跨机构、跨地域健康诊疗信息交互共享和医疗服务协同水平和信息惠民成效，国家卫生健康委统计信息中心开展国家医疗健康信息互联互通标准化成熟度测评。
2023/7/25 21:26:16
519KB
1
在系统分析国内外大数据研究与应用现状的基础上，梳理了涉及大数据的10个重要概念，总结分析了企业大数据的策略和商业应用案例、美英等国政府数据开放政策及做法，以及大数据应用的技术和业务特点。
在分析大数据时代面临挑战基础上，整理了大数据研究与发展的重要问题和发展趋势，提出正确应对大数据挑战的观点
在分析大数据时代面临挑战基础上，整理了大数据研究与发展的重要问题和发展趋势，提出正确应对大数据挑战的观点
2023/7/13 4:12:15
164KB
1
“Between70%to80%ofbusinessintelligenceprojectsfail”-Gartner,Feb.2011前段时间有报道称，有学者质疑“大数据”理论，也有硅谷公司担任人质疑大数据应用的效果。
结合2011年Gartner关于BI（BusinessIntelligence）应用70%-80%都失败的一个调查结论（这里的fail是夸张的说法，更确切地讲应该是没有达到预期效果），本文就来谈谈为什么会出现这样的问题，大数据应用落地的瓶颈是什么？为什么大数据应用容易失败？为什么大数据应用需要敏捷？敏捷大数据方法论又是什么，包括那些关键技术，系统架构如何设计等等问题，希望能为业
结合2011年Gartner关于BI（BusinessIntelligence）应用70%-80%都失败的一个调查结论（这里的fail是夸张的说法，更确切地讲应该是没有达到预期效果），本文就来谈谈为什么会出现这样的问题，大数据应用落地的瓶颈是什么？为什么大数据应用容易失败？为什么大数据应用需要敏捷？敏捷大数据方法论又是什么，包括那些关键技术，系统架构如何设计等等问题，希望能为业
2023/2/22 16:20:23
1.43MB
1
SQL经历了时间的考验，目前已获得了广泛的部署；
NoSQL作为关系型数据库的可行替代品，也得到了大量的支持者。
在大数据应用程序的选择中，究竟谁更胜一筹，让我们听听两位专家的的解析。
大数据应用程序究竟是选择SQL还是NoSQL？VoltDB公司首席技术官RyanBetts和Couchbase公司首席执行官BobWiederhold分别提出了不同的意见，同时借助多项论据来支持本人的说法，让我们来看看他们是如何证明的。
执行大数据【注】项目的企业面对的关键决策之一是使用哪个数据库，SQL还是NoSQLSQL有着骄人的业绩，庞大的安装基础；
而NoSQL正在获得可观的收益，且有很多支持者。
我们来看看两位专
NoSQL作为关系型数据库的可行替代品，也得到了大量的支持者。
在大数据应用程序的选择中，究竟谁更胜一筹，让我们听听两位专家的的解析。
大数据应用程序究竟是选择SQL还是NoSQL？VoltDB公司首席技术官RyanBetts和Couchbase公司首席执行官BobWiederhold分别提出了不同的意见，同时借助多项论据来支持本人的说法，让我们来看看他们是如何证明的。
执行大数据【注】项目的企业面对的关键决策之一是使用哪个数据库，SQL还是NoSQLSQL有着骄人的业绩，庞大的安装基础；
而NoSQL正在获得可观的收益，且有很多支持者。
我们来看看两位专
2023/2/21 6:12:16
263KB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB