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为贯彻落实党中央、国务院关于人工智能发展的决策部署，推动人工智能技术在开源开放的产业生态中不断自我优化，充分发挥基础通用标准、伦理标准、安全标准、隐私标准的引领作用，指导人工智能国家标准、行业标准、团体标准的制定、修订和协调，形成标准引领人工智能产业全面规范发展的新格局，制定《国家新一代人工智能标准体系建设指南》。
全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神，落实党中央、国务院关于新一代人工智能发展的决策部署，坚持市场驱动与政府引导相结合，按照“统筹规划、分类施策、市场主导、急用先行、跨界融合、协同推进、自主创新、开放协作”的原则，立足国内需求，放眼国际，建立新一代人工智能国家标准体系，加强标准顶层设计和宏观指导。加快创新技术与应用转化为标准，加强标准实施和监督，推动创新成果与产业深度融合。注重对智能制造、工业互联网、机器人、车联网等相关标准体系的统筹和支撑。深化人工智能标准国际交流合作，注重国际国内标准协同，充分发挥标准对人工智能发展的支撑引领作用，保障高质量发展。
有效的深度学习模型，用于隐私保护
摘要医学事物（IOMT）由于当前的AI进步，在医疗保健应用中变得越来越普遍，有助于改善我们的生活质量并确保可持续的卫生系统。具有切割边缘科学能力的IOMT系统能够检测，传输，学习和推理。结果，这些系统在包括脑肿瘤检测在内的一系列医疗保健应用中被证明非常有用。提出了一种基于深度学习的方法，用于鉴定脑肿瘤患者和正常患者的MRI图像。在这种方法中应用了基于形态学的分割方法，以在MRI图像中分离肿瘤区域。综合神经网络，例如LENET，MOBILENETV2，DENSENET和RESNET，是最有效的神经网络。建议的方法适用于从多家医院收集的数据集。使用多种指标评估所提出的方法的有效性，包括准确性，特异性，灵敏度，召回和f得分。根据绩效评估，LENET，MOBILENETV2，DENSENET，RESNET和EFIDENENET的准确性分别为98.7％，93.6％，92.8％，91.6％和91.9％。与现有方法相比，LENET的性能最佳，平均精度为98.7％。
数字隐私感知和公共的影响
本研究调查了共同文化价值与数字隐私感知之间的相互作用，重点介绍了赞比亚Ndola的移动货币用户中的密码共享实践。采用混合方法方法，该研究整合了定量调查（n = 400）和定性访谈（n = 35），以探讨集体主义规范，例如信任，互惠和共同的责任，影响网络安全行为。关键发现表明，公共价值推动了广泛的密码共享，尤其是在家庭圈子中，作为信任的手势。尽管对网络安全风险有很高的认识（79.6％），但由于文化义务和便利性，用户经常从事风险做法。该研究强调了传统的公共规范与全球网络安全标准之间的紧张关系，强调了对文化自适应策略的需求。建议包括针对性的教育计划，生物识别认证以及政策制定者，服务提供者和社区领导者之间的协作。这项研究为集体主义社会的网络安全话语做出了贡献，为赞比亚和类似情况提供了可行的见解。
使用区块链技术增强公共卫生保险索赔系统的隐私和可追溯性
方法：为了应对这些挑战，我们提出了一个基于区块链的模型，旨在增强保单持有人对数据访问的私人控制，并在整个NHI索赔过程中提高可追溯性。我们的方法采用了三个补充体系结构 - 功能，逻辑和物理 - 指导系统实现。通过用例图说明了功能架构，该用例图概述了每个参与者的角色和动作。逻辑体系结构采用业务流程模型和符号（BPMN）图来描绘修订的流程流和数据移动，同时还结合了分层设计概念。物理数据体系结构提供了一个详细介绍数据结构和参与者关系的类图。开发了概念验证原型，以证明新系统的核心功能。
在印度的新隐私法更近一步
在当今广泛的数字通信时代，保护个人信息已变得至关重要。数字个人数据保护（草案）规则，2025年，旨在建立一个平衡个人权利，组织义务和国家利益的框架。这些规则适用于在印度管理个人数据或为印度居民服务的组织，并将有效期出版，并提供某些规定（规则3至15、21和22）。
RBHAP-HLB框架具有高数据隐私的安全EHR
对于数据安全和完整性，利用区块链的电子健康记录（EHRS）的共享正在成为至关重要的愿景。但是，在现行研究中使用的区块链和存储会出现安全性和可伸缩性问题。为了克服这些问题，本文提出了一种基于二次插值的新型布朗运动双椭圆曲线加密术（QI-BM-DECC）的中心EHR，该EHR在超ledger区块链（HLB）中使用跨层间文件系统（IPFS）固定。主要是在医院网站上注册患者和医生；然后，为患者生成键和QR码。之后，患者登录凭据详细信息，QR码和登录目的。成功登录后，患者进行了在线咨询预订；然后，进行咨询以医生安排的时间为基础。之后，患者使用QI-BM-DECC的IPF将EHR安全地上传到HLB上。同时，使用选定属性创建了一个以属性为中心的hashed访问策略。之后，使用平均公共键 - 数字签名算法（MP-DSA）方法，签署了哈希访问策略。当医生请求EHR访问请求时，会验证签名并将访问请求发送给患者。现在，医生在被患者接受后从IPF下载EHR。体验结果表现出所提出的技术对其他机制的主导地位。
解决数字时代的隐私悖论：平衡创新、数据收集和道德责任
摘要目的——本文旨在探索生成人工智能 (AI)、数据收集和消费者隐私的交集，强调人工智能驱动广告中的道德矛盾。本研究探讨了关键挑战，包括智能设备中的数据挖掘以及亚马逊拟收购 iRobot 等备受关注的案例的影响。设计/方法/方法——本文对案例研究、监管发展和美国和欧盟当前的立法反应进行了概念性探索。本研究进一步提出了道德自我监管，与国防工业计划等历史先例相似，同时强调透明度、默认隐私和以消费者为中心的人工智能设计。结果——本研究的结果揭示了现有监管框架存在重大漏洞，尤其是在美国，并强调需要在自我监管方面发挥积极主动的行业领导作用。本文确定了一些实用的解决方案，例如选择加入数据收集模型和将道德推理纳入人工智能训练，以增强消费者信任和隐私保护。实际意义——企业可以利用本文的建议来解决隐私悖论，增强消费者信任并降低隐私风险，从而促进道德创新。社会意义——主动解决隐私问题可以减轻社会对人工智能技术的担忧，有助于更广泛地接受人工智能，提高消费者信任度，并在日常生活中合乎道德地融入人工智能数据收集。原创性/价值——这项研究弥合了人工智能伦理理论讨论与实际可实施解决方案之间的差距。通过倡导自我监管和强有力的立法措施，这项研究为平衡数据驱动广告的技术创新与道德责任提供了一条新途径。
通过隐私感知的聚合网络有效地计数
抽象车辆计数对于有效的道路计划和交通管理至关重要。尽管深度学习技术的发展已经取得了重大进步，但当前的计数模型依赖于大规模参数和大量的计算资源，从而限制了其实际应用。此外，这些方法通常在大型集中数据集上进行训练，这可能导致资源约束设备的效率低下。此外，隐私保护不足会带来个人信息泄漏的潜在风险。为了解决这些问题，我们在本文中引入了一个轻量级计数网络，隐私感知的聚合网络（Panet）。在Panet中，构建了一个金字塔功能增强模块，以汇总多尺度信息并增强关键表示形式，同时还优化了模型的渠道输出以降低计算复杂性。此外，还实施了一个联合学习框架来分发计算负载和保护用户隐私。对广泛计数基准的实验结果证明了锅et的效率和准确性。该代码可在https://github.com/sdut-jacheng/panet上找到。
在设备AI的影响：增强性能，隐私和用户体验
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