XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据共享
根据2017年3月的《数字经济法》，ICO对数据共享的审查
我们建议DEA守则包括有关董事会成员角色的补充指导，以及他们在做出决定时应考虑的因素。此类指南应反映出需要考虑法律要求和DEA代码中包含的良好实践建议的必要性。特别是我们建议这样的指南明确强调董事会成员需要将其审议的任何数据保护问题分解为他们收到的论文可能引起的任何数据保护问题。根据迄今为止使用DEA Powers的学习，此类更新的指南也将是一个阐明其他任何澄清领域的机会。这种性质的指导对于新董事会成员来说将特别有价值。
国家电动汽车基础设施公式计划数据共享协议
美国联邦公路管理局 (FHWA) 的国家电动汽车基础设施 (NEVI) 公式计划为各州提供资金，以战略性地部署电动汽车充电基础设施并建立互联网络，以促进数据收集、访问和可靠性。EGLE 负责根据联邦要求执行 NEVI 公式计划。本 DSA 的目的是获取履行根据 FHWA 的 NEVI 标准和要求 的数据报告义务所需的信息，监控充电站性能，为未来的充电基础设施规划提供信息，并教育公众。EGLE 将仅按照本 DSA 下双方明确同意的方式使用这些数据。3. 要共享的数据
医学数据共享的基于区块链的可信赖访问控制方案
区块链通常用于访问控制中，以提供安全的医疗数据交换，因为权力下放，无耐受性和可追溯性的特征。患者通过授予用户或医疗机构的访问权利来共享个人健康数据。现有访问控制技术的主要目的是确定允许访问医疗数据的用户。他们几乎从未认识到合法实体的内部攻击者。医疗数据将涉及授权组织中的多层访问。考虑权限管理的成本和内部恶意节点攻击的问题，用户希望在授权机构内实施授权约束。它可以防止他们的数据被不同授权医疗领域的最终用户披露。为了实现共享机构中医学数据的细粒度权限传播控制，本研究建议基于信任的授权访问控制机制。信任阈值根据其灵敏度分配给不同的特权，并用于生成零知识证明，以在区块链节点之间播放。此方法通过动态信任计算模型评估每个用户的信任。和同时，使用智能合约来验证用户的信任是否可以激活某些许可，并确保用户在授权验证过程中信任的隐私。此外，用户和机构之间的授权交易记录在区块链上，以实现患者的可追溯性和问责制。通过全面的比较和广泛的实验来证明该方案的可行性和有效性。
Elexon对OFGEM关于数据共享基础架构的咨询（9月2024年）
2024年9月20日通过电子邮件致访问：digitalisation@ofgem.gov.uk Dear Finch先生，回复：数据共享基础设施的治理感谢您有机会回应有关数据共享基础架构治理的咨询。Elexon是一家独立的，非营利的公司，已经运营了25年，作为专家交付机构发挥了至关重要的作用，支持过渡到净零能源系统。我们提供治理，结算和数据平台（Elexon Kinnect），并管理平衡和结算代码（BSC）。这可以使电力市场的平稳有效运营，其中包括能源供应商，发电机，灵活性服务提供商和英国的网络公司。在过去的一年中，我们已经帮助大约50家新公司进入了市场，从而实现了更灵活，更具创新性的能源系统。我们在治理，保证，技术平台开发和电力市场数据方面的端到端专业知识可用于支持行业，政府和OFGEM，作为能源部门向零净的净值过渡。以我们为行业服务的目的建立，我们持有的电力市场数据是开放的，任何人都可以访问，分析和分发。作为一个值得信赖，独立和可靠的市场专家，我们不断地寻求发展和创新，以使客户和消费者受益。Ofgem已任命我们为实施整个市场的半小时和解（MHHS）计划的高级负责所有者，这是过渡到净净净净净值所需的灵活性的关键推动力。一旦MHHS直播，Elexon每天将管理多达3800万的能量读数。半小时的数据是需求侧响应的重要推动力，并有效使用，可以鼓励更灵活地使用能源 - 减少家庭账单和奖励客户。OFGEM估计，到2045我们还代表低碳合同公司（LCCC）计算，收集和分发付款激励对容量市场低碳生成和能源安全的投资，差额（CFD）和核RAB计划。2024年7月，我们被任命为本地分布式灵活性市场的市场主持人。我们对我们认为可以增加价值的领域的反应有限。如果您想讨论我们的回应的任何领域，请随时与我们联系。
人工智能准备情况调查简介和资产_GivingTuesday 数据共享
调查简介 🌟 参与 AI 准备情况调查！ 📝 为了更好地了解我们行业内人工智能 (AI) 采用的现状和能力，GivingTuesday 数据共享中心邀请您参与 AI 准备情况调查。您的见解将有助于确保全球非营利组织都具备 AI 驱动进步的能力。帮助围绕非营利组织的数字化准备情况、采用障碍和 AI 的当前使用情况建立一个研究库。
医疗保健数据生态系统的安全和隐私数据共享解决方案
1简介1 1.1 EHR的比较优势。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.1.1电子健康记录收益。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.2 EHR增强技术的协同整合。。。。。。。5 1.2.1 EHR缺点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3 EHR中的机密性，完整性和可用性（CIA）。。。。。。。。。。7机密性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>7完整性。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8可用性。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 1.3.1网络攻击者对医疗保健系统的流行和影响。 div>。 div>91。1.3.2全球医疗保健数据政策的比较分析。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 HIPAA。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>10 HIPAA。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 GDPR。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 10比较挑战。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 10。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 11 1.3.3 EHR的学术前景。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>10 GDPR。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10比较挑战。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 1.3.3 EHR的学术前景。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>11 1.3.3 EHR的学术前景。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。11 1.4 EHR隐私保护。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.5集中式与分散的EHR系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1.5.1选择集中式EHR系统的理由。。。。。。。。。14 1.5.2集中式EHR系统的理由。。。。。。。。。。。。。。16增强的互操作性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16提高了数据完整性和质量。。。。。。。。。。。。。16
DPIA - 刘易斯区议会和HMRC数字经济法数据共享飞行员。
路易斯区议会（LDC）具有提高理事会税收税率的战略目标。2017/18，发行了大约。向居民家庭征收6800万英镑税的49,000张账单，平均收款率为97.92％（全国平均水平为97.1％），责任命令债务债务短缺130万英镑，总债务总额为360万英镑。 LDC在地方法院获得了4,000个责任命令，其中40％以上这些责任命令最终通过执行代理人，只有2％导致收入附加（AOE） - 该过程是由当地政府财务法案设定的百分比扣除的过程（1992年LGFA 1992年）。 LDC已确定，与女王je下的收入和习俗（HMRC）共享理事会税收债务数据，以获取PAYE和自我评估信息可以支持： -向居民家庭征收6800万英镑税的49,000张账单，平均收款率为97.92％（全国平均水平为97.1％），责任命令债务债务短缺130万英镑，总债务总额为360万英镑。LDC在地方法院获得了4,000个责任命令，其中40％以上这些责任命令最终通过执行代理人，只有2％导致收入附加（AOE） - 该过程是由当地政府财务法案设定的百分比扣除的过程（1992年LGFA 1992年）。LDC已确定，与女王je下的收入和习俗（HMRC）共享理事会税收债务数据，以获取PAYE和自我评估信息可以支持： -
协调人工智能治理法规和神经信息学：隐私和数据共享的观点
在快速发展的神经信息学领域，人工智能 (AI) 与神经科学的交叉既带来了前所未有的机遇，也带来了巨大的道德挑战（Ienca 和 Ignatiadis，2020 年；Dubois 等人，2023 年；Parellada 等人，2023 年；Scheinost 等人，2023 年）。随着人工智能技术越来越多地支撑神经科学研究，建立强有力的治理框架至关重要，该框架不仅要与这项研究的雄心勃勃的范围相匹配，而且还要遵守严格的隐私和数据共享要求（Eke 等人，2022 年；Jwa 和 Martinez-Martin，2024 年；Yuste，2023 年；英国政府，2018 年）。本文探讨了协调人工智能治理法规与神经信息学实践的迫切需要，特别关注数据共享和隐私领域。这篇评论文章基于对 4,000 多篇研究文章和 AI 监管文件的全面分析，并引用了 100 多篇关键文章和文件。它对当前的 AI 治理框架以及 AI 与神经信息学交叉领域存在的挑战进行了批判性分析。1
HyperLeDger Fabric平台，用于自动驾驶汽车中的安全有效数据共享
摘要 - 无线通信中的投入，可以构成蜂窝和非事物网络，是赋予自动驾驶汽车（AV）以彻底改变运输方式。实现实时数据交换和与基础架构的无缝通信有望提供更安全，更有效的旅行的未来。但是，有效地管理AVS生成的广泛数据的重大挑战。此数据包括传感器读数，有关周围环境的信息以及潜在的用户数据。因此，解决与数据处理，各种利益相关者之间共享，隐私，诚信和安全性相关的问题至关重要。本文通过提出和评估基于区块链技术HyperLeDger Fabric建立的平台来应对数据共享挑战。该平台旨在促进与AVS有关的各方之间的安全和有效的数据共享。我们的初始测试表明，模拟用户的数量（虚拟用户数）和处理的数据量（数据负载）可能会对系统的性能产生负面影响。这突出了需要进一步优化，以确保平台可以有效地处理大规模数据共享。索引条款 - DATA共享，安全性，隐私，区块链，HyperLedger，自动驾驶汽车