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测量数据和数据流的价值
该报告由Simon Lange，John Mitchell，Vincenzo Spiezia和Jorrit Zwijnenburg起草。它是在经合组织科学，技术与创新局（STI）的主任安迪·维科夫（Andy Wyckoff）和STI数字经济政策部主管Audrey Plonk的监督下准备的。该报告受益于经合组织科学，技术和创新局（Angela Attrey，Gallia Daor，Christian Reimsbach-Kounatze等）的评论和建议，以及Virtual OECD工作室的参与者，“衡量数据和数据流的价值”，在4月7日举行。Angela Gosmann和Mark Foss提供了编辑支持。本出版物是对数字经济政策委员会的2021-2022工作和预算计划的IOR 1.3.1.2.3的贡献。
从 BIM 到数字孪生的数据流
大数据广泛应用于人类活动的各个领域，从商业研究到科学研究，但建筑、工程、施工和运营 (AECO) 行业尚未达到相同的数据收集、管理和分析能力（洛约拉，2018 年）。 BIM已经成为建筑设计、建造、运营和维护中提高效率、沟通和协作的代名词。因此，BIM是一个数据容器，通过与其他技术的联系，收集所有施工阶段的信息，例如地理信息系统（GIS）、射频识别（RFID）、物联网（IoT）、虚拟现实（VR ) 和增强现实 (AR) (Farghaly 等人，2017)。
跨境数据流：欧洲的选择
在日益碎片化的数字世界中，欧洲面临着跨境数据流方面的威胁和挑战。威胁来自专制的中国，中国试图在保持与全球数据流联系的同时，维护国家对数据的访问权。挑战来自在数字领域占主导地位的美国，其市场领先地位和先发优势制约了欧洲国内挑战者的增长。在这种背景下，围绕欧洲数字主权的辩论取得了进展，特别是当国家和欧洲政策制定者在自由流动效率和保护其数据不被其他国家行为者侵犯之间取得平衡时。监管跨境数据流的多边努力遭遇挫折，面临执法、相互不信任和系统差异等问题。从欧盟的《通用数据保护条例》到中国的网络安全和数据保护立法、印度的“中立立场”，再到《数据保护法案》等多国协议，各国政府和其他行为者越来越多地选择国家或充其量是多边的解决方案。本政策报告以中国和印度为例，重点研究云计算和基础设施问题，盘点了迅速演变的国际环境。通过分析这场辩论的各个方面以及现有安排，总结了十条关于监管跨境数据流的经验教训。
跨境数据流、数字创新以及...... - Weforum
四十年前，英国女王成为首批跨国界传输实时电子数据的个人和国家元首。1 1976年，就在美国将阿帕网与伦敦大学学院和挪威皇家雷达局连接起来的三年后，女王伊丽莎白二世以“HME2”的用户名发送了一封电子邮件。2 今天，全球有超过32亿人可以访问和使用互联网，作为“知识经济”的一个组成部分，国家、公司和公民之间的数字通信流多年来一直被认为是经济增长和生产力的关键驱动力。3 善于促进数字活动的国家见证了新兴产业的兴起以及传统行业的加速发展。4 然而，尽管全球互联网以密集和广泛的方式增长，但对数字流动障碍日益增多的担忧也日益加剧。本章探讨了跨境数据自由流动对创新和增长的影响。首先回顾了有关跨境数据流对国家、公司和个人的影响的文献。然后，本章对通过全球数字化建立在贸易自由流动基础上的新服务的增长进行了原创分析，最后讨论了缓解国家对数据传输的担忧同时最大限度地发挥跨境数据流优势的政策指导方针。
用于节能数据流的空间架构......
卷积在 CNN 操作中占主导地位，占运行时间的 90% 以上。尽管这些操作可以利用高度并行的计算范例，但由于伴随的带宽要求，吞吐量可能无法相应扩展，并且由于数据移动可能比计算更昂贵，因此能耗仍然很高。
基于 Raspberry Pi 的 Andriod 离线数据流
具有 Wi-Fi 功能的 Android 手机可提供智能浏览功能。通过利用此功能，我们将使用每个用户都可以使用的离线数据流，并且可以享受管理员存储在 Raspberry Pi 中的不同媒体。由于，我们将使用具有内置 Wi-Fi 热点功能的 Raspberry Pi 来广播媒体。在 Raspberry Pi 中有一个静态 IP，其中有一些 PHP 文件将访问用户端，并且他们将能够访问 PHP 页面上可用的任何数据。所有这些工作都将在包含 XAMPP 服务器的 Raspbian OS 平台上完成。通过连接到 Raspberry Pi 提供的 WI-FI，您的手机、平板电脑或笔记本电脑能够通过 Raspberry Pi 提供的离线服务器访问数据。可以从用户 android 应用程序中加载、下载和阅读视频、书籍和通知。该系统为管理员和用户提供访问系统的功能。通过此系统，管理员可以添加任何
deepriver：数据流的深度学习库
在当今快速发展的景观中，机器学习（ML）算法在基于可用数据的决策过程中起着关键作用。这些算法虽然加速分析，但仍需要对动态数据结构进行连续适应，因为模式可能会迅速发展。要解决这种命令，采用在线学习和连续的ML技术变得至关重要。虽然深度学习技术在静态，预定义的数据集上表现出了出色的表现，但它们在动态和不断发展的数据流中的应用仍未得到充满激光。在实时决策中，深度学习中没有广泛的集成到在线，流媒体和持续的学习方案中妨碍了这些高级算法的全部潜力（Kulbach等，2024）。Deepriver Python软件包的出现填充了数据流的深度学习领域的关键空隙。利用河流的能力（Montiel等，2021）和Pytorch（Paszke等，2017），Deepriver为监督和无人看管的学习提供了统一的API，为您提供了无缝的桥梁，从而提供了深入的深度学习技术与动态数据流构成的挑战之间的无缝桥梁。此外，该软件包为从业人员提供了用于数据流预处理的基本工具，并在动态的实时环境中评估深度学习模型。此类功能已应用于流动异常检测（Cazzonelli＆Kulbach，2022）。此软件包是一项宝贵的资产，可以解锁深度学习技术在在线，流媒体和持续学习方案中脱颖而出的潜力。随着对机器学习系统对发展数据结构的有效和有效适应的需求不断增长，因此将深层的整合到景观中变得至关重要。在寻求动态不断变化的环境中利用机器学习的全部力量，确保我们的决策过程在面对不断发展的数据景观时保持准确，相关和敏捷性。
网络安全、数字贸易和数据流 - 布鲁金斯学会
然而，随着数字连通性的增长，网络攻击的风险和成本也随之增长。3 此外，网络攻击的潜在成本已使人们开始将网络安全风险视为国家安全威胁。4 正如特朗普总统的国家安全电信咨询委员会所观察到的，美国“面临着日益恶化的网络安全威胁环境，对公共安全、经济繁荣和整体生活方式至关重要的互联网技术的依赖日益增加。我们的国家安全现在与网络安全密不可分。” 5 潜在的网络安全威胁范围包括数字空间，例如网络盗窃知识产权 (IP) 和个人数据以及操纵在线信息，以及物理空间，例如关键基础设施（例如电信、交通和医疗保健）和物联网，它们依赖软件到网络服务。
Kafka-ML：将数据流与 ML/AI 框架连接起来
摘要 — 机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 依赖数据源通过其算法进行训练、改进和预测。随着数字革命和物联网等当前范式的发展，这些信息正在从静态数据转变为连续数据流。然而，目前使用的大多数 ML/AI 框架都没有为这场革命做好充分准备。在本文中，我们提出了 Kafka-ML，这是一个开源框架，可通过数据流 (Apache Kafka) 管理 TensorFlow ML/AI 管道。Kafka-ML 提供了一个可访问且用户友好的 Web 用户界面，用户可以轻松定义 ML 模型，然后对其进行训练、评估和部署以进行推理。Kafka-ML 本身及其部署的组件完全通过容器化技术进行管理，从而确保其可移植性和易于分发性以及容错性和高可用性等其他特性。最后，引入了一种管理和重用数据流的新方法，这可能导致（不）使用数据存储和文件系统。