近年來(lái)國(guó)家對(duì)數(shù)據(jù)要素越來(lái)越重視，相關(guān)的法律政策陸續(xù)發(fā)布，這些法律政策的出臺(tái)不僅引起了學(xué)術(shù)界對(duì)數(shù)據(jù)要素的高度重視，也推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)方對(duì)數(shù)據(jù)要素的廣泛應(yīng)用，更推動(dòng)了數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表的深入開(kāi)展，使全民對(duì)數(shù)據(jù)要素的認(rèn)識(shí)和應(yīng)用提高到一個(gè)新臺(tái)階。 為方便廣大讀者學(xué)習(xí)、領(lǐng)悟和貫徹這些法律政策，本書(shū)組織了本領(lǐng)域相關(guān)重量級(jí)專家對(duì)相關(guān)法律政策進(jìn)行

在信息化和數(shù)字化飛速發(fā)展的今天，數(shù)據(jù)安全已成為企業(yè)運(yùn)營(yíng)的核心議題，數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素在大規(guī)模的流動(dòng)和使用過(guò)程中面臨著新的挑戰(zhàn)，區(qū)塊鏈、人工智能技術(shù)的發(fā)展為數(shù)據(jù)安全防護(hù)提供了新的解決思路和方法。本書(shū)從數(shù)據(jù)安全的基本概念入手，深入分析了國(guó)內(nèi)外數(shù)據(jù)安全形勢(shì)，探討了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的生命周期安全管理，以及數(shù)據(jù)安全的關(guān)鍵技術(shù)手段，同時(shí)強(qiáng)調(diào)

本書(shū)全面系統(tǒng)地介紹了Python語(yǔ)言區(qū)塊鏈應(yīng)用工程師所需的基礎(chǔ)知識(shí)和相關(guān)技術(shù)，主要分為Python基礎(chǔ)篇、區(qū)塊鏈技術(shù)篇和區(qū)塊鏈開(kāi)發(fā)篇三部分。 全書(shū)共10章，其中第1~3章為Python基礎(chǔ)篇，介紹Python語(yǔ)法基礎(chǔ)、Python的語(yǔ)法特色、Python與數(shù)據(jù)庫(kù)操作等內(nèi)容；第4~6章為區(qū)塊鏈技術(shù)篇，介紹初識(shí)區(qū)塊鏈、區(qū)塊

定制化GPTs（Custom?GPTs）是由OpenAI推出的一種創(chuàng)新技術(shù)，它允許用戶根據(jù)自己的特定需求和應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)創(chuàng)建定制版本的GPTs。定制化GPTs結(jié)合了用戶自定義的指令、額外的專業(yè)知識(shí)以及多樣化的技能，旨在為用戶提供日常生活、工作或特定任務(wù)中的更多幫助和支持。 本書(shū)詳細(xì)介紹了GPTs的概念、功能特點(diǎn)、創(chuàng)建第一個(gè)

本書(shū)是國(guó)內(nèi)首部系統(tǒng)介紹人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)在法律實(shí)踐和法學(xué)研究中應(yīng)用的書(shū)籍。本書(shū)整合了國(guó)內(nèi)外前沿的業(yè)界實(shí)踐和學(xué)術(shù)研究，是對(duì)該領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行系統(tǒng)整理和提煉的最新研究成果，為讀者呈現(xiàn)了一幅人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)在法律領(lǐng)域應(yīng)用的全面圖景。 本書(shū)特別注意將復(fù)雜的技術(shù)知識(shí)轉(zhuǎn)化為易于閱讀和理解的內(nèi)容，避免了復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式和技術(shù)術(shù)語(yǔ)。書(shū)中介

本書(shū)將Python程序設(shè)計(jì)的知識(shí)按由易到難、由淺入深的規(guī)律精心設(shè)計(jì)為12個(gè)模塊，包括程序開(kāi)發(fā)環(huán)境構(gòu)建與數(shù)據(jù)輸入輸出，基本數(shù)據(jù)類型與運(yùn)算符應(yīng)用，邏輯運(yùn)算與流程控制，序列數(shù)據(jù)與正則表達(dá)式操作，函數(shù)應(yīng)用與模塊化程序設(shè)計(jì)，類定義與使用，文件、文件夾操作與異常處理，數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)與使用，網(wǎng)絡(luò)編程與進(jìn)程控制，基于GUI框架的圖形界面設(shè)

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視覺(jué)描述生成是視覺(jué)場(chǎng)景理解領(lǐng)域的基礎(chǔ)問(wèn)題，旨在深入理解視覺(jué)場(chǎng)景中的目標(biāo)與環(huán)境信息，生成與視覺(jué)內(nèi)容相匹配且符合人類語(yǔ)言規(guī)則的文本描述。在生成式人工智能、智能態(tài)勢(shì)感知等諸多領(lǐng)域具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。然而，實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景復(fù)雜多變，具有對(duì)象分布密集、目標(biāo)種類繁多、數(shù)據(jù)收集和標(biāo)注困難等特性，并且視覺(jué)和文本之間模態(tài)差異大，從