防孤岛算法

㈠ 光伏逆变器是否具有防孤岛保护

光伏逆变器一般都具有孤岛保护功能，具备在一定条件下断开和电网的连接，对检修人员起到保护作用，我用的是固德威的逆变器，具有这个功能

㈡ 人工智能发展的关键是什么

人工智能作为新一轮科技革命的通用技术，将对经济体系产生重要而深远的影响，对促进经济高质量发展具有重要意义。

目前，人工智能产业发展的基础相对薄弱。数据安全、道德、收入分配、技术泡沫和区域空间等也面临着严峻挑战。

这些挑战不仅包括人工智能本身的缺陷，还包括人工智能发展带来的社会和经济问题。提前规划并妥善解决这些问题是推动人工智能深入发展的关键。

㈢ 相关公司拒绝执行个人信息安全法第十五条规定怎么处理

《个人信息保护法》三读通过，标志着我国对个人信息的立法保护方面上升到了新的高度；但相对应的是，作为“信息处理者”的企业也有了法律上新的义务。
作者 | 吕长军 中国传媒大学法律硕士校外导师
编辑 | 布鲁斯
2021年8月， 我国《个人信息保护法》三读通过 ，标志着我国对个人信息的立法保护方面上升到了新的高度；但相对应的是，作为“信息处理者”[1]的企业也有了法律上新的义务，包括：制度完备义务、安全保障义务、个人信息分级分类义务、内部权限管理义务、信息质量与算法合规义务、信息主体权益保障义务、事前风险评估义务（例如事前个人信息保护影响评估）、合规审计义务、以及特殊处理者的义务等，因此需要依法建立起符合法律要求的个人信息及数据[2]合规体系。
一、企业建立个人信息及数据合规体系的价值
《个人信息保护法》中对企业提出了建立个人信息保护合规体系的要求，似乎企业负担加重，但实际上企业按照《个人信息保护法》的要求来进行合规操作有诸多的价值：
其一，合规价值。我国先后出台的《网络安全法》、《数据安全法》和《个人信息保护法》三部法律不仅构建起个人信息和数据保护的基本框架， 而且均明确要求企业建立数据（或个人信息）合规制度，而《个人信息保护法》更是要求大型互联网平台、业务类型复杂的企业 “应当按照国家规定建立健全个人信息合规制度体系”[3]；同时，诸多境外数据保护法律法规如GDPR等也要求企业建立数据及个人信息保护合规体系。可以说，建立个人信息及数据合规体系已经成为现代企业的一项重要法律义务。
其二， 品牌价值和市场竞争力。在强调个人数据与隐私保护的大环境下，企业在数据安全和隐私保护方面的有效努力，最终会得到合作方的认可，更为重要的是可以得到消费者的最后认同，这无疑将提升企业的品牌价值和市场竞争力。
其三，降低企业风险及减少损失。任何企业在个人信息及数据方面不合规的行为，均有可能产生行政调查、侵权诉讼、媒体曝光、甚至刑事案件等后果，将可能会为企业带来重大的经济和声誉损失，包括行政处罚、诉讼赔偿、刑事处罚、客户流失等。
其四，有助于应对行政监管或诉讼。企业的个人信息及数据合规体系的完备，可以在一定程度上证明企业已充分尽到数据及个人信息保护的义务，可以有效助力企业应对监管执法和诉讼抗辩。
二、《个人信息保护法》第51条下企业的合规义务
在《个人信息保护法》中，第51条集中阐述了个人信息处理者的主要合规义务，包括制度建设、信息分类、技术措施、人员管理和应急预案五个基本方面以及兜底的其他措施。
第51条规定：
个人信息处理者应当根据个人信息的处理目的、处理方式、个人信息的种类以及对个人权益的影响、可能存在的安全风险等，采取下列措施确保个人信息处理活动符合法律、行政法规的规定，并防止未经授权的访问以及个人信息泄露、篡改、丢失：
（一）制定内部管理制度和操作规程；
（二）对个人信息实行分类管理；
（三）采取相应的加密、去标识化等安全技术措施；
（四）合理确定个人信息处理的操作权限，并定期对从业人员进行安全教育和培训；
（五）制定并组织实施个人信息安全事件应急预案；
（六）法律、行政法规规定的其他措施。
1、制定公司内部管理制度和操作规程
《个人信息保护法》要求个人信息处理者（企业）内部应建立完善的个人信息保护制度以及操作规程。
1）健全内部管理制度
对企业而言，了解和梳理企业个人信息处理活动的目的、范围和方式，是进行信息处理管理的基础。在此基础上，需要整理、制定适应企业内部的个人信息相关制度，包括但不限于：（1）个人信息收集、传输及处理制度；（2）个人用户信息收集及处理告知制度；（3）个人信息安全保护制度（包括传输、使用及数据库安全等）；（4）信息分级分类管理制度；（5）个人信息风险评估制度 ;（6）审计制度等。
除上述重要制度外，企业内部管理制度中还应有应急预案制度、个人信息出境管理制度等。（详见下文）
内部制度应具有合规性、可行性、完备性；也即既要符合法律法规要求，又要从企业自身实际情况出发，可操作，同时应注意全面覆盖相应各个业务条线， 具有完备性。
2）制定个人信息收集、传输、存储及处理操作流程
流程与制度相辅相成。企业应注意“个人信息处理全流程管理”的重要性，实施从个人信息收集、传输、存储到处理、删除等各环节的衔接和涵盖全流程的管理，并在流程中应注意严格的权限管理。
3）设置网络安全负责人、个人信息保护负责人等专职人员
《网络安全法》要求网络运营者设置专门安全管理机构和安全管理负责人，《信息安全技术 个人信息安全规范》规定了个人信息控制者应当设置个人信息保护负责人，而GDPR则要求设置数据保护官。
《个人信息保护法》没有硬性要求所有的企业均设立“个人信息保护负责人”，而是要求如果处理个人信息达到一定”数量”, 则应设置个人信息保护负责人[4]，但“数量”并未予以明确标准。当涉及的个人信息数据量较大时，企业应当考虑设定个人信息保护负责人，由其进行相关工作的统筹和管理，在有必要的情况下可以考虑成立相关部门，负责建立内部合规管理制度和相关措施乃至推行制度及措施的实施。
2、个人信息实行分级分类管理
《网络安全法》、《数据保护法》和《个人信息保护法》都提出要将数据进行分级分类管理。无论从合规或管理效率而言， 企业都有必要对数据进行分级分类管理。
首先，梳理企业信息库存。搞清企业目前拥有哪些个人信息（数据）、承载个人信息的数据位于何处、如何流动以及与哪些部门相关，是在企业中创建个人信息保护合规框架的基础。
其次，明确所需信息， 去除非必要信息。对个人信息的处理，应满足《个人信息法》第6条提出的 “明确合理目的”以及“个人权益影响最小”两个原则。因此，企业应当明确其需要哪些类型的个人信息，通过清单等形式将所需信息的内容和目的进行陈列，同时，应在企业系统中去除非必要的信息，并严格要求各部门不再进行收集或储存。
再次，对需要处理的信息进行分级分类，以便进一步的管理，包括处理权限、流程等工作的区分。
其中，企业应对以下两类信息进行甄别并加以特别关注：
1）敏感个人信息。敏感个人信息包括种族、民族、宗教信仰、个人生物特征、医疗健康、金融账户、个人行踪等信息。这类信息多与人身、财产安全相关，因此受到法律特别保护，相关的程序和保护措施要求较之一般个人信息要严格。
2）未成年人（未满十四周岁）个人信息。我国法律要求对该类信息的处理应依法取得其监护人的同意。
需要注意的是， 企业收集的个人信息， 不仅仅指收集的外部个人信息， 也包括对内部员工的个人信息。虽然《个人信息保护法》提出因对内部员工“人力资源管理”从而可以进行各种个人信息的收集、处理， 但绝不意味着可以忽略内部员工个人信息权益的保护。
3、个人信息安全保护措施
在网络环境下，数据安全是个人信息保护的基础，而保障数据安全是个人信息处理者的一项重要且基础的工作，同时也是一项法律义务。我国《网络安全法》要求网络运营者保障网络安全、维护网络数据的完整性、保密性和可用性[5]；《数据安全法》强制性规定了数据处理者保障数据安全的法律义务[6]， 《个人信息保护法》则要求企业采用安全技术措施来保护其所处理的个人信息。
匿名化后的数据，不需要遵守有关个人信息保护的条款， 但仍应遵守数据保护的法律规定。
4、个人信息处理权限及安全教育与培训
个人信息处理权限制度经过多年企业界的实践， 被证明是一项较好的对个人信息及数据管理的机制，《个人信息保护法》将该机制直接列为企业的一项法律义务。该机制的要点在于：
1）设立内部分工和权限制度。将个人信息的收集、储存、使用等处理环节，以及风险监控、合规等工作进行明确的分工，并根据分工和信息分级分类情况，对不同员工设置对应级别的权限。
2） 全员参与（而非重点人员参与）安全与权限培训。通过个人信息与数据的安全教育与培训，牢固树立数据安全意识，明确各自权限所在， 防止人为造成数据泄露。
5、个人信息安全事件应急制度
合规工作虽能防患于未然，但并不能完全排除风险。随着技术进步和企业产品迭代，安全漏洞总难以避免，因此企业应当制定数据安全事件应急预案并定期演练，以备不时之需。我国《网络安全法》中已规定网络运营者应当制定网络安全事件应急预案[9]，及时处置系统漏洞、计算机病毒、网络攻击、网络侵入等安全风险；在发生危害网络安全的事件时，及时启动应急预案，采取相应的补救措施，并按照规定向有关主管部门报告。
《个人信息保护法》再次强调企业应建立个人信息安全事件应急预案并定期进行演练，并将此作为企业的一项法律义务。
三、《个人信息保护法》下企业的其他合规义务
除第51条外，《个人信息保护法》还在其他条文中规定了企业的一些重要的合规义务， 主要包括：
1、收集、处理个人信息的充分告知义务
《个人信息保护法》再次强调了个人信息收集与处理的“告知-同意”原则。对于需要收集个人信息的企业而言，应制定出明确的个人信息保护政策（《隐私政策》），真实、完整的向用户告知企业的基本情况、个人信息收集、使用目的、范围及场景、个人信息处理方式及规则、对外共享及披露情形、个人信息主体权利保障机制、投诉处理渠道等。
个人信息保护政策应公开发布且应送达个人信息主体， 由用户在注册或首次运行产品时阅读并勾选同意后才可继续使用。如涉及个人信息会被用于用户画像和个性化展示的，则应在《隐私政策》中征得用户的同意，充分保障用户知情权；而在进行自动化决策前，应当就自动化决策的透明和公平性做好充分说明。
需要特别注意的是，《个人信息保护法》要求对于收集个人敏感信息的，应取得用户的单独同意[10]，因此企业不能采取过去的概约性、打包式的同意，而应单独提示用户勾选同意方可。
2、信息主体权益保障义务（应提供个人信息查阅复制、修正、移转及删除服务）
《个人信息保护法》明确了在个人信息处理活动中个人的各项权利，包括知情权、决定权、限制权、拒绝权、查阅、复制权、可携权、更正、补充权、删除权。既然个人享有一系列个人信息权利，也意味着个人信息处理者负有配合个人权利行使的义务。企业需要根据用户个人的需求，灵活和准确地响应数据主体访问查询、更正、删除、移转等要求。
1）接受信息主体的要求，提供个人信息查阅、复制的途径及服务
长期以来，不少互联网平台将用户信息视为重要的财产性权益，而用户想了解平台到底掌握自己哪些信息却有时连查询的渠道、途径都没有。GDPR开了个人信息严格保护的先河，确认个人有查询权，即有权要求互联网公司（信息控制者）提供掌握本人信息的明细清单。
《个人信息保护法》也规定了企业应为用户提供个人信息查阅、复制的法律义务，因此企业也应制定相应的接受用户要求、核实身份、汇总信息、提供信息的制度和流程。
2）接受信息主体的要求， 提供个人信息修正的途径及服务
《个人信息保护法》第十五条规定了信息主体对个人信息的修改权，企业应为个人信息处理者提供修正的途径和服务。相应的，企业应建立起修正沟通渠道、内部修正机制等。
3）接受信息主体的要求，提供移转的途径及服务
《个人信息保护法》第十五条规定了信息主体对个人信息的可携带权，即个人请求将个人信息转移至其指定的个人信息处理者，符合国家网信部门规定条件的，个人信息处理者应当提供转移的途径。该规定不仅有利于个人自由处理其个人信息，也有利于打破数据垄断和数据孤岛现象。而作为企业也应就此制定移转的内部操作流程。
4）接受信息主体的要求，提供便捷删除服务
《个人信息保护法》第十五条规定了“基于个人同意而进行的个人信息处理活动，个人有权撤回其同意。个人信息处理者应当提供便捷的撤回同意的方式”。
撤回同意，是个人信息主体处分自身权利的一种方式。企业应确定撤回方式、撤回渠道等响应机制，并应保证用户行使权力的便利性，符合“便捷原则”。
虽然法律未解释何为“便捷”， 但按照通常的理解，“撤回”的难度不应大于“同意”的难度。
因此，企业可在企业主网页、APP登录入口等显着页面安置“撤回”的链接或选项， 并提供明晰的操作指导。企业内部因数据的修改和删除有可能涉及多个部门，故应建立一系列的操作流程，并应研判其中的风险。
3、数据与算法的合规义务
1）数据质量的检查和审视，防止因数据质量引发歧视
算法以数据为基础， 数据不准确，则算法结果、数据分析结论则基本不会准确，有可能会对相关数据主体带来负面评价，从而导致其合法权益受到影响。
《个人信息保护法》第8条规定：
“处理个人信息应当保证个人信息的质量，避免因个人信息不准确、不完整对个人权益造成不利影响。”
《个人信息保护法》将保证个人信息质量作为企业的法定义务，从企业的角度说，则应建立检查和审视数据的相应制度和流程， 以保障数据获取的准确度。
2）保证算法公平合理， 防止不合理差别待遇
互联网时代“算法为王”。算法推荐是搜索引擎、社交软件、电子商务等几乎所有平台的标配。平台用代码、算法替代了传统的内容分发过程中编辑的角色，提高了服务效率的同时，也会导致例如大数据杀熟、劣质内容泛滥等一系列侵犯用户权利的现象。也正因为算法推荐下的社会问题层出不穷，国家开始通过立法手段进行干预，并在《个人信息保护法》下初步确立了算法问责制，这在我国还是首次。
《个人信息保护法》第二十四条规定，
个人信息处理者利用个人信息进行自动化决策，应当保证决策的透明度和结果公平、公正。
算法的透明性、公平及公正性本属于伦理范畴， 《个人信息保护法》将它上升到了法律的高度， 成为相关企业的法律义务。它要求个人信息处理者必须对所用算法进行检查和审视，保证自动化决策的透明度和结果的公平、公正，不得对个人在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇。
3) 自动化决策（算法），需遵循“明确合理目的”以及“个人权益影响最小”两个原则
《个人信息保护法》第六条规定，企业进行自动化决策，需遵循“明确合理目的”以及“个人权益影响最小”两个原则，而且在自动化决策对个人权益造成重大影响时，应“向个人提供便捷的拒绝方式”， 也即赋予个人主体拒绝权。这对于长期以来通过个性化推荐、通过用户画像为用户提供各种信息服务的企业来说，产生较强的影响和制约。
4、事前风险评估义务[11]
根据《个人信息保护法》的规定，在下列情况中，企业应当进行事前风险评估，且应将风险评估报告和处理情况记录至少保存三年：
1）处理敏感个人信息;
2）利用个人信息进行自动化决策;
3） 委托处理个人信息、向他人提供个人信息、公开个人信息;
4） 向境外提供个人信息;
5）其他对个人有重大影响的个人信息处理活动。
我国《数据安全法》中仅规定“重要数据”的处理者应当对其数据活动定期开展风险评估,并向有关主管部门报送风险评估报告[12]；《个人信息保护法》则明确在涉及“敏感个人信息”、“自动化决策”、“委托处理”、“向第三方提供”、“对外公开”、“跨境提供”等情形下赋予所有的个人信息处理者以“事前评估”的义务。
因此，风险评估将成为作为信息处理者的企业的一项经常性工作， 应将其制度化、常态化，在保证评估质量的情况下尽量实现高效、快捷。
笔者认为，风险评估报告应当包括本组织涉及的个人信息种类、数量, 收集、存储、使用、委托、提供等的情况,面临的安全风险及其应对措施等。
5、合规审计义务
《个人信息保护法》要求定期对企业处理个人信息遵守法律、行政法规的情况进行合规审计[13]。但由谁审计、具体审计内容、审计标准尚未有明确规定，企业应未雨绸缪，参照《个人信息保护法》、《网络安全法》、《数据保护法》三部基本法律中相对具体的规定，制定出应对审计的方案。笔者认为，主要内容应包括：
1） 审查内部管理制度和个人信息备忘录的完备性和合规性；
2） 定期审计个人信息处理和管理工作；
3） 审计履行个人信息查阅复制、修正、移转及删除义务情况（信息主体权益保障情况）；
4） 审核风险评估报告及记录情况；
5） 审核个人信息相关的合同及其他法律文书；
6） 根据个人信息及数据相关法律法规的更新，及时调整内部制度的情况。
6、委托外部进行个人信息处理的合规义务
《个人信息保护法》并非不允许进行个人信息的外部委托处理， 但是应区分“共同处理”与“委托处理”， 其中，共同处理应取得信息主体的充分授权。
在数字经济发展迅猛的今天， 数据外部委托处理已经极为常见， 比如云服务，SAAS服务等， 均需要数据的外部存储与处理。委托处理虽不必取得信息主体的授权，但是，《个人信息保护法》生效后，在对委托第三方（受托人）处理的情况下，委托处理个人信息之前，应事先进行个人信息保护影响评估，并对处理情况进行记录。
双方应签订书面委托合同, 其中应清楚载明委托事项、受托人权限、期间等事项， 尤其是委托受托人进行信息处理不应超过个人权利主体的授权权限或相关法律授予的权限。
7、跨境数据传输的合规义务
《个人信息保护法》并非禁止个人信息跨境传输，而是规定了实现数据跨境传输的必要条件以及制度性框架，并引入了国际上一些较为成熟的做法，如标准合同机制等。但是，在操作层面还有待于进一步的制度以及有关部门的指导性意见去进行细化，包括标准合同模板、国家网信部门的评估流程及标准、认证部门及认证标准、不对等国家的清单等[14]。因此，在跨境数据流动场景中，企业应严格按照《个人信息保护法》、《网络安全法》与《数据安全法》的规定， 慎重处理跨境数据传输的问题。
对于企业(尤其是互联网企业)而言，《个人信息保护法》要求的企业合规内容多而杂，可能涉及企业多个部门，因此企业应根据自身实际情况有一个完整的应对思路和方案， 所有部门都应当做好调整和配合的准备。
我国的《个人信息保护法》吸收了国外立法的优秀做法以及过往国内实践宝贵经验，可谓是“集大成者”，真正把我国对个人信息保护提升到了新的水平；但“徒法不足以自行”，个人信息保护法还有待于包括企业在内的各方一起努力，才能真正起到保护公民个人信息、维护公民网络空间权益以及促进信息合理利用的作用。
相关链接：
全文 | 《中华人民共和国个人信息保护法》
每周速览 | 个人信息保护法草案三审
注释：
[1] 个人信息处理者不仅仅包括企业，也包括政府部门、事业单位等；本文主要讨论企业的合规义务。
[2] 数据是信息的载体， 个人信息在网络环境下通常以数据形式存在，故在网络时代个人信息保护和数据保护不可分离。
[3] 参见《个人信息保护法》第58条。
[4] 参见《个人信息保护法》第五十二条：处理个人信息达到国家网信部门规定数量的个人信息处理者应当指定个人信息保护负责人，负责对个人信息处理活动以及采取的保护措施等进行监督。个人信息处理者应当公开个人信息保护负责人的联系方式，并将个人信息保护负责人的姓名、联系方式等报送履行个人信息保护职责的部门。
[5] 参见《网络安全法》第10条。
[6] 参见《数据安全法》 第25条。
[9] 参见《网络安全法》第 25 条。
[10] 参见《个人信息保护法》第 29 条。
[11] 参见《个人信息保护法》第 55 条。
[12] 参见《数据安全法》 第28条.
[13] 《个人信息保护法》第54条规定：个人信息处理者应当定期对其处理个人信息遵守法律、行政法规的情况进行合规审计。
[14] 参见《个人信息保护法》第38条、第40条、第43条。

㈣ 如何让数据流动起来，让数据拥抱数据

围墙里的大数据注定成为死数据。大数据需要开放式创新，从数据的开放、共享和交易，到价值提取能力的开放，再到基础处理和分析平台的开放，让数据如同血液在数据社会的躯体中长流，滋润数据经济，让更多的长尾企业和数据思维创新者产生多姿多彩的化学作用，才能创造大数据的黄金时代。
我的大数据研究轨迹
我做了4-5年的移动架构和Java虚拟机，4-5年的众核架构和并行编程系统，最近4-5年也在追时髦，先是投入物联网，最近几年一直在做大数据。我们团队的大数据研究轨迹如下图所示：

2010-2012年，主要关注数据和机器的关系：水平扩展、容错、一致性、软硬件协同设计，同时厘清各种计算模式，从批处理（MapRece）到流处理、Big SQL/ad hoc query、图计算、机器学习等等。事实上，我们的团队只是英特尔大数据研发力量的一部分，上海的团队是英特尔Hadoop发行版的主力军，现在英特尔成了Cloudera的最大股东，自己不做发行版了，但是平台优化、开源支持和垂直领域的解决方案仍然是英特尔大数据研发的重心。
从2013年开始关注数据与人的关系：对于数据科学家怎么做好分布式机器学习、特征工程与非监督学习，对于领域专家来说怎么做好交互式分析工具，对于终端用户怎么做好交互式可视化工具。英特尔研究院在美国卡内基梅隆大学支持的科研中心做了GraphLab、Stale Synchronous Parallelism，在MIT的科研中心做了交互式可视化和SciDB上的大数据分析，而中国主要做了Spark SQL和MLlib（机器学习库），现在也涉及到深度学习算法和基础设施。
2014年重点分析数据和数据的关系：我们原来的工作重心是开源，后来发现开源只是开放式创新的一个部分，做大数据的开放式创新还要做数据的开放、大数据基础设施的开放以及价值提取能力的开放。
数据的暗黑之海与外部效应
下面是一张非常有意思的图，黄色部分是化石级的，即没有联网、没有数字化的数据，而绝大多数的数据是在这片海里面。只有海平面的这些数据（有人把它称作Surface Web）才是真正大家能访问到的数据，爬虫能爬到、搜索引擎能检索到的数据，而绝大多数的数据是在暗黑之海里面（相应地叫做Dark Web），据说这一部分占数据总量的85%以上，它们在一些孤岛里面，在一些企业、政府里面躺在地板上睡大觉。

数据之于数据社会，就如同水之于城市或者血液之于身体一样。城市因为河流而诞生也受其滋养，血液一旦停滞身体也就危在旦夕。所以，对于号称数据化生存的社会来说，我们一定要让数据流动起来，不然这个社会将会丧失诸多重要功能。
所以，我们希望数据能够像“金风玉露一相逢”那样产生化学作用。马化腾先生提出了一个internet+的概念，英特尔也有一个大数据X，相当于大数据乘以各行各业。如下图所示，乘法效应之外，数据有个非常奇妙的效应叫做外部效应（externality），比如这个数据对我没用但对TA很有用，所谓我之毒药彼之蜜糖。

比如，金融数据和电商数据碰撞在一起，就产生了像小微贷款那样的互联网金融；电信数据和政府数据相遇，可以产生人口统计学方面的价值，帮助城市规划人们居住、工作、娱乐的场所；金融数据和医学数据在一起，麦肯锡列举了很多应用，比如可以发现骗保；物流数据和电商数据凑在一块，可以了解各个经济子领域的运行情况；物流数据和金融数据产生供应链金融，而金融数据和农业数据也能发生一些化学作用。比如Google analytics出来的几个人，利用美国开放气象数据，在每一块农田上建立微气象模型，可以预测灾害，帮助农民保险和理赔。
所以，要走数据开放之路，让不同领域的数据真正流动起来、融合起来，才能释放大数据的价值。
三个关于开放的概念
1、数据开放
首先是狭义的数据开放。数据开放的主体是政府和科研机构，把非涉密的政府数据及科研数据开放出来。现在也有一些企业愿意开放数据，像Netflix和一些电信运营商，来帮助他们的数据价值化，建构生态系统。但是数据开放不等于信息公开。首先，数据不等于信息，信息是从数据里面提炼出来的东西。我们希望，首先要开放原始的数据（raw data），其次，它是一种主动和免费的开放，我们现在经常听说要申请信息公开，那是被动的开放。
Tim Berners Lee提出了数据开放的五星标准，以保证数据质量：一星是开放授权的格式，比如说PDF；其次是结构化，把数据从文件变成了像excel这样的表；三星是开放格式，如CSV；四星是能够通过URI找到每一个数据项；五星代表能够和其它数据链接，形成一个开放的数据图谱。

现在主流的数据开放门户，像data.dov或data.gov.uk，都是基于开源软件。英特尔在MIT的大数据科研中心也做了一种形态，叫Datahub：吉祥物很有趣，一半是大象，代表数据库技术，一半是章鱼，取自github的吉祥物章鱼猫。它提供更多的功能比如易管理性，提供结构化数据服务和访问控制，对数据共享进行管理，同时可以在原地做可视化和分析。

广义的数据开放还有数据的共享及交易，比如点对点进行数据共享或在多边平台上做数据交易。马克思说生产资料所有制是经济的基础，但是现在大家可以发现，生产资料的租赁制变成了一种主流（参考《Lean Startup》），在数据的场景下，我不一定拥有数据，甚至不用整个数据集，但可以租赁。租赁的过程中要保证数据的权利。
首先，我可以做到数据给你用，但不可以给你看见。姚期智老先生82年提出“millionaires’ dilemma（百万富翁的窘境）”，两个百万富翁比富谁都不愿意说出自己有多少钱，这就是典型的“可用但不可见”场景。在实际生活中的例子很多，比如美国国土安全部有恐怖分子名单（数据1），航空公司有乘客飞行记录（数据2），国土安全部向航空公司要乘客飞行记录，航空公司不给，因为涉及隐私，他反过来向国土安全部要恐怖分子名单，也不行，因为是国家机密。双方都有发现恐怖分子的意愿，但都不愿给出数据，有没有办法让数据1和数据2放一起扫一下，但又保障数据安全呢？
其次，在数据使用过程中要有审计，万一那个扫描程序偷偷把数据藏起来送回去怎么办？再者，需要数据定价机制，双方数据的价值一定不对等，产生的洞察对各方的用途也不一样，因此要有个定价机制，比大锅饭式的数据共享更有激励性。
从点对点的共享，走到多边的数据交易，从一对多的数据服务到多对多的数据市场，再到数据交易所。如果说现在的数据市场更多是对数据集进行买卖的话，那么数据交易所就是一个基于市场进行价值发现和定价的，像股票交易所那样的、小批量、高频率的数据交易。
我们支持了不少研究来实现刚才所说的这些功能，比如说可用而不可见。案例一是通过加密数据库CryptDB/Monomi实现，在数据拥有方甲方这边的数据库是完全加密的，这事实上也防止了现在出现的很多数据泄露问题，大家已经听到，比如说某互联网服务提供商的员工偷偷把数据拿出来卖，你的数据一旦加密了他拿出来也没用。其次，这个加密数据库可以运行乙方的普通SQL程序，因为它采用了同态加密技术和洋葱加密法，SQL的一些语义在密文上也可以执行。

针对“百万富翁的窘境”，我们做了另一种可用但不可见的技术，叫做数据咖啡馆。大家知道咖啡馆是让人和人进行思想碰撞的地方，这个数据咖啡馆就是让数据和数据能够碰撞而产生新的价值。
比如两个电商，一个是卖衣服的，一个是卖化妆品的，他们对于客户的洞察都是相对有限的，如果两边的数据放在一起做一次分析，那么就能够获得全面的用户画像。再如，癌症是一类长尾病症，有太多的基因突变，每个研究机构的基因组样本都相对有限，这在某种程度上解释了为什么过去50年癌症的治愈率仅仅提升了8%。那么，多个研究机构的数据在咖啡馆碰一碰，也能够加速癌症的研究。
在咖啡馆的底层是多方安全计算的技术，基于英特尔和伯克利的一个联合研究。在上面是安全、可信的Spark，基于“data lineage”的使用审计，根据各方数据对结果的贡献进行定价。

2、大数据基础设施的开放
现在有的是有大数据思维的人，但他们很捉急，玩不起、玩不会大数据，他不懂怎么存储、怎么处理这些大数据，这就需要云计算。基础设施的开放还是传统的Platform as a Service，比如Amazon AWS里有MapRece，Google有Big Query。这些大数据的基础处理和分析平台可以降低数据思维者的门槛，释放他们的创造力。
比如decide.com，每天爬几十万的数据，对价格信息（结构化的和非结构化的）进行分析，然后告诉你买什么牌子、什么时候买最好。只有四个PhD搞算法，其他的靠AWS。另一家公司Prismatic，也利用了AWS，这是一家做个性化阅读推荐的，我专门研究过它的计算图、存储和高性能库，用LISP的一个变种Clojure写的非常漂亮，真正做技术的只有三个学生。
所以当这些基础设施社会化以后，大数据思维者的春天很快就要到来。
3、价值提取能力的开放
现在的模式一般是一大一小或一对多。比如Tesco和Dunnhumby，后者刚开始是很小的公司，找到Tesco给它做客户忠诚度计划，一做就做了几十年，这样的长期战略合作优于短期的数据分析服务，决策更注重长期性。当然，Dunnhumby现在已经不是小公司了，也为其他大公司提供数据分析服务。再如沃尔玛和另外一家小公司合作，做数据分析，最后他把这家小公司买下来了，成了它的Walmart Labs。
一对多的模式，典型的是Palantir——Peter Thiel和斯坦福的几个教授成立的公司，目前还是私有的，但估值近百亿了，它很擅长给各类政府和金融机构提供数据价值提取服务。真正把这种能力开放的是Kaggle，它的双边，一边是10多万的分析师，另一边是需求方企业，企业在Kaggle上发标，分析师竞标，获得业务。这可能是真正解决长尾公司价值提取能力的办法。当然，如果能和我们的数据咖啡馆结合，就更好了。

㈤ 不需要精确计算时 ,可以采用估大估小的方法。估算用钱时,一般采用什么的方法

一般采用的方式就是四舍五入，一般小于五的就舍去了，大于五的就录进去了。

㈥ 国外地铁智能化措施

摘要 城市轨道交通服务标准化是满足城市轨道交通作为服务业建立质量管理体系的要求，是保证城市轨道交通服务具有准公共产品特征的基本手段，能够提高服务质量，降低城市轨道交通运营管理成本，并促进城市轨道交通装备国产化。

㈦ 算法实现题 孤岛营救问题

分层图最短路径问题，用状压，用P位二进制表示当前获得的钥匙状态，建立2^P层图。每层图表示在当前钥匙状态下的地图，每获得一把钥匙进入新的一层，BFS求最短路即可，网络流24题中的14题，自己搜搜吧

㈧ 信息化战争的作战原则是什么

三项基本原则：一是隐蔽；二是快速；三是高效。

隐蔽：就是通过隐身、欺骗等手段，确保“先敌发现、先敌攻击”；

快速：就是依托情报监视与侦察和快速打击系统，确保“发现即摧毁”；

高效：就是联合、集中使用高能精确弹药，确保战争的时间与空间“窗口最小”。

它们既是未来战场上的生存法则，也是打赢信息化战争的胜利法则，更是评价基于信息系统的作战体系建设水平的基本准则。

信息时代的作战方式就是按照上述原则所规定的路径演变的，其最新趋势集中体现在四个方面：压缩作战空间，缩短作战时间，提高作战效能，拓展战场空间。

信息时代的作战已出现窗口作战（windows operation）、实时作战（real time operation）、聚能作战（shaped charge mode operation）和公域作战（global commons operation）四种新的作战方式。

(8)防孤岛算法扩展阅读：

信息化作战走向智能化作战。

近年来，随着人工智能、“互联网＋”、超算技术在军事领域的广泛运用，战争方式正迅速从信息化向智能化作战演变，呈现出信息生“智”、以“智”赋“能”和“智”主释“能”的新特征。

信息化向智能化作战转型，比拼是智慧、是谋略、是系统工程顶层设计，必须要打破多领域行业壁垒，开放、流转并运用好作战数据，并对现有体系作战力量进行重组重构、对人工智能辅助决策流程进行再造，体现自主作战和智能化体系作战的作战指导，体现加快军事智能化步伐的时代要求。

一、信息如何生“智”。

信息生“智”，是在信息网络、大数据、云计算和人工智能等技术的支撑下，具有辨别是非、自主行为的能力，可按照人类事先设定的规则或算法，进行“类脑”的思维活动，是信息化迈向智能化较为突出的特点和品质，也是信息化向智能化作战形态演变或转型的重要标志。

信息生“智”成为影响未来战争制胜的第一要素，它不仅使作战行动具有了自适应化、精准化特点，而且还能够通过敌我双方的信息博弈，自主发现并判明敌作战体系弱点，提供人工智能辅助决策的目标规划、任务规划和行动规划，为指挥员快速、精准决策提供科学依据。

即基于大数据的战略分析自主设计战争、学习战争，基于海量数据的“云计算”结论，提供战争目的、战争手段、战争方式的辅助决策方案，优选体系作战计划，并分别对不同战争辅助决策方案，进行达成战争目的、战役作战指标成功概率等；

基于大数据的海量信息收集和深度学习，自主纠偏、自主行动、自适应协同，也就是说信息化向智能化作战转型的过程中，其作战体系架构是具有深度学习能力的“人工神经网络”，通过卷积神经网络的“权共享”，产生自主智慧。

辨别真伪之智。运用具有自主识别、多源平台信息融合的“人工神经网络”处理系统，洞察战场真实动态，掌握单向透明的信息获取优势。它既是信息火力打击实施先敌发现、先敌打击的前提和基础，又是信息化向智能化作战转型的重要标志。

一方面是运用深度学习法，赋予“人工神经网络”处理系统多源平台融合的信息获取能力，提升目标感知的精准性和高效性。

另一方面是运用智能反情报获取手段，提高自身伪装、欺骗和军事佯动能力，使敌无法准确掌握我方兵力布势和战场态势。

自适应通信之智。即运用自组网、自进化的“人工神经网络”通信系统，实现高动态、抗强扰、抗截获的全域情报信息传输。它既是系统与系统之间沟通的枢纽，是实现“分布式杀伤”的前提，又是信息化向智能化作战转型的基础。

其主要特征是基于卷积神经网络（CNNs），构建扁平化、多链路迂回的“管神经”信息传输系统，以满足信息化向智能化作战转型过程中，通信对抗环境不断恶化、通信需求量不断增大的客观实际。

它以数字技术为基础，以卫星通信为枢纽，采用网格式和辐射式相结合的“管神经”传输架构，在固定与移动通信支持下，形成以综合干线通信网为主体的大容量、多功能深度置信通信网络系统。

辅助决策之智。运用遗传算法、遗传规划等进化计算，实现基于信息博弈的人工智能辅助决策、精准指挥和灵活控制。

它是信息化向智能化作战转型过程中，指挥员和指挥机关组织筹划和科学谋略的外在表象，其实现路径是平时加强主要作战对手情报信息侦察和活动规律研究，将“大数据”的情报收集与“云计算”的分析处理有机结合起来，进而在联合作战中谋求指挥决策优势，实现战场态势优劣转化。

二、如何以“智”赋能。

以“智”赋能，是指通过数据分析、信息融合生“智”，为作战体系中多军兵种作战要素、作战单元、作战系统，甚至是作战平台灌输自主“智慧”和自适应协同能力，实现要素寻优协作、智能辅助决策、无隙自主联动、大群跨域组网，从而完成自主协同的作战任务。

从本质上讲，信息化向智能化作战转型是由信息主导向智能主导过渡，信息在流转过程中，逐步由少到多、由分到合、由繁到精，由大数据分析到云计算处理，进而产生智能，赋予多军兵种联合作战指挥拥有超级大脑，最终推动智能化军事装备逐步从类脑水平向真脑、群脑水平快速递进。

从这个角度说，信息的综合集成是利用“算法”生“智”，赋予多军兵种信息火力打击平台、传感器、指控系统精准发现、识别、捕获和摧毁目标的“智慧”，不仅能够自主控制己方多军兵种作战平台及多维空间、多元化作战行动。

而且在快速的体系攻防过程中，能主动捕捉作战对手的信息流转规律及其薄弱环节，进而遏控或主导作战对手的体系运行和各种行动，掌握包括制信息权在内的综合制权。

以“料敌先机”之智赋“信息火力”之能。即以洞察先机之智驱动信息火力之能，构建智能牵引物质能直达式信息火力打击通道，将参与作战的多军兵种联合作战单元、作战要素、作战系统融合为有机的作战整体，使智慧智能、信息能、物质能相互融合、彼此交融，形成全域、全谱智能优势。

以“脑机交互”之智赋“批亢捣虚”之能。即通过“脑机交互”方式，分析研究敌联合作战体系的网络结构，找出破击敌作战体系的要害目标或薄弱环节，赋予联合作战体系捕捉要害、击敌要害的智慧。

通过“脑机交互”、网络赋权使多军兵种作战单元、作战要素、作战系统甚至是作战平台，具有自适应规划和自主协同的“智能”，使智慧智能、知识与物质、智能与物质能紧密结合，产生智能物化的倍增效能。

以“神经网络”之智赋“自主行动”之能。即通过智能化的“神经元”网络赋权，为多军兵种、多元化作战力量、多维空间作战行动，形成扁平化的指挥控制方式，把战术行动指挥控制权集中到联合战役、甚至是战略指挥员及其指挥机构。

三、何为“智”主释能。

“智”主释能，就是以智能主导信息火力融合，主导信息火力打击，主导体系结构破击，充分发挥多军兵种非对称的精确打击威力，最大限度地精准释放智能化打击威力，对作战对手联合作战体系中的重要目标或关键性薄弱环节实施精准毁伤。

在大幅提升打击效能的同时，减少人员的附带损伤，以最低代价获得最佳的联合作战效果。

从其内涵上看，信息化向智能化作战转型的过程中，战场优势不仅仅局限于以往追求的信息优势、兵力优势、火力优势和机动优势，而是力争对作战对手形成全空间、全要素、全系统、全流程的智能优势，掌控战场主导权和控制权，使战争按己方意图进行或结束。

“智”主信息火力融合。

即智能融入信息作战系统、火力打击平台，智能主导信息力与火力融合，将针对敌作战体系弱点的谋略技术，以人工智能方式集成到信息火力平台中，主导信息作战单元和火力打击平台对目标实施精准的复合性打击，实现对作战对手攻防策略的全掌握，占据战场透明、完全信息博弈的“智”差优势。

“智”主信息火力打击。平时利用大数据技术，收集作战对手情报信息，分析研究其战争持续力和民众的心理承受力，建立基于智能化评估的战略目标数据库、任务规划数据库和联合行动方案库等。

一旦发起作战，信息、火力打击平台从信息生“智”中掌握目标本质特征，从智能化网络中获取目标精准的指示信息，从“神经元”网络“赋权”中凝聚信息火力打击能量，从智能作战运用中达成作战目标，通过“智”主释“能”实现整体行动同步化打击，空前地提高信息火力整体打击效能。

“智”主体系结构破击。从作战体系看，体系之坚基础在结构，体系之利取决于结构，而体系之肋也在于结构。

利用智能化打击手段和作战方式毁瘫作战对手的体系结构，发现并破坏作战对手体系的网络结构和数据结构，毁瘫其网络软件系统，破坏数据链的信息传输，使作战对手体系内各种作战要素、平台既不能互联互通，又不能各自为战，成为信息“孤岛”，从而肢解对手作战体系，使之土崩瓦解。

㈨ 请问:数据库建表时的原则是什么

1. 原始单据与实体之间的关系
可以是一对一、一对多、多对多的关系。在一般情况下，它们是一对一的关系：即一张原始单据对应且只对应一个实体。在特殊情况下，它们可能是一对多或多对一的关系，即一张原始单证对应多个实体，或多张原始单证对应一个实体。这里的实体可以理解为基本表。明确这种对应关系后，对我们设计录入界面大有好处。

〖例1〗：一份员工履历资料，在人力资源信息系统中，就对应三个基本表：员工基本情况表、社会关系表、工作简历表。这就是“一张原始单证对应多个实体”的典型例子。

2. 主键与外键
一般而言，一个实体不能既无主键又无外键。在E—R 图中, 处于叶子部位的实体, 可以定义主键，也可以不定义主键(因为它无子孙), 但必须要有外键(因为它有父亲)。
主键与外键的设计，在全局数据库的设计中，占有重要地位。当全局数据库的设计完成以后，有个美国数据库设计专家说：“键，到处都是键，除了键之外，什么也没有”，这就是他的数据库设计经验之谈，也反映了他对信息系统核心(数据模型)的高度抽象思想。因为：主键是实体的高度抽象，主键与外键的配对，表示实体之间的连接。

3. 基本表的性质
基本表与中间表、临时表不同，因为它具有如下四个特性：
(1) 原子性。基本表中的字段是不可再分解的。
(2) 原始性。基本表中的记录是原始数据（基础数据）的记录。
(3) 演绎性。由基本表与代码表中的数据，可以派生出所有的输出数据。
(4) 稳定性。基本表的结构是相对稳定的，表中的记录是要长期保存的。
理解基本表的性质后，在设计数据库时，就能将基本表与中间表、临时表区分开来。

4. 范式标准
基本表及其字段之间的关系, 应尽量满足第三范式。但是，满足第三范式的数据库设计，往往不是最好的设计。为了提高数据库的运行效率，常常需要降低范式标准：适当增加冗余，达到以空间换时间的目的。

〖例2〗：有一张存放商品的基本表，如表1所示。“金额”这个字段的存在，表明该表的设计不满足第三范式，因为“金额”可以由“单价”乘以“数量”得到，说明“金额”是冗余字段。但是，增加“金额”这个冗余字段，可以提高查询统计的速度，这就是以空间换时间的作法。
在Rose 2002中，规定列有两种类型：数据列和计算列。“金额”这样的列被称为“计算列”，而“单价”和“数量”这样的列被称为“数据列”。
表1 商品表的表结构
商品名称 商品型号 单价 数量 金额
电视机 29吋 2,500 40 100,000

5. 通俗地理解三个范式
通俗地理解三个范式，对于数据库设计大有好处。在数据库设计中，为了更好地应用三个范式，就必须通俗地理解三个范式(通俗地理解是够用的理解，并不是最科学最准确的理解)：
第一范式：1NF是对属性的原子性约束，要求属性具有原子性，不可再分解；
第二范式：2NF是对记录的惟一性约束，要求记录有惟一标识，即实体的惟一性；
第三范式：3NF是对字段冗余性的约束，即任何字段不能由其他字段派生出来，它要求字段没有冗余.
没有冗余的数据库设计可以做到。但是，没有冗余的数据库未必是最好的数据库，有时为了提高运行效率，就必须降低范式标准，适当保留冗余数据。具体做法是：在概念数据模型设计时遵守第三范式，降低范式标准的工作放到物理数据模型设计时考虑。降低范式就是增加字段，允许冗余。

6. 要善于识别与正确处理多对多的关系
若两个实体之间存在多对多的关系，则应消除这种关系。消除的办法是，在两者之间增加第三个实体。这样，原来一个多对多的关系，现在变为两个一对多的关系。要将原来两个实体的属性合理地分配到三个实体中去。这里的第三个实体，实质上是一个较复杂的关系，它对应一张基本表。一般来讲，数据库设计工具不能识别多对多的关系，但能处理多对多的关系。

〖例3〗：在“图书馆信息系统”中，“图书”是一个实体，“读者”也是一个实体。这两个实体之间的关系，是一个典型的多对多关系：一本图书在不同时间可以被多个读者借阅，一个读者又可以借多本图书。为此，要在二者之间增加第三个实体，该实体取名为“借还书”，它的属性为：借还时间、借还标志(0表示借书，1表示还书)，另外，它还应该有两个外键(“图书”的主键，“读者”的主键)，使它能与“图书”和“读者”连接。

7. 主键PK的取值方法
PK是供程序员使用的表间连接工具，可以是一无物理意义的数字串, 由程序自动加1来实现。也可以是有物理意义的字段名或字段名的组合。不过前者比后者好。当PK是字段名的组合时，建议字段的个数不要太多，多了不但索引占用空间大，而且速度也慢。

8. 正确认识数据冗余
主键与外键在多表中的重复出现, 不属于数据冗余，这个概念必须清楚，事实上有许多人还不清楚。非键字段的重复出现, 才是数据冗余！而且是一种低级冗余，即重复性的冗余。高级冗余不是字段的重复出现，而是字段的派生出现。

〖例4〗：商品中的“单价、数量、金额”三个字段，“金额”就是由“单价”乘以“数量”派生出来的，它就是冗余，而且是一种高级冗余。冗余的目的是为了提高处理速度。只有低级冗余才会增加数据的不一致性，因为同一数据，可能从不同时间、地点、角色上多次录入。因此，我们提倡高级冗余(派生性冗余)，反对低级冗余(重复性冗余)。

9. E--R图没有标准答案
信息系统的E--R图没有标准答案，因为它的设计与画法不是惟一的，只要它覆盖了系统需求的业务范围和功能内容，就是可行的。反之要修改E--R图。尽管它没有惟一的标准答案，并不意味着可以随意设计。好的E—R图的标准是：结构清晰、关联简洁、实体个数适中、属性分配合理、没有低级冗余。

10. 视图技术在数据库设计中很有用
与基本表、代码表、中间表不同，视图是一种虚表，它依赖数据源的实表而存在。视图是供程序员使用数据库的一个窗口，是基表数据综合的一种形式, 是数据处理的一种方法，是用户数据保密的一种手段。为了进行复杂处理、提高运算速度和节省存储空间, 视图的定义深度一般不得超过三层。 若三层视图仍不够用, 则应在视图上定义临时表, 在临时表上再定义视图。这样反复交迭定义, 视图的深度就不受限制了。

对于某些与国家政治、经济、技术、军事和安全利益有关的信息系统，视图的作用更加重要。这些系统的基本表完成物理设计之后，立即在基本表上建立第一层视图，这层视图的个数和结构，与基本表的个数和结构是完全相同。并且规定，所有的程序员，一律只准在视图上操作。只有数据库管理员，带着多个人员共同掌握的“安全钥匙”，才能直接在基本表上操作。请读者想想：这是为什么？

11. 中间表、报表和临时表
中间表是存放统计数据的表，它是为数据仓库、输出报表或查询结果而设计的，有时它没有主键与外键(数据仓库除外)。临时表是程序员个人设计的，存放临时记录，为个人所用。基表和中间表由DBA维护，临时表由程序员自己用程序自动维护。

12. 完整性约束表现在三个方面
域的完整性：用Check来实现约束，在数据库设计工具中，对字段的取值范围进行定义时，有一个Check按钮，通过它定义字段的值城。参照完整性：用PK、FK、表级触发器来实现。用户定义完整性：它是一些业务规则，用存储过程和触发器来实现。

13. 防止数据库设计打补丁的方法是“三少原则”
(1) 一个数据库中表的个数越少越好。只有表的个数少了，才能说明系统的E--R图少而精，去掉了重复的多余的实体，形成了对客观世界的高度抽象，进行了系统的数据集成，防止了打补丁式的设计；
(2) 一个表中组合主键的字段个数越少越好。因为主键的作用，一是建主键索引，二是做为子表的外键，所以组合主键的字段个数少了，不仅节省了运行时间，而且节省了索引存储空间；
(3) 一个表中的字段个数越少越好。只有字段的个数少了，才能说明在系统中不存在数据重复，且很少有数据冗余，更重要的是督促读者学会“列变行”，这样就防止了将子表中的字段拉入到主表中去，在主表中留下许多空余的字段。所谓“列变行”，就是将主表中的一部分内容拉出去，另外单独建一个子表。这个方法很简单，有的人就是不习惯、不采纳、不执行。
数据库设计的实用原则是：在数据冗余和处理速度之间找到合适的平衡点。“三少”是一个整体概念，综合观点，不能孤立某一个原则。该原则是相对的，不是绝对的。“三多”原则肯定是错误的。试想：若覆盖系统同样的功能，一百个实体(共一千个属性) 的E--R图，肯定比二百个实体(共二千个属性) 的E--R图，要好得多。
提倡“三少”原则，是叫读者学会利用数据库设计技术进行系统的数据集成。数据集成的步骤是将文件系统集成为应用数据库，将应用数据库集成为主题数据库，将主题数据库集成为全局综合数据库。集成的程度越高，数据共享性就越强，信息孤岛现象就越少，整个企业信息系统的全局E—R图中实体的个数、主键的个数、属性的个数就会越少。
提倡“三少”原则的目的，是防止读者利用打补丁技术，不断地对数据库进行增删改，使企业数据库变成了随意设计数据库表的“垃圾堆”，或数据库表的“大杂院”，最后造成数据库中的基本表、代码表、中间表、临时表杂乱无章，不计其数，导致企事业单位的信息系统无法维护而瘫痪。
“三多”原则任何人都可以做到，该原则是“打补丁方法”设计数据库的歪理学说。“三少”原则是少而精的原则，它要求有较高的数据库设计技巧与艺术，不是任何人都能做到的，因为该原则是杜绝用“打补丁方法”设计数据库的理论依据。

14. 提高数据库运行效率的办法
在给定的系统硬件和系统软件条件下，提高数据库系统的运行效率的办法是：
(1) 在数据库物理设计时，降低范式，增加冗余, 少用触发器, 多用存储过程。
(2) 当计算非常复杂、而且记录条数非常巨大时(例如一千万条)，复杂计算要先在数据库外面，以文件系统方式用C++语言计算处理完成之后，最后才入库追加到表中去。这是电信计费系统设计的经验。
(3) 发现某个表的记录太多，例如超过一千万条，则要对该表进行水平分割。水平分割的做法是，以该表主键PK的某个值为界线，将该表的记录水平分割为两个表。若发现某个表的字段太多，例如超过八十个，则垂直分割该表，将原来的一个表分解为两个表。
(4) 对数据库管理系统DBMS进行系统优化，即优化各种系统参数，如缓冲区个数。
(5) 在使用面向数据的SQL语言进行程序设计时，尽量采取优化算法。
总之，要提高数据库的运行效率，必须从数据库系统级优化、数据库设计级优化、程序实现级优化，这三个层次上同时下功夫。

上述十四个技巧，是许多人在大量的数据库分析与设计实践中，逐步总结出来的。对于这些经验的运用，读者不能生帮硬套，死记硬背，而要消化理解，实事求是，灵活掌握。并逐步做到：在应用中发展，在发展中应用。

㈩ 深圳的双重预防机制怎么做

构建双重预防机制就是要将安全风险逐一建档入账，采取风险分级管控、隐患排查治理双重预防性工作机制。通俗说，双重预防机制就是构筑防范生产安全事故的两重防火墙。

第一重防火墙是管风险，以安全风险辨识和管控为基础，从源头上系统辨识风险、分级管控风险，努力把各类风险控制在可接受范围内，杜绝和减少事故隐患；企业要对辨识出的安全风险进行分类梳理，对不同类别的安全风险，采用相应的风险评估方法确定安全风险等级，安全风险评估过程要突出遏制重特大事故，高度关注暴露人群，聚焦重大危险源、劳动密集型场所、高危作业工序和受影响的人群规模，重大安全风险应填写清单、汇总造册，并从组织、制度、技术、应急等方面对安全风险进行有效管控，要在醒目位置和重点区域分别设置安全风险公告栏，制作安全风险告知卡。全面排查风险点、风险因素和危险源，加强对风险的管控，提高企业本质安全。

第二重防火墙是治隐患，以隐患排查和治理为手段，认真排查风险管控过程中出现的缺失、漏洞和风险控制失效环节，坚决把隐患消灭在事故发生之前。企业不消除隐患，隐患就会消灭企业，甚至造成人亡企灭的严重后果。与其坐以待毙，不如奋力拼搏。

可以说，安全风险管控到位就不会形成事故隐患，隐患一经发现及时治理就不可能酿成事故，要通过双重预防的工作机制，切实把每一类风险都控制在可接受范围内，把每一个隐患都治理在形成之初，把每一起事故都消灭在萌芽状态。安全生产工作与其他工作一样，只有遵行规律方能驾驭它，必须坚定事故可防可控的理念，将风险分级管控和隐患排查治理牢牢挺在前面。

安全风险是某一特定危险情况发生的可能性和后果的组合。重大安全风险排查管控，是通过全面排查和系统评估，对本地区、本行业领域、本单位存在的安全风险进行辫识，从中筛选、确认具有高可能、高后果(造成重大人员伤亡、财产重大损失、恶劣社会影响)的重大安全风险，并主动采取措施对其实施特殊管理和严密控制，有效降低、减小事故发生的可能及造成的后果，把安全风险限制在可防、可控范围之内，解决对重大安全风险“想不到、无人管、管不住”等问题，从而实现防范遏制重特大事故的目的。

赛为“一线三排”的方案简述

方案构成

系统管理

业务数据初始化

业务流程设置

业务权限分组

激励机制

全员参与双机制建设

主动掌握风险辨识方法

主动学习风险管控标准

积极参与隐患排查治理

积分考核执行效果

管控执行

管控标准APP推送

全员隐患排查上报

隐患自动闭环跟进

风险管控实时预警

风险管理系统

的风险辨识和评估、科学的风险

分级，制定切实有效的风险管控标准

、形成完整的风险数据库。

隐患管理

跟踪隐患的整改落实和关闭，实现隐患全过程管理

◆ 隐患排查◆ 隐患上报

◆ 隐患登记◆ 整改措施制定

◆..........

风险地图

风险分级四色分布

运行数据自动统计

管控结果动态展现

安全隐患实时提醒

方案亮点

痕迹化

双机制运行原始记录自动存储，痕迹记录可随时追溯查询，员工一岗双责、尽职减责、失职追责有据可依。

标准化

业务流程标准化，通过系统对双机制的标准化运行提供支撑，通过系统可以开展一系列有针对性的、专业性的风险辨识和隐患排查活动。

动态化

实时采集数据并收集问题，管理层随时掌握现场情况。

智能化

根据隐患排查治理数据，自动生成各项数据统计报表（检查率、符合率、整改率、事故率等），根据内置算法，实时显示动态风险地图，实现风险预警。

专业性

各项检查有来源、有依据；同时通过App将专家的大脑与眼睛带到现场。

成长性

实现安全知识、技能和经验的积累与沉淀，形成企业双机制建设专业数据库。

兼容性

每一模块既能独立运行和单独使用，又能多模块无缝集成，还可以快速实现与企业现有IT系统、政府信息化系统的集成。

易用性

利用移动APP检查作业，业务流转简单方便，易于操作 系统操作可快速上手，熟练掌握。

企业现场安全标准符合率 企业事故统计趋势

方案价值：

■ 风险数据库为巡检与周期性工作内容的确立，提供了依据和来源，风险防控与日常工作有效衔接，避免了风险识别结果与实际工作两张皮的现象。

■ 以防爆PAD替代纸质版巡检表，更便于操作、更直观、更有利于细致的排查巡检要点。

■ 定期短信提醒功能，在很大程度上防止了巡检及各类周期性工作遗失与拖延。

■ 减少了各级安全检查后续统计、录入的工作量。打破了风险管控与隐患排查之间的信息孤岛，使隐患与风险进行了有效的关联，充分体现出了双重预防性管理的理念。

■ 通过对典型隐患进行分享，举一反三，避免类似隐患发生；通过对好的工作经验进行分享，可使得员工积累更多的工作经验；通过对不标准行为、状态进行分享，可使得员工引以为戒，规范行为标准。

■ 通过系统“随机观察”功能，无论何时何处，一旦发现问题或值得鼓励分享的行为，都可以通过拍照、录视频的方式记录下来，直观、方便、快捷。发现的问题可转为隐患，值得鼓励或值得推广的做法可全员分享，增强了行为观察的时效性、实用性。

■ 各级管理者随时可以通过系统很清晰的查看到检查人、检查时间、不合格数量及具体不符合详情等内容。对下达的各类计划，可以按专业、单位、时段区间，快速、便捷的查看计划执行率，对风险防控落实到岗、到人，逐级监控、监管，保障风险管控措施的落实，起到了重要作用。

■ 彻底解决了企业安全生产主体责任分工不清，权责不明，安全责任考核不落地的问题。

■ 属地安全责任划分更加明确，激励了全员参与安全隐患排查治理的热情。

■ 统一了风险辨识的方法，彻底解决了使用风险辨识工具不明确，专业安全管理人员不知道如何开展风险辨识的问题。形成了标准化的风险分级管控清单和标准。

■ 将现场风险管控标准植入双机制信息化系统，有效推动全员参与安全管理，将每项安全作业标准和风险管控措施转化为基层员工的安全作业行为习惯。

■ 隐患管理建立闭环管理，形成隐患识别、报告的良好氛围。

■ 实时动态的四色地图显示及风险管控状况预警，真正做到把安全风险管控挺在隐患前面，把隐患排查治理挺在事故前面。

■ 实现了零事故、零伤亡的目标。成为当地“安全生产管理标杆企业”，政府主管部门推崇和企业学习的对象。