【摘 要】
:
数字经济是天然的信用经济,优化和完善征信数据治理机制,强化征信机构的数据服务能力,对于提升数字经济的整体信用环境具有重要意义。根据当前数字经济与征信业高度融合、双向促进的发展态势,分析数字经济环境下征信数据治理的需求和难点;在国内外经典的数据治理定义和框架的基础上,结合数字经济时代我国征信业的发展需求和特点,设计一个比较全面和系统的征信数据治理框架。该框架兼顾发展与安全,有助于提升征信数据治理的专
论文部分内容阅读
数字经济是天然的信用经济,优化和完善征信数据治理机制,强化征信机构的数据服务能力,对于提升数字经济的整体信用环境具有重要意义。根据当前数字经济与征信业高度融合、双向促进的发展态势,分析数字经济环境下征信数据治理的需求和难点;在国内外经典的数据治理定义和框架的基础上,结合数字经济时代我国征信业的发展需求和特点,设计一个比较全面和系统的征信数据治理框架。该框架兼顾发展与安全,有助于提升征信数据治理的专业性和科学性,为具体的应用场景提供理论参考。
其他文献
目的 分析产房护理中开展“一对一”全产程陪护对缩短产程时间的作用。方法 纳入2019年6月—2021年2月在山东省临沭县人民医院生产的产妇92例为研究对象,以随机数字表法分为对照组和观察组各46例,对照组给予常规产房护理,观察组给予“一对一”全产程陪护护理。比较两组产妇接受不同护理后第一、二、三产程时间及母婴结局(自然分娩率、剖宫产率、会阴侧切率、新生儿Apgar评分、不良妊娠结局发生率),评估两
为了研究植物内源激素对黄芩生长的影响,建立了同时测定黄芩中赤霉素3、脱落酸、吲哚乙酸和顺式玉米素4种植物内源激素含量的液相色谱串联三重四极杆质谱的测定方法。对该方法进行优化和验证,结果表明,以Agilent ZORBAX SB-C18(4.6 mm×150.0 mm×3.5μm)为色谱柱;以0.1%甲酸水为水相,甲醇为有机相梯度洗脱;流速为0.6 mL/min;柱温为30℃;进样量为20μL;进样
为了响应新课改的号召,在当前小学教学中,课外阅读越来越被教师所重视。不仅在教学中加入了课外导读的内容,更在知识考查中对学生的阅读量和文学常识作出了明确的要求。课外阅读作为语文教学中的一个要点,它不仅对扩充学生的知识储备有着极大的促进作用,长期培养课外阅读的习惯,更能够对学生的语文综合素养和文学素养进行培养和熏陶,为我国培养更多"腹有诗书气自华"的高质量人才。
对江苏省4所高职院校的康复治疗技术专业的课程设置进行对比分析,经过讨论提出对课程设置相关的思考与建议,为国内高职院校康复治疗技术专业人才培养方案的修订提供参考。
<正>《3—6岁儿童学习与发展指南》中指出,“幼儿社会领域的学习与发展过程是其社会性不断完善并奠定健全人格基础的过程。”因此,幼儿社会性发展是幼儿发展的重要组成部分,对幼儿的全面发展及未来人生有着极为重要的意义。在日常的教育教学实践中我们发现,童话剧活动对促进幼儿社会性发展有得天独厚的作用。原因在于:首先,幼儿身上天生具有从事艺术活动的倾向和能力,幼儿的艺术活动能够表现幼儿的生命需求,所以童话剧对
采用原位还原法制备碳化钛MXene-金纳米复合材料(AuNPs@Ti3C2 MXene),并用于制备高灵敏的日落黄电化学传感器。对修饰电极和日落黄的电化学行为进行研究,分析结果发现,在最优条件下,日落黄的方波伏安峰电流与其浓度在0.01~100μmol/L范围内呈现良好的线性关系,检出限为2.4 nmol/L,说明MXene独特的手风琴结构和纳米金良好的导电性协同作用,显著提高了日落黄的电化学响应
自20世纪始,云计算、大数据、互联网等新兴技术与学习教育正在急速融合,在线开放课程也应运而生。大规模在线开放课程是一种基于网络的新课程模式,具有开放获取、不受时空限制等特点。在世界范围内,网络公开课在线开放课程大规模兴起和发展,更在2012年起风靡全球,给高等教育带来了新的挑战和发展机遇[1]。基于互联网的教学资源共享不断的创新,传统教学模式难以满足教与学的需求,新的挑战和机遇迭现。面对信息时代浪
语料库文体学研究是语料库语言学与文体学相结合的研究方法,基于语料库的文学作品文体分析可以通过语料库科学的量化分析研究文学作品的深层含义,挖掘作者的写作风格,有助于提高文本分析的科学性和准确性。本文运用语料库软件AntConc3.5.8,通过提取词表(Word List)、关键词(Keyword)、搭配词表(Collocates)及索引(Concordance)等功能分析了短篇小说《雨》的叙事主题、
风光摄影的构图,简单地说,就是如何把要表现的景物围绕主题思想合理地安排在画面的适当位置,并分出主次,加以美化,起到鲜明、生动、优美、感人的作用。这就是构图的任务。也可以说,构图就是通过对画面的"经营",产生感人的艺术魅力,达到充分表现主题思想、抒发作者情感的目的。
针对航空发动机叶片缺陷检测过程中表面噪声较大以及检测精度较低的问题,提出了一种基于改进YOLOv5的叶片表面缺陷检测方法。通过叶片表面缺陷图像采集和典型缺陷标注构建了航空发动机叶片表面缺陷数据集;采用K-means++算法代替K-means算法对标记框进行聚类,获得最适合该数据集中标记框的锚框;在主干网络中结合CBAM注意力机制模块,并且采用EIoU损失函数替换原CIoU损失函数,提高对叶片表面缺