首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
    • 综合排序
    • 最热优先
    • 最新优先
    时间不限
  • 来自专栏腾讯云存储

    筑牢 AI 内容防线:数据万象支持 AIGC 标识

    2.2 音视频元数据实现及技术原理 XMP 是什么?如何在 AIGC 中使用? XMP 是由 Adobe 公司建立并推动的一项开放的元数据标准。其全称为“可扩展元数据平台”。 2.3 文档元数据实现及技术原理 文档格式不同,其嵌入方式也存在差异。这里分别介绍不同格式文件的处理方式。 数据万象支持,如何接入 如何快速接入和体验 AIGC 的能力,数据万象提供了三种方式。 3.1 API 形式助力快速接入 以图片元数据添加和检测示例,给大家介绍。 视频元数据检测效果图 欢迎访问数据万象体验馆及控制台亲身体验 AIGC 流程。 在这一进程中,数据万象将依托自身技术优势,持续为行业提供坚实的支持能力。

    84810编辑于 2025-12-25
  • 来自专栏AIoT技术交流、分享

    嵌入式系统中EMC认证测试

    下面是对嵌入式系统中EMC认证测试的全面分析。 电磁兼容性(EMC)是指电子设备在规定的电磁环境中既能够正常工作,又不会对其他设备产生电磁干扰。 2、EMC认证测试的目标 EMC认证和合测试的主要目标包括: 确保设备不干扰其他设备:设备的电磁发射不得超过规定的限值。 5、EMC认证的法规和标准 不同国家和地区有不同的EMC法规和认证标准。 6、EMC认证测试的挑战 复杂的市场要求:不同市场有不同的认证要求,产品需要在设计阶段考虑这些不同的法规和标准。 因此,嵌入式开发人员需要密切关注EMC设计原则,提前进行性评估,确保产品顺利通过认证并成功投放市场。

    53910编辑于 2025-02-25
  • 远程医疗+实时视频:如何搭建的在线会诊平台

    摘要 远程医疗对实时视频的性、清晰度、隐私保护要求远超直播。 本文面向医院信息科、互联网医院、医疗SaaS团队,拆解在线会诊平台的架构、互动工具与选型策略,介绍腾讯云如何为医疗场景提供稳定可审计的视频底座。 远程医疗的实时视频必须按照医疗级要求重新定义:"低延迟、高保真、强、可审计、可扩展"。 二、在线会诊平台的5个关键能力 能力1:超低延迟的多方实时视频 远程会诊对延迟极其敏感。 三、要点清单 搭建远程医疗平台,以下要点必须逐条核对: 医疗数据分类分级保护:患者病历、影像、音视频需要按等级加密存储,传输过程TLS加密。 八、5个你一定要避免的常见错误 为省成本选择消费级会议软件:与审计能力的缺失会在医疗纠纷出现时付出巨大代价。 忽略录制存证:录制不是"可选项",而是医疗行为的"电子证据"。

    12410编辑于 2026-05-25
  • YashanDB的认证:企业应注意的法律要求

    本文针对企业在使用YashanDB时需关注的认证规法律要求,结合其技术体系及安全特性,提供详尽分析与指导,帮助企业建立、安全的数据库环境。1. 用户身份认证机制与性保障用户身份认证是企业信息安全的基础环节,保障数据库访问仅限授权用户,提高系统的整体安全性。 数据加密技术与法律数据在静态和传输过程中的加密,直接关联数据保密性要求和法规性。 定期开展安全评估与性自查,配合第三方审计。结论随着数据规模和业务复杂度持续提升,企业数据库的认证性要求日趋严格。 未来,随着安全技术与标准的持续演进,企业需持续优化数据库安全架构和管理策略,构建兼具性能和安全的稳健数据基础,助力数字化转型与治理目标的实现。

    35410编辑于 2025-08-18
  • 2025算法备案流程与解析(完整版)

    生成式 AI 服务:如 AIGC 内容生成、智能客服等,需同时完成算法备案与大模型备案(即双备案)。重点行业:金融风控、医疗诊断、新闻出版等涉及公共安全或舆论影响的算法需优先备案。 (二)双备案逻辑算法备案:通过全国统一系统在线提交,侧重算法功能与通用性。大模型备案:需向省级网信办线下提交材料,聚焦模型架构、训练数据及安全措施,审核周期长达 4-6 个月。 (二)技术标准升级数据:境外语料占比≤30%,自采数据需提供《网络数据采集授权书》。训练数据需通过区块链存证或第三方认证,证明来源合法。 国际互认探索:中国正与欧盟、东盟谈判 AI 安全认证互认,未来跨境算法备案可能简化。全生命周期监管:从备案延伸至算法迭代、数据销毁等环节,推动企业建立动态体系。 结语算法备案已从门槛升级为企业竞争力的重要体现。企业需在技术研发阶段嵌入设计,通过双备案制实现全面,同时抓住地方补贴政策红利,在 AI 治理框架下探索创新应用。

    2.5K11编辑于 2025-08-11
  • 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析

    AI产线作业监测系统方案

    现有视觉监控系统难以融合“人体骨骼点动态轨迹”与“关键动作目标点(如工具-工件交互)”,无法实现对“操作顺序-工具使用-安全规程”的全链条判定。 本文提出基于YOLOv12目标检测、RNN-LSTM时序建模与骨骼-动作点关联的智能监测系统,通过多模态感知-骨骼动作融合-分级预警联动技术架构,实现行为识别精度97.2%(实验室数据),实测响应延迟 (三)软件平台功能 边缘预警终端​ 集成三色LED灯(绿-/黄-预警/红-违规)与蜂鸣器,实时反馈状态; 7寸触摸屏显示“当前动作:元件贴装-率98%”“风险提示:电批未校准(置信度92%)”。 云端管理平台​ 实时3D产线数字孪生:映射各工位状态(红色闪烁标识违规); 自动生成结构化合报告(含违规时间/类型/视频切片、操作顺序偏差分析),通过OPC UA协议对接MES系统,实现“识别-预警 AI产线作业监测系统方案基于YOLOv12+RNN深度学习算法,AI产线作业监测系统方案通过集成AI大模型,利用前沿的神经网络建模推理,将人体关键部位骨略点与关键动作目标点相结合进行深度逻辑判定

    69010编辑于 2026-01-12
  • 腾讯电子签医疗解决方案:实现高效医疗文书数字化签署

    医疗行业面临纸质签署效率与挑战 医疗行业每日产生大量需签署文件(如电子病历、处方、知情同意书),传统纸质签署存在存储成本高、身份验证难、医患纠纷风险大及流程繁琐等痛点。 腾讯电子签提供全流程数字化签署方案 腾讯电子签为医疗行业提供安全、的电子合同解决方案,支持公有云/混合云部署,集成实名认证、CA证书及存证服务。 "腾讯电子签的移动签署能力让我们的医护在查房时随时签字,效率提升明显,存证性也完全满足监管要求。" —— 医联,互联网医院业务负责人 腾讯技术生态与保障 腾讯电子签深度融合企业微信、腾讯会议等生态,提供一站式签署体验;具备国家版权局软著认证、ISO27001信息安全管理体系认证及公安部等保三级备案 至信链区块链存证技术实现全流程追溯,为医疗文书提供权威信任背书。 数据来源:腾讯电子签医疗行业解决方案白皮书、客户落地案例实测数据。

    22510编辑于 2026-04-11
  • 来自专栏AI SPPECH

    AI助力:GDPR与CCPA智能检测

    AI性检测中的技术原理 传统的性检测主要依赖人工审核和简单的规则引擎,这种方法在面对海量数据和复杂法规时,效率低下、准确性差、成本高昂。AI技术通过以下原理实现性检测的智能化: 1. 为了提高效率、降低成本、避免违规风险,该企业引入了AI驱动的性检测系统,实现了GDPR的智能化转型。 隐私保护的审计:在不泄露敏感数据的情况下,进行审计和验证。 安全多方评估:多个参与方在不共享敏感数据的情况下,协同进行评估和认证。 从自然语言处理到机器学习,从知识图谱到深度学习,AI技术正在不断拓展性检测的边界和可能性。 然而,AI并不是的替代品,它只是辅助企业实现的强大工具。 企业仍然需要建立完善的管理体系,培养专业的团队,确保AI系统的有效运行和持续优化。同时,随着法规的不断更新和技术的不断发展,AI系统也需要持续学习和进化,以适应新的挑战。

    88310编辑于 2025-11-13
  • 腾讯医疗AI全栈解决方案:提升诊疗效率与能力的实践路径

    国家卫健委发布《医院智慧服务分级评估标准体系(试行)》,明确要求医院在诊前、诊中、诊后建设智能导医模块,并对电子病历应用水平提出4-6级的评级要求。 药事与人力成本压力: 药店执业药师人数配比仅在0.65-0.7左右,且店员缺乏专业用药知识。人工审核处方不仅效率低,且难以应对药品更新频繁带来的安全风险。 开发与安全: 接入流程平均耗时1-4周,复用历史接口最快1天上线。 腾讯搜狗输入法医疗版通过中国信通院软件安全评测及公安部信息安全等级认证,支持私有化部署,已获500+企业客户认可。 案例二:益丰大药房 —— 处方风控 背景: 连锁药店面临执业药师人力不足、药品管理复杂及处方审核风险。 方案: 接入合理用药系统,从用法用量、禁忌症、相互作用等8大维度对处方进行实时审查。 行业荣誉与认证: 荣获互联网医疗健康行业“墨提斯”奖(2018),获评年度“医疗大数据与人工智能解决方案”。

    9910编辑于 2026-05-30
  • 来自专栏公共互联网反网络钓鱼(APCN)

    中小医疗机构邮箱安全漏洞与数据风险研究

    电子邮件作为医患沟通、跨机构协作及行政管理的核心工具,其安全性直接关系到患者隐私保护与机构水平。 本文聚焦中小医疗机构邮箱安全实践中的结构性缺陷,结合技术分析、框架与实证案例,系统探讨邮件账户被攻陷后的连锁风险传导路径,并提出可落地的技术—管理协同防护策略。 全文旨在为资源有限但高敏感的医疗单位提供兼具性与操作性的安全增强路径。 四、组织管理层面的强化路径技术措施需与制度建设协同推进,方能形成闭环。 (二)避免“疲劳”与形式主义部分机构为应付审计而堆砌文档,却忽视实际执行。有效做法是将安全要求嵌入日常流程。

    41110编辑于 2025-12-24
  • 欧盟AI法案生效前的技术挑战

    欧盟AI法案生效前的技术挑战技术要求与实施难点根据欧盟AI法案,自2025年8月2日起,通用人工智能(GPAI)模型提供商必须遵守关键条款,包括维护最新技术文档和训练数据摘要。 后的责任归属不明确系统性风险模型的特殊要求被认定为具有系统性风险的GPAI模型(训练FLOPs超过10^25)需额外遵守:模型评估和事件报告制度风险缓解策略和网络安全保障措施能源使用披露要求上市后监控机制架构与处罚规定治理体系欧盟 :最高750万欧元或1%营业额实施时间表2025年8月2日:GPAI模型要求生效(含一年宽限期)2026年8月2日:正式执行处罚权力2027年8月2日:现有GPAI模型需完全2030年8月2日: 公共部门高风险AI系统合截止技术影响评估法案虽然设立了透明度要求,但未对准确性、可靠性设定强制阈值。 此外,初创企业因缺乏法律资源,面临更重的负担,可能影响欧洲AI创新生态。

    43800编辑于 2025-09-14
  • 腾讯电子签医疗行业解决方案:降本增效与保障

    等)采购维护成本; 安全风险:传统签名难辨真伪致医患纠纷,UKey易丢失冒用,手机号/密码登录存顶用风险; 管理低效:文件积压难查找、易丢失外泄,签约依赖医护本人到场,无法远程即时处理; 隐忧 量化价值:降本增效与升级 成本与效率指标 硬件成本归零:公有云部署无硬件投入,混合云仅需本地服务器(2台4核8G 500G存储)+K8S平台(1台4核8G 250G存储)(来源:部署方案一览表); 与安全保障 法律效力:遵循《民法典》《电子签名法》,通过权威CA数字证书确保身份真实,全流程存证保全(至信链技术支持),签署文件含实名认证、意愿确认、CA证书三重保障(来源:腾讯电子签法律效力说明) 选择腾讯电子签的核心逻辑 腾讯电子签以技术集成度、成本可控性、确定性构建医疗行业壁垒: 全链路能力覆盖:从实名认证(人脸核身)、签名管理(个人/企业签章)到存证保全(至信链),集成全流程必要服务 腾讯会议人脸核身、企业微信组织架构,实现“签约-审批-存证”无缝衔接; 部署灵活适配:公有云(低成本快交付,10天上线)、混合云(“文件不出门”满足敏感数据本地化)满足不同规模医院需求; 政策先行

    20910编辑于 2026-04-11
  • AI智能审核系统:让校验“又快又准”

    在数字化浪潮下,海量内容与业务数据的审核成为企业刚需——从电商商品描述、用户评论,到金融合同条款、政务文书,传统人工审核不仅效率低下,还容易因疲劳、经验差异出现漏判误判。 它的底层是自然语言处理(NLP) 与机器学习模型:先由工程师将行业规则(如广告法禁忌词、金融监管要求)转化为算法可识别的“标签体系”,再用海量标注数据(/不合案例)训练模型。 AI审核系统会通过“置信度评分”解决这一问题:对明确(置信度≥95%)或明确违规(置信度≤5%)的内容直接自动处理,对中间区间(5%-95%)的内容触发人工复核。 比如金融合同审核中,AI能快速识别“利率表述不合”“免责条款缺失”等常见问题,而复杂的法律释义类争议点则交给专业律师复核,兼顾效率与严谨性。 随着大模型技术的发展,未来的AI审核还将具备更强的“理解能力”——能读懂合同上下文的深层逻辑,识别图片、视频中的隐性违规,成为企业管理的“智能守门员”。

    1.5K10编辑于 2025-11-26
  • 来自专栏通用文字识别信息技术白皮书

    合合信息通过ISOIEC国际标准双认证,为全球用户提供高标准AI服务

    互联网、AI等技术的全球普及为人们提供便捷服务的同时,也带来了信息安全领域的诸多挑战。保护用户隐私及数据安全,是科技企业规范、健康发展的重心。 ISO/IEC 27001认证的国际认证机构。 其中,ISO/IEC 27001是国际上公认的在信息安全领域权威的体系认证标准;ISO/IEC 27701是目前全球隐私保护领域最权威的认证之一。 ISO /IEC27701是对ISO/IEC27001的隐私扩展,若要进行ISO/IEC 27701认证,必须先通过或者同时通过ISO/IEC 27001的认证。 本次认证,预示着合合信息在信息安全管理与个人信息保护方面的工作正式获得国际层面的肯定,将助力公司更好地为全球用户提供安全、的技术服务。

    71230编辑于 2023-08-04
  • YashanDB数据库在医疗行业数据中的关键作用

    医疗行业,数据性是确保患者隐私、安全和数据管理的重要基础。医疗数据的敏感性和复杂性,使得相关组织必须遵循严格的规法规,如HIPAA、GDPR等。 YashanDB作为一种现代化数据库解决方案,其设计宗旨和架构特点使其在医疗数据方面发挥了关键作用。本文将深入探讨YashanDB在医疗行业数据中的技术优势和实现机制。 结论YashanDB凭借其强大的架构设计和多方面的技术优势,在医疗行业的数据性方面发挥了至关重要的作用。 随着数据量的不断增长和合标准的逐渐严格,医疗机构必须持续评估和采用新技术,以确保其数据策略的有效实施。 YashanDB不仅可以提高数据安全性和可用性,而且通过其内置的监控与审计功能,帮助医疗机构更好地应对挑战。

    22810编辑于 2025-09-25
  • 搭建互联网医院系统:医疗资质对接与建设解析

    但真正做过落地开发后会发现,决定系统能不能长期稳定跑下去的,前端体验占一小部分,更重要的是资质对接和合体系。 现在医疗监管越来越细,互联网医院APP开发早就不只是搭一套线上问诊工具,而是要同时满足医疗、数据安全、电子处方流转以及支付结算等一整套规则。 一、资质体系是互联网医院的前置条件很多医疗机构在做互联网医院系统开发之前,第一步不是写代码,而是先梳理资质链路。 比如医生端系统通常要接入实名认证、执业资质核验,否则后续业务根本无法展开。更关键的是处方链路必须全程留痕。从问诊、开方、审核到购药,每一步都要有操作记录。 三、数据安全和合已经是基础能力医疗数据本身敏感度很高,病历、问诊记录、检验报告、支付信息都属于强监管范围。所以现在做互联网医院APP开发时,通常都会把数据安全放在底层设计里,而不是后补。

    15910编辑于 2026-05-14
  • 来自专栏公共互联网反网络钓鱼(APCN)

    多态钓鱼对抗与 AI 安全闭环构建研究

    与此同时,企业在部署 AI 防御技术时,普遍面临安全能力与监管要求脱节的AI 安全差距,表现为检测机制缺乏审计留痕、数据处理不符合隐私法规、策略迭代无法满足追溯、风险评估与监管条款不匹配等问题 为应对此类威胁,企业纷纷引入 AI 驱动安全工具,但实践中出现AI 安全差距:AI 检测模型缺乏可解释性、数据处理违反隐私、防护过程无完整审计留痕、策略变更未满足审批、事件响应不符合监管时限要求 3 AI 安全差距的内涵、表现与成因3.1 AI 安全差距的核心内涵AI 安全差距指企业在运用 AI 技术对抗网络威胁时,安全防护能力与监管要求之间存在的不匹配、不同步、不兼容缺口,导致防御效果与达标无法同时满足 3.2 AI 安全差距的典型表现检测机制缺口AI 检测模型黑箱化,缺乏可解释性,无法向监管机构说明判定依据,不符合算法要求。 评估与认证缺口未开展 AI 安全风险评估,未通过等保、ISO27001、PCI DSS 等认证,无法证明能力。第三方审计缺失,内部防御措施不被监管机构认可。

    20510编辑于 2026-04-06
  • 来自专栏云计算D1net

    谷歌云平台通过PCI DSS认证,可处理信用卡信息

    谷歌宣布,其云平台已通过支付卡行业( PCI)数据安全标准( DSS)认证。这意味着开发者们可以在谷歌的云计算平台上保存、处理和交换品牌信用卡的信用卡信息,而无需担心与现有规定冲突。 需要注意的是,现在谷歌云服务并不代表开发者可以一下子将所有信用卡信息存储到谷歌的服务器上。不过开发者现在确实可以用谷歌的平台来搭建自己的解决方案。 谷歌云平台获得 PCI DSS 认证可以让 WePay 尽可能快地根据自身及合作伙伴业务的需求来动态扩展自己的基础设施。” 值得一提的是,微软的 Azure 云平台和亚马逊网络服务也通过了 PCI DSS 认证

    1.5K50发布于 2018-03-20
  • 来自专栏AI大模型

    基于动态知识中枢的HITL AI Agent架构全解析

    此方案涵盖架构的核心设计以及具体的实施路径,尤为适配金融、医疗等对性有着较高要求场景的落地实践。 能力评估层 置信度计算模块(集成SHAP值、不确定性量化) 风险预测模型(金融场景加入性预检) 上下文一致性检测器 人工干预决策中心 分级任务派发系统(L1-L3专家支持) 上下文保持中间件(保障人工介入时的状态延续 审计追踪模块 二、关键技术实施路径 阶段1:业务沙盒验证(2-4周) # 置信度路由伪代码示例 def route_request(input_data): confidence = uncertainty_model.predict as 模型训练池 A->>B: 提交决策结果+修正原因 B->>C: 提取可规则化逻辑(即时生效) B->>D: 清洗结构化数据(进入训练队列) D->>C: 周级模型迭代更新 阶段3:企业级增强(4- 6周) 性嵌入:审计日志满足GDPR/HIPAA要求 灾难恢复:人工接管模式自动触发机制 成本控制:人工介入率 = (1 - e^{-k*模型成熟度}) * 业务风险系数 三、生产环境最佳实践 医疗诊断场景部署案例

    45910编辑于 2025-07-23
  • 来自专栏Java技术

    指导AI金融科技区块链相关研究的经验

    您是否有指导AI+金融科技/区块链相关研究的经验? 2. 对于"AI+稳定币"这类跨学科课题,您会如何帮助学生设计研究框架? 3. 在数据支持方面,您能否指导学生获取相关数据集或推荐资源? 指导AI金融科技/区块链相关研究的经验。指导AI金融科技Goole公司产品经理十年产品市场调研经验,互联网公司 NEXNEO 技术合伙人。 NEXNEO是中国香港的互联网公司平台,主要在开发基于互联网平台的企业agent嵌入式平台平台下面部署应用Agent技术是AI大模型技术的微型量化指导AI金融科技区块链相关研究中国深圳市南山前海 CoderOilStation (程序员编程助手科技股份有限公司)创始人CEO兼执行总裁 互联网平台的区块链设计社区软件创业基金 CoderOilStation创业基金User programmer 个人编程概念的具体实现“AI+稳定币 AI是大模型的基础应用使用大模型技术搭建互联网的基础设施平台,互联网金融是平台的应用部署产品。

    15400编辑于 2025-06-29
领券