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MDCC 2014航旅纵横的演进之路

该文档来自MDCC 2014中国移动开发者大会。中国民航信息网络股份有限公司唐红武发表了题为“航旅纵横的演进之路”的主题演讲，欢迎下载！

张炜彬：手游公司如何利用Facebook出海

该文档来自MDCC2013中国移动开发者大会上，Facebook亚太区游戏行业高级销售经理张炜彬所分享的《手游公司如何利用Facebook出海》。 更多请参见 MDCC 2013专题：http://special.csdncms.csdn.net/mdcc2013

于丽丽：寻找移动电子商务新契机

目前移动电子商务行业的增长率已超过了电子商务行业其他细分领域。与丽丽将分享其关于电商如何根据群体共性指定有效的市场策略以抓住商机的看法。

科技成果进场交易前，评估备案环节需要准备哪些材料？.docx

科易网基于40亿+科创知识图谱数据库，深度探索AI技术在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景，研究科技创新领域的AI+数智化解决方案，推动科技创新与产业创新智能化发展。

人工智能基于类型化方法的训练数据获取与处理体系：构建数据中心化AI治理框架

内容概要：本文从类型化视角系统研究了人工智能训练数据的获取与处理体系，提出应构建多元化、高质量、合规有序的数据供给体系。文章首先分析数据获取的三种类型：来源类型（网络公开抓取、开源数据集、多源协同）、合规性类型（合法性困境与制度供给）以及产业组织类型（“隐身劳动”到多元协作）。随后构建数据处理的类型化体系，包括四方面：阶段类型（从“生语料”到“归档数据集”的五阶段流程）、操作类型（形成包含采集、清洗、标注、脱敏、去重、切片、向量化等在内的“数据操作工具箱”）、范式类型（推动从“模型中心”向“数据中心”的范式转型），以及管理类型（建立覆盖全生命周期的治理框架）。最后指出，AI治理正迈向以数据为中心的新范式，需通过制度完善、产业协同、技术创新与监管强化实现系统性突破。; 适合人群：从事人工智能研发、数据治理、算法合规及相关政策研究的专业人员，尤其适用于AI企业技术管理者、数据科学家、法律合规从业者及政府监管部门人员。; 使用场景及目标：①理解AI训练数据获取的合法路径与产业协作模式；②掌握数据处理的全流程阶段划分与核心技术操作；③推动“数据为中心”的AI开发范式转型；④构建符合法律与伦理要求的全生命周期数据治理体系。; 阅读建议：此资源理论与实践结合紧密，建议读者结合实际项目中的数据采集、清洗、标注与合规流程进行对照学习，并重点关注“数据操作工具箱”与“数据中心AI”范式，以提升数据工程化能力和治理水平。