"金融数据 特征"相关数据
更新时间:2024-11-22镝数聚为您整理了"金融数据 特征"的相关数据,搜报告,找数据,就来镝数聚,镝数聚帮您洞察行业动态,了解行业趋势。
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- 金融数据安全,数据安全分级指南指南详细的说明了数据安全分级的原则、方法和流程,并在附件当中给出了《金融业机构典型数据定级规则参考表》。2020年发布时间:2020-07-08
- 金融数据保护治理白皮书(2022)2023年发布时间:2023-06-02
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- 2016-2019年广东金融发展核心数据该统计数据包含了2016-2019年广东金融发展核心数据。包括金融总资产、金融增加值、存贷款余额等项目。2016-2019年发布时间:2020-09-14
- 消费金融行业信用研究(中)——行业信用特征本文阐述了消费金融行的业务模式及盈利模式,分析了消费金融供给主体的经营状况。2020年发布时间:2021-01-14
- 金融行业数据安全治理案例汇编(2022年)2022年发布时间:2023-06-20
- 2024金融数据资产估值与交易研究报告2023年发布时间:2024-08-26
- 2023金融行业数据要素市场化白皮书2023年发布时间:2024-10-12
- 北京金融科技产业联盟:金融业数据应用发展报告(2021-2022)2021-2022年发布时间:2023-06-05
- 2023金融数据中心网络数字化能力建设研究报告2023年发布时间:2023-11-22
- 生物特征识别白皮书随着现代社会对公共安全和身份鉴别的准确性、可靠性要求 日益提高,传统的密码和磁卡等身份认证方式因容易盗用和伪造 等原因已远远不能满足社会的需求。而以指纹、人脸、虹膜、静 脉、声纹等为代表的生物特征以其唯一性(即任 意两人的特征应不同)、稳健性(即特征不随时间变化)、可采 集性(即特征可以定量采集)、高可信度和高准确度在身份认证 中发挥着越来越重要的作用,受到越来越多的重视。生物特征识别(biometrics)是指为了进行身份识别而采用自 动技术对个体生理特征或个人行为特点进行提取,并将这些特征 或特点同数据库中已有的模板数据进行比对,从而完成身份认证 识别的过程。理论上,所有具有普遍性、唯一性、稳健性、可采集性的生 理特征和个人行为特点统称为生物特征。与传统的识别方式不同, 生物特征识别是利用人类自身的个体特性进行身份认证。通用生 物特征识别系统应包含数据采集、数据存储、比对和决策等子系统。 生物特征识别技术涉及内容广泛,包括指纹、人脸、虹膜、 静脉、声纹、姿态等多种识别方式,其识别过程涉及到数据采集、 数据处理、图形图像识别、比对算法、软件设计等多项技术。目 前各种基于生物特征识别技术的软硬件产品和行业应用解决方案 在金融、人社、公共安全、教育等领域得到了广泛应用。2017年发布时间:2021-06-02
- 2018年粤港澳大湾区城市金融核心数据对比该统计数据包含了2018年粤港澳大湾区城市金融核心数据对比。包括GDP、金融业增加值等项目。2018年发布时间:2020-09-14
- 2020年中国养老金融调查数据该统计数据包含了2020年中国养老金融调查数据。据中国养老金融50人论坛发布的《中国养老金融调查2020》数据显示,中国人的投资方式依然是银行存款或银行理财。72%的人都通过银行存款或理财进行财富储备,购买年金或商业养老保险以及基金的方式分别占34%、22%。2020年发布时间:2020-10-16
- 金融业数据库创新发展报告(2023)2023年发布时间:2024-05-17
- 金融反欺诈与大数据风控研究报告2023年发布时间:2024-08-30
- 2024海量数据处理技术金融应用研究报告2023年发布时间:2024-08-23
- 利用图谱数据技术发现互联金融中狡猾的羊毛党本文介绍了羊毛党的背景,利用图谱数据技术了发现互联金融中狡猾的羊毛党,并分享了Talkingdata羊毛党识别解决方案。2016年发布时间:2020-08-11
- 1984-2017中国PPP发展历程及特征分析1984-2017年发布时间:2022-05-10
- 2019-2020年广东、江苏、上海、浙江核心金融数据对比该统计数据包含了2019-2020年广东、江苏、上海、浙江核心金融数据对比。广东各项指标领先。2019-2020年发布时间:2020-09-14