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本文回顾了海伦·尼森鲍姆（Helen Nissenbaum）最近的一本书，该书非常重要，内容为“上下文中的隐私：技术，政策和社会生活的完整性”（斯坦福大学出版社，2010年）。 Nissenbaum提出了一个详细的框架，以更好地理解隐私问题并协助制定符合21世纪需求的隐私政策。 她提出的框架是情境完整性（Contextual Integrity，CI），该框架旨在确定新的社会技术系统对与在特定上下文中传输个人信息有关的现有，根深蒂固的规范（社会和/或法律规范）的影响。 重点是信息流。 根据CI的说法，一旦我们观察到信息传输规范的变化，就可以认为隐私受到了侵犯，但是可以推翻这一假设。 因此，我们应该根据一般道德原则以及特定背景下的价值观和目标来评估这种变化。 该评论将本书定位在当前有关隐私的激烈辩论中，并确定了人们对可以回答当前和即将出现的挑战的最新隐私理论的渴望。 在总结了本书的主要论点之后，本综述提出了三个关键论点。 首先，它指出了依赖上下文作为隐私分析的组织单位的局限性。 许多上下文是动态的，不稳定的，并且缺少任何清晰的可靠信息规范集。 在数字环境中尤其如此。 其次，该评论认为，CI对隐私的元辩证原则（或多个原则）分配的位置不足。 我认为，隐私理论不可避免地要确定其基本的元原理，尽管可能如此困难。 因此，就寻求理论研究而言，CI可能非常有帮助，但只是作为更广泛的规范分析的一部分。 它可以补充隐私的辩护理论，但不能取代它。 第三，评论认为我们已经有了一个元原理，可以最好地解释和证明隐私是一种社会和哲学概念以及一项法律权利：隐私即控制。 根据这种方法，隐私权是自治人应对其个人信息进行的控制，这些信息涉及其个人信息的收集，处理和进一步使用，包括后续转让。 尼森鲍姆（Nissenbaum）对这一理论的讨论充其量只能使它处于次要地位。 但是，该评论认为，“将隐私作为控制权”仍然是最强的隐私概念。 它肯定存在问题，并且面临着CI可以协助清除的紧迫挑战，但不应将其简化为纯粹的传输规范。

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一本很好的学习数据仓库ETL的方面的书。

RSSCN7 Dataset 包含 2800 幅遥感图像，从谷歌地球收集的图像，这些图像来自于 7 个典型的场景类别 —— 草地、森林、农田、停车场、住宅区、工业区和河湖，其中每个类别包含 400 张图像，分别基于 4 个不同的尺度进行采样，1:700,1:1300,1:2600,1:5200，四个尺度各100张。该数据集中每张图像的像素大小为 400*400，场景图像的多样性导致其具有较大的挑战性，这些图像来源于不同季节和天气变化，并以不同的比例进行采样。

The PAC1932/3/4 are two, three and four-channel power and energy monitoring devices. A high-voltagemultiplexer sequentially connects the inputs to a bus voltage monitor and current sense amplifier that feed high-resolution ADCs. Digital circuitry performs power calculations and energy accumulation.

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Android数据记录器 简单的Android应用程序可记录传感器数据，以进行基于运动的活动识别。 将数据记录为带有时间戳的.csv文件 可以在[sdcard] / Download / AllData_ [timestamp] .csv中找到输出文件 应用程序中提供了两个按钮“ EXIT”和“ ENTER”来输入断点，这些按钮提供的数据本质上是由ENTER / EXIT标记标记的空数据 每当有数据更改时，都会写入新的传感器数据，因此数据的分辨率至少为10毫秒，并且最大为传感器检测到数据更改需要花费的时间。 问题 时间戳是Java中System.getmilliseconds（）返回的原始时间戳。