详细信息：
成果简介：设计深度学习数据智能模型和基于区块链和隐私计算的跨域数据安全算法，开展移动与工业互联网数据智能分析与跨域安全管控关键技术的研究，实现数据智能利用和安全生产管理，提升工业安全生产和多域场景下的数据智能安全管控效能。
成果核心创新点：在跨域数据安全管控方面，结合区块链与隐私计算技术优势，设计高效的跨域数据访问控制与密态计算核心算法，以构建多域场景下数据要素安全流通与整合利用的解决方案。
成果详细用途：增强对移动社会网络、工业场景以及特定行业场景复杂数据的建模与安全管控能力
预期效益说明：团队实际研发的分级关联特征提取、自适应混合预测、数据特征对抗填充等系列工业数据智能分析模型，已逐步适配于渤海油田、中海油LNG安全输储、钢铁制造等工业互联网平台的工业数字化平台中，取得良好的示范应用效果。
成果简介：设计深度学习数据智能模型和基于区块链和隐私计算的跨域数据安全算法，开展移动与工业互联网数据智能分析与跨域安全管控关键技术的研究，实现数据智能利用和安全生产管理，提升工业安全生产和多域场景下的数据智能安全管控效能。
成果核心创新点：在跨域数据安全管控方面，结合区块链与隐私计算技术优势，设计高效的跨域数据访问控制与密态计算核心算法，以构建多域场景下数据要素安全流通与整合利用的解决方案。
成果详细用途：增强对移动社会网络、工业场景以及特定行业场景复杂数据的建模与安全管控能力
预期效益说明：团队实际研发的分级关联特征提取、自适应混合预测、数据特征对抗填充等系列工业数据智能分析模型，已逐步适配于渤海油田、中海油LNG安全输储、钢铁制造等工业互联网平台的工业数字化平台中，取得良好的示范应用效果。
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李晴
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