2022年第二十九届厦门市小学生LOGO语言竞赛（初赛）试卷

内容概要：《银行业保险业信息科技非现场监管报表2024》是一套面向银行和保险机构的信息科技监管工具，涵盖基础、季度、月度三类报表及年度报告，用于全面评估机构在信息科技治理、基础设施、重要信息系统、项目管理、软硬件使用、安全管理、开发测试、运行维护、业务连续性、外包管理等方面的合规与管理水平。2024版相较往年进行了多项修订，强化了数字化转型、风险评估、数据安全、灾备能力、外包管理等领域的指标细化与信息披露要求，旨在提升金融机构信息科技风险管理能力和监管透明度。适合人群：银行业与保险业金融机构的信息科技管理人员、风险合规人员、审计人员及监管对接人员。使用场景及目标：①作为金融机构向金融监管总局报送信息科技非现场监管数据的标准依据；②指导机构建立健全信息科技治理体系，识别和防控信息科技风险；③支持监管机构对行业整体信息科技运行状况进行监测与评估。其他说明：该报表体系强调数据真实性与时效性，要求机构按时填报并留存相关佐证材料，适用于各类持牌金融机构，尤其关注重要信息系统和关键基础设施的安全可控。

GDPR（《通用数据保护条例》）是欧盟制定的数据保护法规，2018年5月25日正式生效，适用于处理欧盟居民个人数据的全球机构，无论其位于哪个国家。 ‌核心内容‌数据主体权利‌：包括知情权、访问权、更正权、删除权（被遗忘权）等十余项权利。 ‌‌数据处理原则‌：遵循数据最小化、存储期限限制等原则，要求企业在数据处理前需获得用户明确同意。 ‌‌跨境传输规则‌：明确要求境外机构处理欧盟数据时需符合GDPR标准，即使接收方为关联公司也需遵守相关规定。 ‌法律影响‌罚款机制‌：违法企业最高可被处以2000万欧元（约1.5亿元人民币）罚款，或全球营业额的4%（取较高者）。 ‌‌典型案例‌：2019年英国航空公司因数据泄露被罚1.8339亿英镑，创初期最高处罚纪录；2025年6月欧盟更新指南，进一步明确第三国数据请求合规要求。 ‌最新动态2025年9月更新的GDPR第48条指南2.0版，进一步细化跨国企业应对数据请求的合规流程，强调数据保护与税收调查的平衡

内容概要：本文提出了一种轻量级基于图的大型语言模型（LLM）框架——GraphEval，用于研究创意评估。该框架将复杂的科研想法分解为多个可理解的观点节点，并通过LLM关系抽取或BERT相似度构建观点图。在此基础上，提出了两种评估方法：GraphEval-LP（无需训练的标签传播算法）和GraphEval-GNN（基于图神经网络的预测模型），并通过引入时间信息与伪造抄袭样本来增强对创意新颖性的判断能力。实验表明，该框架在多个数据集上显著优于现有基线方法，F1分数提升至少14%，且计算与API成本较低，还能有效识别剽窃创意。; 适合人群：从事自然语言处理、人工智能评审系统、学术评价自动化等相关领域的研究人员和技术开发者，尤其是关注LLM应用稳定性与公平性的专业人士。; 使用场景及目标：①解决传统LLM在创意评估中因提示敏感性和主观偏见导致的不稳定性问题；②实现对科研论文摘要等复杂语义内容的细粒度、可解释性评估；③提升自动评审系统的准确性与公正性，特别是在检测重复或低创新性工作方面。; 阅读建议：建议结合开源代码（https://github.com/ulab-uiuc/GraphEval）进行实践复现，重点关注观点提取、图构建及新颖性建模模块的设计逻辑，并对比不同GNN架构与关系抽取方式的效果差异，以深入理解其鲁棒性与泛化能力。

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