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這個系統處理哪些輸入資料？

這個已部署的系統在運作時處理的輸入資料。

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輸入資料

這個系統處理哪些輸入資料？

這個已部署的系統在運作時處理的輸入資料。

Datachain

Answer
Some devices, such as a gate or a display, take no data in. Answer it when the system processes data.
Icon shape
Data in motion: what goes in, what processes it, and what comes out.

Context: 個人資訊

這個系統處理資料時，資料可識別個人的程度。元素名稱說明資料的內容；這個顏色則表示資料識別個人的直接程度。

匿名化資料與人有關、但已切斷身分連結的資料。已去除識別資訊、模糊化、彙總或加入雜訊，使這個系統無法合理地將紀錄連回特定個人。
假名化資料每個人的資料都連結到一個代碼（雜湊值、ID、特徵範本），讓這個系統能在不同事件中認出同一個人，但代碼本身不會透露姓名。若有額外資訊，仍可能重新識別身分。
可識別資料資料含有直接識別資訊（姓名、地址、帳號名稱、可辨認的臉孔或聲音、車牌號碼），或帶有這個系統在處理過程中用來查出法定身分的代碼。

Variables

  • 說明 Required

測量資料感測器讀數：空氣品質、溫度、音量、能源、水流量。系統接收來自實體感測器的數值測量結果，通常不與任何人連結。例如：空氣品質監測器的PM2.5讀數、聲音感測器的分貝值、電表的度數（千瓦小時）。地點資料位置、路線、周遭環境或樓層平面圖。系統接收描述某物所在位置的資料。例如：手機的GPS座標、人行道的人流計數、建築物走廊的地圖。行為資料點按、選擇、行走路徑、停留時間、購買或查詢。系統接收人們行為的紀錄。例如：在路線指引自助服務機上點選的目的地、加入購物車的商品、在公用終端機輸入的搜尋字詞。生物特徵資料臉孔、指紋、聲紋、步態、手勢、視線、姿勢。系統接收來自人體的生物訊號。例如：在驗票閘門擷取的臉孔、自助服務機麥克風錄下的聲音、由上方攝影機分析的步態。關於您的決定另一個系統已經對某人做出的資格判定、分類、排名或是或否的判定。系統接收這項先前的決定並作為輸入。例如：來自另一個模型的信用評分、上游傳來的允許進入標記、流程前段指派的分流等級。生成內容由AI系統製作的文字、影像、音訊或影片。系統接收這些合成內容並進一步處理。例如：將大型語言模型（LLM）撰寫的摘要送入翻譯工具、將生成的照片交給內容審核模型、將文字轉語音的片段送往音訊系統。營運資料時程表、路線、預算、使用人數統計、公共紀錄或其他行政資料，不涉及任何特定個人。系統接收描述場所或服務如何運作的資料。例如：學校各時段的使用人數、垃圾收運路線、大眾運輸時刻表、部門預算。實體動作顯示實體世界中某件事已改變的訊號：門打開、燈亮起、警報響起。系統從上游的致動器或感測器接收這些變化的跡象。例如：驗票閘門解鎖事件、感測器記錄到的空調調整、上游播放的廣播警示。建議或預測另一個系統先前產生的建議、預測、風險評分或排名。系統接收這項參考性的輸出結果並加以使用。它與具約束力的決定不同，因為它只提供參考，而不做出裁定。例如：預測的需求曲線、先前模型產生的風險評分、導航服務建議的路線。敏感個人資料健康、財務、信仰、性傾向、移民身分，或其他帶有法律與社會風險的個人資訊。系統接收這類受保護的資料。例如：診所自助服務機上的保險資格、福利申請的進度、自行填報的人稱代名詞。