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從認(rèn)證全過程視角理解與完善個(gè)人信息保護(hù)認(rèn)證制度[其他][數(shù)據(jù)中心]

個(gè)人信息保護(hù)認(rèn)證與個(gè)人信息跨境提供中其他出境制度相比，可以實(shí)現(xiàn)個(gè)人信息安全與自由流動(dòng)之間的平衡，比安全評(píng)估制度具有更自由的流動(dòng)性，比標(biāo)準(zhǔn)合同具有更穩(wěn)定的安全性。在全球數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)逐漸占據(jù)主導(dǎo)地位的今天，個(gè)人信息保護(hù)認(rèn)證制度有其巨大的實(shí)施價(jià)值。同時(shí)，認(rèn)證機(jī)構(gòu)作為個(gè)人信息保護(hù)認(rèn)證中關(guān)鍵的一環(huán)，要求認(rèn)證機(jī)構(gòu)具有公平性和專業(yè)性的資質(zhì)，在認(rèn)證中保持客觀中立并發(fā)揮應(yīng)有的專業(yè)水平。然而，個(gè)人信息保護(hù)認(rèn)證制度在我國剛剛起步不久，相關(guān)法律規(guī)定還不完善，具體落實(shí)的幾個(gè)方面都存在不足，主要包括認(rèn)證前啟動(dòng)、認(rèn)證中審查和認(rèn)證后擔(dān)責(zé)。因此，在認(rèn)證前啟動(dòng)要秉持自愿認(rèn)證與強(qiáng)制認(rèn)證相結(jié)合；在認(rèn)證中擴(kuò)大可申請(qǐng)認(rèn)證的主體范圍，并建立分級(jí)分類認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)制度；在認(rèn)證后完善私法和公法雙重救濟(jì)途徑。

發(fā)表于：1/25/2024

基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)和卷積去噪自編碼器的水聲信號(hào)識(shí)別方法[模擬設(shè)計(jì)][智能交通]

針對(duì)復(fù)雜水聲信號(hào)的分類識(shí)別問題，提出了一種新的網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)，將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積去噪自編碼器結(jié)合到一起應(yīng)用于水聲信號(hào)Lofar譜的分類識(shí)別中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型能夠利用更少的參數(shù)學(xué)習(xí)更豐富的魯棒性特征，目標(biāo)識(shí)別的總體準(zhǔn)確率達(dá)到81.2%，與傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法相比具有更高的識(shí)別準(zhǔn)確率。

發(fā)表于：1/25/2024

基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的西部方向氣候模式預(yù)測訂正研究[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

基于氣候預(yù)測對(duì)西部方向環(huán)境保障的重要性，針對(duì)高原地區(qū)氣候模式準(zhǔn)確度不高的現(xiàn)實(shí)困境，采用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，充分處理氣候系統(tǒng)非線性統(tǒng)計(jì)特征。首先利用隨機(jī)森林，對(duì)氣候模式融合網(wǎng)格數(shù)據(jù)進(jìn)行訂正；而后將訂正網(wǎng)格進(jìn)行EOF分解，采用信息流算法挖掘環(huán)流因子與時(shí)間序列因果關(guān)系，構(gòu)建不同模態(tài)下高影響因子集；采用隨機(jī)森林進(jìn)行建模，預(yù)報(bào)不同模態(tài)的時(shí)間序列；最后還原預(yù)報(bào)的格點(diǎn)場，完成模式格點(diǎn)數(shù)據(jù)修訂。結(jié)果表明，經(jīng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法修訂后的氣候模式預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度、預(yù)報(bào)技巧顯著提高，同時(shí)，模型預(yù)報(bào)的穩(wěn)定度也有較大提升。本研究基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行氣象大數(shù)據(jù)挖掘，提升氣候模式預(yù)測效能，旨在為提升西部方向氣候預(yù)測水平提供方法思路。

發(fā)表于：1/25/2024

基于Kalman算法的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)可擴(kuò)展性優(yōu)化算法[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

為了優(yōu)化大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)可擴(kuò)展性能，提高大數(shù)據(jù)架構(gòu)資源利用率，通過引入Kalman算法設(shè)計(jì)了一種大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)可擴(kuò)展性優(yōu)化算法。首先，綜合考慮大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)與多核環(huán)境內(nèi)存布局之間的兼容性，設(shè)計(jì)架構(gòu)內(nèi)存布局。其次，設(shè)計(jì)分布式共享內(nèi)存協(xié)議，確保各個(gè)進(jìn)程在訪問共享內(nèi)存時(shí)能夠正確地協(xié)同工作，提高存儲(chǔ)架構(gòu)的容錯(cuò)性。在此基礎(chǔ)上，利用Kalman算法，動(dòng)態(tài)調(diào)整存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載，進(jìn)而優(yōu)化大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)，以提高其可擴(kuò)展性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，應(yīng)用該算法后，大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)的資源利用率始終高于對(duì)照組，均達(dá)到了96%以上，最高達(dá)到了98%，架構(gòu)可擴(kuò)展性優(yōu)化效果顯著，服務(wù)器資源利用更充分，大規(guī)模數(shù)據(jù)處理更高效。

發(fā)表于：1/25/2024

基于事件表示的虛假情報(bào)檢測研究*[模擬設(shè)計(jì)][信息安全]

隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起，虛假情報(bào)的廣泛傳播給社會(huì)輿論治理和情報(bào)分析帶來了困難，準(zhǔn)確地分辨虛假情報(bào)能夠幫助相關(guān)部門和人員有針對(duì)性地進(jìn)行處理。為了提高虛假情報(bào)檢測的效率，提出了基于事件表示的虛假情報(bào)檢測方法。首先，收集情報(bào)文本，并對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理操作；其次將收集到的情報(bào)文本轉(zhuǎn)化成詞向量；然后，通過LSTM層捕捉情報(bào)文本深層次的語義特征；接著使用全連接層，目的在于將高維特征嵌入到低維向量空間，從而獲得情報(bào)文本的最終表示；最終，將分類結(jié)果反饋給相關(guān)情報(bào)人員進(jìn)行鑒別處理。經(jīng)在謠言數(shù)據(jù)集上的驗(yàn)證表明，該方法可以較好地區(qū)分謠言事件與非謠言事件，為更精準(zhǔn)地實(shí)現(xiàn)情報(bào)鑒別提供支持。

發(fā)表于：1/25/2024

基于邊緣緩存的數(shù)據(jù)服務(wù)共享技術(shù)[模擬設(shè)計(jì)][信息安全]

在嵌入式裝備系統(tǒng)中，大數(shù)據(jù)作為一種戰(zhàn)略資產(chǎn)，在優(yōu)勢獲取與效率提升方面的價(jià)值日益凸顯。然而，多源異構(gòu)、位置分散的大數(shù)據(jù)缺乏有效利用和深度融合，難以滿足業(yè)務(wù)應(yīng)用向智能化、協(xié)同化轉(zhuǎn)變的需求。為此，以大數(shù)據(jù)共享利用為導(dǎo)向，基于邊緣計(jì)算與緩存技術(shù)，將數(shù)據(jù)加工為一種產(chǎn)品和服務(wù)能力，以滿足嵌入式系統(tǒng)中不同應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)品共享的需求；從數(shù)據(jù)服務(wù)共享架構(gòu)、數(shù)據(jù)服務(wù)管理調(diào)度方法、數(shù)據(jù)服務(wù)共享方法等三個(gè)方面，探討分布式數(shù)據(jù)服務(wù)共享技術(shù)的可行性，以滿足嵌入式裝備系統(tǒng)數(shù)字化在數(shù)據(jù)智能、數(shù)據(jù)協(xié)同、決策支持等方面的關(guān)鍵需求。通過大數(shù)據(jù)的開發(fā)利用，推動(dòng)智能應(yīng)用的升級(jí)更新。

發(fā)表于：1/25/2024

融合注意力機(jī)制和Child-Sum Tree-LSTM的二進(jìn)制代碼相似性檢測[模擬設(shè)計(jì)][信息安全]

抽象語法樹是一種代碼的樹型表示，它保留了代碼中定義良好的語句組件、語句的顯式順序和執(zhí)行邏輯。包含豐富語義信息的抽象語法樹可以在二進(jìn)制分析時(shí)通過反編譯生成，并且已經(jīng)作為代碼特征應(yīng)用于二進(jìn)制代碼相似度檢測。抽象語法樹中不同類別的節(jié)點(diǎn)承載著不同的語義信息，對(duì)整棵樹的語義具有不同的貢獻(xiàn)程度。然而現(xiàn)有的二進(jìn)制代碼相似度檢測方法所用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法對(duì)抽象語法樹節(jié)點(diǎn)進(jìn)行重要性區(qū)分，影響了模型的訓(xùn)練效果。針對(duì)該問題，提出了一種融合注意力機(jī)制和Child-Sum Tree-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的跨指令集、跨代碼混淆二進(jìn)制代碼相似性檢測方法。首先使用二進(jìn)制分析工具IDA Pro對(duì)二進(jìn)制代碼反編譯提取架構(gòu)無關(guān)的抽象語法樹特征，并利用隨機(jī)采樣構(gòu)造訓(xùn)練樣本對(duì)。然后使用抽象語法樹訓(xùn)練樣本對(duì)訓(xùn)練融合注意力機(jī)制和Child-Sum Tree-LSTM的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在公開數(shù)據(jù)集BINKIT上的實(shí)驗(yàn)表明，所提方法的AUC和Accuracy指標(biāo)分別為94.1%、66.2%，優(yōu)于Child-Sum Tree-LSTM算法。

發(fā)表于：1/25/2024

航天器微功率電推進(jìn)發(fā)展介紹[模擬設(shè)計(jì)][航空航天]

航天器微功率電推進(jìn)發(fā)展介紹

發(fā)表于：1/24/2024

上海首家第三方整車OTA測試實(shí)驗(yàn)室攜手MVG 填補(bǔ)智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試領(lǐng)域空白[測試測量][汽車電子]

　　天線測量解決方案領(lǐng)導(dǎo)者M(jìn)icrowave Vision Group（MVG ）近日宣布，中國信通院上海工創(chuàng)中心（以下簡稱“上海工創(chuàng)中心”）與浙江埃科汽車技術(shù)服務(wù)有限公司（以下簡稱“浙江埃科”）耗時(shí)近兩年時(shí)間聯(lián)合打造的上海首家第三方整車天線性能測試（以下簡稱“整車OTA測試”）實(shí)驗(yàn)室建成并投入運(yùn)營。該實(shí)驗(yàn)室引入了MVG多探頭天線測量測試系統(tǒng) SG 3000，是上海地區(qū)唯一一家同時(shí)支持整車級(jí)和零部件級(jí)OTA測試的實(shí)驗(yàn)室。

發(fā)表于：1/22/2024

淺談醫(yī)院高管對(duì)臨床移動(dòng)解決方案的觀點(diǎn)轉(zhuǎn)變[其他][醫(yī)療電子]

　　近幾年移動(dòng)技術(shù)在某些臨床工作流程中的應(yīng)用已經(jīng)非常普遍，包括標(biāo)本采集和藥物管理，但并沒有在所有的醫(yī)療保健工作流程中得到普及，而且目前已得到部署的移動(dòng)技術(shù)在可靠性、隱私性、安全性、連接性和互操作性方面也沒有完全達(dá)到醫(yī)療界的高標(biāo)準(zhǔn)。憑借以上這幾個(gè)原因就足以讓醫(yī)院高管重新評(píng)估“臨床移動(dòng)性”的真正含義以及滿足功能要求所需的技術(shù)類型，也正是得益于這種行業(yè)前瞻性，行業(yè)對(duì)于臨床移動(dòng)性的定義和需求在2022年得以進(jìn)一步發(fā)展，同時(shí)也推動(dòng)了醫(yī)院對(duì)全新移動(dòng)性硬件、軟件和服務(wù)的投資。這一行業(yè)變化在中國的醫(yī)療保健行業(yè)也日益明顯，麥肯錫的研究報(bào)告指出，隨著中國醫(yī)療體系的進(jìn)一步數(shù)字化和數(shù)據(jù)導(dǎo)向，新的技術(shù)將推動(dòng)虛擬臨床試驗(yàn)和數(shù)字化監(jiān)測的落地。

發(fā)表于：1/22/2024

低 IQ 技術(shù)可實(shí)現(xiàn)更高效的電源管理[電源技術(shù)][汽車電子]

隨著電子技術(shù)和系統(tǒng)的迅猛發(fā)展，電池如今可謂是無處不在，為包括個(gè)人電子設(shè)備和電動(dòng)汽車 (EV) 在內(nèi)的各種設(shè)備供電。轉(zhuǎn)向電池電源的趨勢沒有減緩的跡象，與此同時(shí)，設(shè)計(jì)的挑戰(zhàn)仍然存在，那就是如何在更長的時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)更高的電池性能。

發(fā)表于：1/19/2024

為刻蝕終點(diǎn)探測進(jìn)行原位測量[測試測量][工業(yè)自動(dòng)化]

刻蝕終點(diǎn)探測用于確定刻蝕工藝是否完成、且沒有剩余材料可供刻蝕。這類終點(diǎn)探測有助于最大限度地減少刻蝕速率波動(dòng)的影響。

發(fā)表于：1/19/2024

機(jī)電執(zhí)行器需要智能集成驅(qū)動(dòng)器解決方案以增強(qiáng)邊緣智能[人工智能][工業(yè)自動(dòng)化]

為了增強(qiáng)邊緣智能，機(jī)電執(zhí)行器需要智能和高度集成的驅(qū)動(dòng)器解決方案。這些智能邊緣設(shè)備融合了執(zhí)行器和傳感器功能，支持在機(jī)器層面更好地進(jìn)行實(shí)時(shí)決策，并向更高的控制層級(jí)、云或AI生產(chǎn)力解決方案提供原位反饋信息。本文討論了模擬和數(shù)字技術(shù)交匯之處——智能邊緣的智能驅(qū)動(dòng)器解決方案和技術(shù)

發(fā)表于：1/17/2024

基于污點(diǎn)分析的二進(jìn)制程序漏洞檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)*[可編程邏輯][信息安全]

針對(duì)現(xiàn)階段二進(jìn)制程序的靜態(tài)分析多依賴于人工經(jīng)驗(yàn)規(guī)則導(dǎo)致的低效率問題，以及大多數(shù)二進(jìn)制程序漏洞掃描檢測系統(tǒng)性能和可擴(kuò)展性較低的問題，設(shè)計(jì)并且實(shí)現(xiàn)了一個(gè)簡易版的基于污點(diǎn)分析的二進(jìn)制程序漏洞檢測系統(tǒng)。與現(xiàn)有的二進(jìn)制程序漏洞檢測系統(tǒng)相比，本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)改進(jìn)了Java指針分析中提出的算法，使得分析過程的數(shù)據(jù)抽象部分和指針分析部分得到了分離，進(jìn)一步簡化了污點(diǎn)分析，提高了分析的性能和可擴(kuò)展性。此外，將漏洞模式單獨(dú)抽離出來，能夠更加方便地進(jìn)行漏洞模式的自定義。

發(fā)表于：1/17/2024

UFS 4.0是如何幫助手機(jī)加速的？[嵌入式技術(shù)][消費(fèi)電子]

　　如果近期你有購買新推出的高性能或是旗艦款手機(jī)，一定能在游戲載入、拍攝4K高清視頻、開啟大容量文件時(shí)即刻擁有絲滑體驗(yàn)。原本漫長的應(yīng)用載入時(shí)間被縮短到可以忽略不計(jì)，這不僅得益于手機(jī)SoC的迭代升級(jí)，手機(jī)存儲(chǔ)的讀寫性能更是在其中占據(jù)了重要因素。有意思的是，新發(fā)售的智能手機(jī)中，大多數(shù)都不約而同的選擇了UFS 4.0*1存儲(chǔ)方案。那么UFS 4.0是如何改變移動(dòng)端的使用體驗(yàn)，又為何可以受到旗艦級(jí)手機(jī)歡迎的？這次不妨讓我們花點(diǎn)時(shí)間，了解UFS 4.0的厲害之處。

發(fā)表于：1/10/2024