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多源數(shù)據(jù)融合的雷達(dá)威力范圍評(píng)估分析方法研究

傳統(tǒng)意義上，由于無(wú)法找到大量獨(dú)立同分布的樣本，雷達(dá)威力范圍評(píng)估分析是小樣本問(wèn)題。從雷達(dá)威力范圍方程出發(fā)，分析其中和雷達(dá)本身工作狀態(tài)、參數(shù)密切相關(guān)的個(gè)性因素，以及和雷達(dá)本身無(wú)關(guān)的目標(biāo)環(huán)境、氣象環(huán)境、操作使用等共性因素，對(duì)不同因素分別進(jìn)行處理，形成能夠關(guān)聯(lián)不同雷達(dá)測(cè)試數(shù)據(jù)的雷達(dá)威力范圍方程。分析整理歷史上目標(biāo)雷達(dá)截面積數(shù)據(jù)，確定其分布規(guī)律；結(jié)合雷達(dá)測(cè)試數(shù)據(jù)分析共性因素的分布規(guī)律；確定雷達(dá)威力范圍的分布規(guī)律，給出雷達(dá)威力范圍的點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)。經(jīng)過(guò)試驗(yàn)分析，所提方法與其他相關(guān)方法相比有較好的優(yōu)越性。

發(fā)表于：11/1/2023

基于元數(shù)據(jù)分離的數(shù)據(jù)管理體系結(jié)構(gòu)及應(yīng)用研究

針對(duì)現(xiàn)有嵌入式工業(yè)計(jì)算設(shè)備的數(shù)據(jù)分散、管理不足等問(wèn)題，提出了一種基于元數(shù)據(jù)分離的數(shù)據(jù)管理體系結(jié)構(gòu)。融合數(shù)據(jù)特性需求，設(shè)計(jì)了一種數(shù)據(jù)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化處理的規(guī)則庫(kù)，構(gòu)建了元數(shù)據(jù)信息組織模型、索引存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)及標(biāo)準(zhǔn)格式的數(shù)據(jù)文件，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)文件與元數(shù)據(jù)分離存儲(chǔ)的管理模式，將數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)至索引目錄磁盤，元數(shù)據(jù)信息實(shí)時(shí)寫入時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)。初步開(kāi)發(fā)了數(shù)據(jù)管理的應(yīng)用原型系統(tǒng)，提升以元數(shù)據(jù)模型為基準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分級(jí)組織管理能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，提高以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向的數(shù)據(jù)管理應(yīng)用服務(wù)效能。

發(fā)表于：11/1/2023

基于多模態(tài)特征融合的社交媒體賬號(hào)分類方法

社交媒體賬號(hào)分類方法從賬號(hào)的屬性信息出發(fā)，通過(guò)構(gòu)建賬號(hào)特征從而對(duì)賬號(hào)進(jìn)行分類，對(duì)從海量社交媒體數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息具有十分重要的作用。現(xiàn)有社交媒體賬號(hào)分類一般基于用戶發(fā)布的信息提取特征，存在賬號(hào)信息描述不完整、分類有效性低的問(wèn)題。針對(duì)上述問(wèn)題，提出了一種基于多模態(tài)特征融合的社交媒體賬號(hào)分類方法。該方法綜合考慮賬號(hào)自身屬性、文本以及賬號(hào)之間的社交關(guān)系等信息，使用張量分析的方法對(duì)賬號(hào)所表現(xiàn)的多模態(tài)特征進(jìn)行融合。相比現(xiàn)有方法，所提方法可以更好地利用賬號(hào)的各種信息，獲得更好的分類效果。通過(guò)實(shí)驗(yàn)，所提方法準(zhǔn)確率達(dá)到了93.74%。

發(fā)表于：11/1/2023

集成電路產(chǎn)業(yè)的多源數(shù)據(jù)融合前沿識(shí)別研究

大數(shù)據(jù)時(shí)代，能夠精準(zhǔn)及時(shí)地識(shí)別研究前沿對(duì)于科技戰(zhàn)略的定位和科研方向的部署尤為重要，可提供更加全面的決策參考和依據(jù)。利用自開(kāi)發(fā)的多源數(shù)據(jù)融合分析方法，從全球期刊論文、會(huì)議論文、專利文獻(xiàn)、科技新聞、研究報(bào)告、科技政策、標(biāo)準(zhǔn)等數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和去噪，有效識(shí)別出集成電路領(lǐng)域當(dāng)前的研究前沿和技術(shù)清單。當(dāng)前全球集成電路領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和重點(diǎn)發(fā)展方向集中在半導(dǎo)體制造設(shè)備、高制程制造技術(shù)上，重點(diǎn)產(chǎn)品集中在高端芯片、功率器件、傳感器、存儲(chǔ)器以及第三代半導(dǎo)體的相關(guān)產(chǎn)品上。中國(guó)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)國(guó)產(chǎn)化迫在眉睫，前沿識(shí)別結(jié)果為政府與企業(yè)提供有價(jià)值的決策支持和參考。

發(fā)表于：10/23/2023

NVIDIA發(fā)布首部DPU和DOCA編程入門書籍

北京時(shí)間 2023 年 10 月 17 日，NVIDIA 宣布由 NVIDIA 撰寫的《數(shù)據(jù)處理器: DPU 編程入門》一書正式上市發(fā)行，成為 NVIDIA 的全球首部 DPU 處理器編程入門書籍。該書由機(jī)械工業(yè)出版社出版，將為使用 NVIDIA BlueField 系列 DPU 和 NVIDIA DOCA 開(kāi)發(fā)環(huán)境的開(kāi)發(fā)者提供實(shí)用指南，助力開(kāi)發(fā)者快速上手，學(xué)習(xí)如何在 DPU 上靈活編程。

發(fā)表于：10/18/2023

神策數(shù)據(jù)案例解讀：企業(yè)如何提升可視化分析能力？

神策分析 2.5 版本正式發(fā)布經(jīng)營(yíng)分析能力以來(lái),已有不少客戶接入使用,并充分實(shí)現(xiàn)了可視化分析能力的提升。本文將為大家分享兩家客戶的真實(shí)反饋,希望能夠幫助您進(jìn)一步了解神策經(jīng)營(yíng)分析的能力。

發(fā)表于：10/10/2023

Spectrum儀器數(shù)字化儀可以10GS/s采樣速度傳輸無(wú)限數(shù)據(jù)流

COTS解決方案可存儲(chǔ)6小時(shí)以上的數(shù)據(jù)，并可持續(xù)進(jìn)行信號(hào)處理

發(fā)表于：10/7/2023

面向區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)交換的層次化訪問(wèn)控制方法

傳統(tǒng)的集中式訪問(wèn)控制模型在某些場(chǎng)景下存在局限性，特別是在政府部門、軍事應(yīng)用等特殊場(chǎng)景中，數(shù)據(jù)的安全管理需要考慮保密性、完整性等因素，并且需要靈活且嚴(yán)格的訪問(wèn)控制機(jī)制。此外，現(xiàn)有的層次化訪問(wèn)控制方法對(duì)訪問(wèn)層級(jí)區(qū)限的評(píng)估和驗(yàn)證過(guò)程存在單點(diǎn)故障問(wèn)題，且存在訪問(wèn)層級(jí)區(qū)限泄露的風(fēng)險(xiǎn)。為了克服這些限制，提出了一種面向區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)交換的層次化訪問(wèn)控制方法，結(jié)合同態(tài)加密實(shí)現(xiàn)對(duì)訪問(wèn)層級(jí)區(qū)限的保護(hù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本方法有效地遏制了用戶“越級(jí)”訪問(wèn)數(shù)據(jù)主體的安全問(wèn)題，且在一些關(guān)鍵的功能上符合預(yù)期的運(yùn)行效率。

發(fā)表于：9/26/2023

創(chuàng)作型人工智能應(yīng)用下作者“數(shù)據(jù)控制權(quán)”的提出

當(dāng)人工智能使用作品作為數(shù)據(jù)來(lái)源并制造產(chǎn)物時(shí)，可能無(wú)法構(gòu)成合理使用。現(xiàn)有著作權(quán)法僅規(guī)定了控制作品電子存儲(chǔ)行為的復(fù)制權(quán)，缺少對(duì)“數(shù)據(jù)使用”行為的控制。使數(shù)據(jù)處理者在獲得電子存儲(chǔ)的復(fù)制許可后，可以利用權(quán)利要素的缺失，自由使用創(chuàng)作型人工智能生成數(shù)據(jù)產(chǎn)物，對(duì)作者利益造成損害。基此，提出了作者的“數(shù)據(jù)控制權(quán)”，并通過(guò)案例分析、文獻(xiàn)研究等方式，論述“數(shù)據(jù)控制權(quán)”設(shè)立的正當(dāng)性、合理性并進(jìn)行框架建構(gòu)，填補(bǔ)著作權(quán)法中數(shù)據(jù)權(quán)利要素的缺失，對(duì)作品的數(shù)據(jù)權(quán)利進(jìn)行針對(duì)性的保護(hù)，同時(shí)也兼顧了作者與數(shù)據(jù)處理者的利益，為人工智能的數(shù)據(jù)使用的行為，提供了一種基于數(shù)據(jù)權(quán)和著作權(quán)相結(jié)合的保護(hù)思路。

發(fā)表于：9/25/2023

數(shù)據(jù)流通的歐盟戰(zhàn)略及其鏡鑒

歐盟近年來(lái)著重?cái)?shù)據(jù)流通，其相關(guān)戰(zhàn)略可提煉為數(shù)據(jù)主權(quán)、單一市場(chǎng)與共同空間。數(shù)據(jù)主權(quán)是歐盟因應(yīng)數(shù)據(jù)博弈的核心戰(zhàn)略，內(nèi)松外嚴(yán)的數(shù)據(jù)流動(dòng)模式為其理念。單一數(shù)據(jù)市場(chǎng)是維護(hù)數(shù)據(jù)主權(quán)的關(guān)鍵路徑，歐盟制定系列法案意圖建設(shè)“公平、自立，跨地域、跨領(lǐng)域”的數(shù)據(jù)市場(chǎng)。共同數(shù)據(jù)空間是建設(shè)數(shù)據(jù)市場(chǎng)的助推機(jī)制，歐盟將基于基礎(chǔ)設(shè)施打造若干數(shù)據(jù)空間。對(duì)此，中國(guó)須理性鏡鑒，立足國(guó)情而非削足適履，建構(gòu)扎根中國(guó)大地的數(shù)據(jù)流通制度體系。

發(fā)表于：9/25/2023

商業(yè)數(shù)據(jù)不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)行為的司法規(guī)制研究*

當(dāng)前大量存在的不正當(dāng)商業(yè)數(shù)據(jù)抓取、流量劫持、數(shù)據(jù)封鎖、惡意干擾等行為，嚴(yán)重干擾了數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代商業(yè)活動(dòng)的有序發(fā)展，并出現(xiàn)了表現(xiàn)形式多樣化與動(dòng)態(tài)化的變化趨勢(shì)。針對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)行為的司法實(shí)踐印證了《反不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)法》第2條及第12條的法律保障效果，同時(shí)也暴露出現(xiàn)有規(guī)定的概括性、條款之間規(guī)范的界限不明確、對(duì)“不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系”認(rèn)定不當(dāng)?shù)葐?wèn)題。為進(jìn)一步加強(qiáng)商業(yè)數(shù)據(jù)不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)行為司法規(guī)制，應(yīng)通過(guò)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)以規(guī)范反不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)法的適用，明確“競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系”作為司法適用的前提，構(gòu)建有利于引導(dǎo)商業(yè)數(shù)據(jù)合理利用的多元化法治體系。

發(fā)表于：9/25/2023

基于三維人臉數(shù)據(jù)增強(qiáng)的深度偽造檢測(cè)方法

隨著深度偽造技術(shù)的發(fā)展，深度偽造視頻的制作及傳播變得越來(lái)越容易，給社會(huì)帶來(lái)了巨大的安全風(fēng)險(xiǎn)，深度偽造檢測(cè)算法成為當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的重要方向。聚焦于提出一種泛化性能更好、效率更高、可解釋性更強(qiáng)的深度偽造檢測(cè)算法，主要針對(duì)DFDC、FaceForensic++及CelebDF三個(gè)深度偽造視頻數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)并以這三個(gè)數(shù)據(jù)集集中訓(xùn)練出檢測(cè)模型，首先使用人臉檢測(cè)算法MTCNN提取人臉圖像，進(jìn)而將EfficientNet網(wǎng)絡(luò)與Transformer架構(gòu)相結(jié)合作為檢測(cè)模型，通過(guò)采用三維人臉數(shù)據(jù)增強(qiáng)、注意力機(jī)制以及全局局部融合方法對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。模型在未使用型集成、知識(shí)蒸餾等方法的基礎(chǔ)上，達(dá)到了與最優(yōu)檢測(cè)效果相當(dāng)?shù)臋z測(cè)水平。

發(fā)表于：9/25/2023

基于數(shù)據(jù)元件與數(shù)據(jù)金庫(kù)打造安全可信金融數(shù)據(jù)空間

基于中國(guó)電子提出的數(shù)據(jù)元件與數(shù)據(jù)金庫(kù)理念，數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)被科學(xué)合理地切分為數(shù)據(jù)資源市場(chǎng)、數(shù)據(jù)元件市場(chǎng)、數(shù)據(jù)產(chǎn)品市場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)“資源化、資產(chǎn)化、資本化”。安全可信金融數(shù)據(jù)空間通過(guò)搭建多對(duì)多的安全可信數(shù)據(jù)空間架構(gòu)模型，融合公共數(shù)據(jù)和社會(huì)數(shù)據(jù)，以信用為手段，以金融科技為抓手，搭建政府、組織、企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)之間的數(shù)據(jù)安全流通橋梁，實(shí)現(xiàn)多主體在線供給需求對(duì)接，支撐數(shù)據(jù)要素實(shí)現(xiàn)安全、高效流通和跨域流通，形成符合經(jīng)濟(jì)學(xué)原理的市場(chǎng)化配置體系。

發(fā)表于：9/25/2023

基于預(yù)訓(xùn)練模型的基層治理敏感實(shí)體識(shí)別方法

基層治理產(chǎn)生的大量敏感數(shù)據(jù)可通過(guò)數(shù)據(jù)脫敏去除隱私內(nèi)容，但這些數(shù)據(jù)包含較多非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，難以直接進(jìn)行數(shù)據(jù)脫敏。因此，需要對(duì)非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別以提取敏感數(shù)據(jù)。首先把敏感實(shí)體分為16類并對(duì)信訪文本進(jìn)行標(biāo)注，輸入層表示采用預(yù)訓(xùn)練模型BERT，編碼層利用雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)汲取上下文信息，解碼層通過(guò)條件隨機(jī)場(chǎng)模型優(yōu)化序列，構(gòu)建了較高精度的基層治理敏感實(shí)體識(shí)別模型。針對(duì)脫敏工作需要，改變假陰性和假陽(yáng)性的loss權(quán)重，并采用敏感實(shí)體框選率輔助評(píng)價(jià)模型性能。在基層治理信訪數(shù)據(jù)集和公共數(shù)據(jù)集MSRA上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，F(xiàn)1值分別為88.38%和90.11%，相較于基準(zhǔn)模型提升了4.64%和3.78%。該模型可應(yīng)用于非結(jié)構(gòu)化文本的敏感實(shí)體識(shí)別，識(shí)別成功率高。現(xiàn)有評(píng)價(jià)指標(biāo)未能較好地反映敏感實(shí)體的間接推理關(guān)系，應(yīng)當(dāng)探索更完善的敏感實(shí)體評(píng)價(jià)體系。

發(fā)表于：9/25/2023

中國(guó)首個(gè)接入大模型的 Linux 操作系統(tǒng)來(lái)了

9 月 22 日，統(tǒng)信軟件運(yùn)營(yíng)的深度社區(qū)正式官宣 deepin 成為首個(gè)接入大模型的開(kāi)源操作系統(tǒng)。

發(fā)表于：9/25/2023