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【做信號鏈，你需要了解的高速信號知識（二）】高速的挑戰(zhàn) – 抖動和眼圖[測試測量][工業(yè)自動化]

　　做高速的工程師最頭疼的問題就是抖動和眼圖測量Fail。抖動和眼圖測量就像是一個照妖鏡，任何一個設計不當，都可能會導致抖動和眼圖結果的惡化，而要解決抖動和眼圖問題，工程師往往無從下手。

發(fā)表于：3/26/2024

管窺校準溝通之道，有效溝通是成功校準的基礎[測試測量][工業(yè)自動化]

　　泰克深知，校準服務提供商與客戶溝通的準確性和一致性對于校準過程的成功至關重要。我最近有幸與 A2LA 的 Stephanie Morin 在一場網(wǎng)絡研討會中聚焦校準領域，探討了一些重點話題，具體如下。我們旨在解讀常見的行業(yè)術語，找出溝通障礙，并向您展示如何通過有關各方的密切合作來消除這些障礙。

發(fā)表于：3/26/2024

電動汽車無線電池管理革命已經(jīng)開始，投資回報潛力巨大[電源技術][汽車電子]

　　電動汽車（EV）行業(yè)向無線電池管理系統(tǒng)（wBMS）的演進在許多方面都是不可避免的。對于任何飽受有線系統(tǒng)固有的復雜性、BOM成本、空間和人力代價所困擾的人來說，無線BMS相對于有線BMS的優(yōu)勢是非常明顯的，無論針對什么應用。

發(fā)表于：3/26/2024

新思科技推出業(yè)界首個1.6T以太網(wǎng)IP整體解決方案[人工智能][數(shù)據(jù)中心]

　　加利福尼亞州桑尼維爾，2024年3月13日 – 新思科技（Synopsys, Inc.，納斯達克股票代碼：SNPS）近日宣布，正式推出業(yè)界首個1.6T以太網(wǎng)IP整體解決方案，該方案大幅提升數(shù)據(jù)密集型人工智能（AI）工作負載的帶寬和吞吐量。超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心是萬物智能時代的重要支柱，亟需高帶寬、低延遲的芯片和接口來快速處理PB級數(shù)據(jù)。新思科技全新1.6T以太網(wǎng)IP解決方案將助力芯片開發(fā)團隊面向AI和數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡應用打造業(yè)界速度領先的芯片。

發(fā)表于：3/25/2024

簡化退化模型的真實圖像超分辨率網(wǎng)絡[人工智能][信息安全]

圖像超分辨率任務常用雙三次下采樣以構造數(shù)據(jù)集訓練網(wǎng)絡，但雙三次下采樣由于退化模型固定，導致網(wǎng)絡泛化能力低，無法用于真實世界低分辨率圖像。為解決上述問題本文提出預處理模塊，通過預處理模塊與雙三次下采樣數(shù)據(jù)集得到的網(wǎng)絡相結合，在減少資源消耗的同時提高其泛化能力。此外，還針對不同的精度需求設計了特征學習訓練策略和多任務聯(lián)調策略。通過根據(jù)不同需求采用相應的訓練策略，在滿足精度需求的同時具有消耗計算資源少、訓練速度快以及適用范圍廣的特點。實驗證明，增加預處理模塊的網(wǎng)絡以較少的模型參數(shù)增加量換取了重建效果和感知質量方面的較大提升，并且通過不同策略實現(xiàn)了進一步的精度提高。

發(fā)表于：3/25/2024

基于CNN-Transformer混合構架的輕量圖像超分辨率方法[人工智能][信息安全]

針對基于混合構架的圖像超分模型通常需要較高計算成本的問題，提出了一種基于CNN-Transformer混合構架的輕量圖像超分網(wǎng)絡STSR（Swin Transformer based Single Image Super Resolution）。首先，提出了一種并行特征提取的特征增強模塊（Feature Enhancement Block，F(xiàn)EB），由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network，CNN）和輕量型Transformer網(wǎng)絡并行地對輸入圖像進行特征提取，再將提取到的特征進行特征融合。其次，設計了一種動態(tài)調整模塊（Dynamic Adjustment，DA），使得網(wǎng)絡能根據(jù)輸入圖像來動態(tài)調整網(wǎng)絡的輸出，減少網(wǎng)絡對無關信息的依賴。最后，采用基準數(shù)據(jù)集來測試網(wǎng)絡的性能，實驗結果表明STSR在降低模型參數(shù)量的前提下仍然保持較好的重建效果。

發(fā)表于：3/25/2024

一種用于輔助兵棋推演的快速決策框架研究[其他][信息安全]

基于一般的決策和規(guī)劃流程，提出了一個面向兵棋推演的快速決策框架（Rapid Military Decision Framework，RMDF），該框架針對異構實體模型，通過分層的網(wǎng)格環(huán)境對復雜推演環(huán)境簡化建模，將推演實體的作用效果，簡化為地面、海上和空中三個網(wǎng)格環(huán)境層次上的作用效果，并以熱圖的形式在網(wǎng)格環(huán)境中顯示，通過推演實體的核心參數(shù)來確定其性能模型和行為模型，并基于一致性包算法實現(xiàn)任務分配，生成備選行動策略，通過快速仿真實現(xiàn)推演策略的迭代優(yōu)化，能夠在推演之前或推演期間提供行動方案的快速評估，可以有效地輔助兵棋推演指揮人員進行復雜態(tài)勢下的兵棋推演。

發(fā)表于：3/25/2024

基于遺傳算法和LightGBM的網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知模型[其他][信息安全]

針對傳統(tǒng)煙草工業(yè)系統(tǒng)中的網(wǎng)絡流量異常檢測方法存在的特征間聯(lián)系和上下文信息丟失等問題，提出了一種基于遺傳算法改進的LightGBM模型，此模型能夠使得模型避免陷入局部最優(yōu)情況。首先通過計算構建樹模型對數(shù)據(jù)降維，從高維數(shù)據(jù)中挖掘出對于檢測效果影響重要的關鍵特征信息，并使用提出的模型對這些關鍵特征信息進行分析。為了評估模型的有效性與優(yōu)越性，使用準確率和損失進行模型評價，并與其他網(wǎng)絡流量異常檢測模型Tabular model、TabNet、LightGBM、XGBoost進行對比。使用公開數(shù)據(jù)集 CIC.IDS.2018 進行實驗分析。結果表明，在高特征的網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知下，多分類和二分類的識別準確率分別達99.43%和99.87%，在低特征情況下，多分類和二分類的識別準確率分別達98.73%和99.39%，具有較高準確率以及良好的靈活性和魯棒性。

發(fā)表于：3/25/2024

依賴差分隱私：關聯(lián)數(shù)據(jù)集下的高斯機制[其他][信息安全]

差分隱私(Differential Privacy)是一種數(shù)據(jù)擾動框架，它保證查詢結果在概率上不可區(qū)分。研究表明差分隱私應用于關聯(lián)數(shù)據(jù)集時，將帶來隱私泄露的風險。根據(jù)依賴差分隱私(Dependent Differential Privacy)，量化了依賴差分隱私敏感度的度量；隨后，提出了依賴差分隱私-高斯機制算法(Gaussian Mechanism Algorithm Dependent Differential Privacy)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)擾動，同時證明了該機制滿足隱私保證的基本定理；通過使用真實數(shù)據(jù)集的實驗表明，GMA DDP在管理依賴數(shù)據(jù)的隱私-效用權衡方面具有較高的可用性。

發(fā)表于：3/25/2024

關于智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)安全治理框架的探究[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車市場快速發(fā)展，智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)量增長迅猛，數(shù)據(jù)交換愈加頻繁。高價值和高敏感特性，使得如何保證數(shù)據(jù)安全成為智能網(wǎng)聯(lián)汽車行業(yè)監(jiān)管部門和車輛生產企業(yè)共同關注的重點。目前，針對智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)安全治理并沒有統(tǒng)一的實踐標準，基于智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)安全合規(guī)要求，從數(shù)據(jù)安全控制角度出發(fā)，對智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)安全治理框架進行初步探索，以數(shù)據(jù)分類分級為基礎，以數(shù)據(jù)生命周期安全管理為主線，構筑包括數(shù)據(jù)安全管理、數(shù)據(jù)安全技術、數(shù)據(jù)安全運營和數(shù)據(jù)處理場景安全管理在內的整體數(shù)據(jù)安全治理框架，為智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)安全提供一種體系化治理路徑。

發(fā)表于：3/25/2024

數(shù)據(jù)產權新范式下的企業(yè)數(shù)據(jù)持有者權[其他][信息安全]

企業(yè)數(shù)據(jù)權屬不清給數(shù)據(jù)產品市場化交易帶來巨大障礙，延用傳統(tǒng)產權保護模式已經(jīng)捉襟見肘，如何尋求更為合理的產權配置方案已成為學界日益關注的焦點。《數(shù)據(jù)二十條》創(chuàng)新性提出構建數(shù)據(jù)產權“三權分置”的新范式，賦予企業(yè)數(shù)據(jù)持有者權，是促進數(shù)據(jù)社會化流通和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的必然要求。但該政策指引并不能直接與法定權利作等價轉換，需要通過立法程序予以法定化，個人利益和共同善則為其權利建構提供了正當化依據(jù)。從本質上看，企業(yè)數(shù)據(jù)持有者權是一種對數(shù)據(jù)的“弱支配權”，其淡化了所有權的絕對排他支配性，強調企業(yè)對數(shù)據(jù)的事實支配控制。在權利內容上，包含持有、處理、收益和處分權能，旨在實現(xiàn)數(shù)據(jù)的使用與交換雙重價值，以此化解企業(yè)數(shù)據(jù)上承載的多元主體利益沖突，保護企業(yè)合法權益，實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素價值。

發(fā)表于：3/25/2024

自動化行政的裁量困境與解決路徑[其他][信息安全]

行政裁量自動化是行政裁量與人工智能相結合的產物，也是順應智慧政府建設的必然趨勢。但由于計算機程序算法的確定性特征，在編程中不允許存在二義性，特別是法條中俯拾皆是的“不確定法律概念”帶來的模糊性，給行政裁量的自動化造成困難，很多學者因此認為，行政自動化系統(tǒng)不能處理裁量問題。事實上，模糊邏輯理論是人類處理這一問題的有力工具，將其引入自動化系統(tǒng)可以突破傳統(tǒng)二值邏輯的束縛，并為運用模糊產生式規(guī)則處理行政裁量問題奠定堅實的基礎。

發(fā)表于：3/25/2024

流量劫持罪名認定的困境與紓解——基于數(shù)據(jù)安全法益的視角[其他][信息安全]

流量劫持不僅會因破壞市場競爭秩序被反不正當競爭法規(guī)制，還有可能因參與網(wǎng)絡黑灰產業(yè)犯罪而落入刑法范疇。基于行為復雜與主體多元的特性，流量劫持的罪名認定存在計算機犯罪與財產犯罪兩種典型觀點，其背后反映出虛擬財產法益、網(wǎng)絡秩序法益與系統(tǒng)安全法益的取舍。基于流量劫持行為過程和應用場景的考量，其本質應為對計算機信息系統(tǒng)或應用程序的數(shù)據(jù)通信行為加以非法控制，侵害了數(shù)據(jù)安全法益。破壞計算機信息系統(tǒng)罪所保護的數(shù)據(jù)安全法益，與流量劫持的侵害法益趨同，具有適用的可行性與必要性；同時需要對數(shù)據(jù)、應用程序、干擾等入罪要件進行刑法教義學釋義。

發(fā)表于：3/25/2024

算法解釋權：賦權爭議、適用邏輯與適用機制[其他][信息安全]

自動化決策算法在商業(yè)領域的應用日漸廣泛，算法治理成為法學研究的熱點。在算法治理探索的路徑上，算法解釋權的引入具有重要意義。我國《個人信息保護法》第24條第3款規(guī)定了具有中國特色的算法解釋權，但在權利構造上依舊模糊。因此需要圍繞算法解釋權的構成要件展開分析，從主體、時間和內容三個方面著重討論算法解釋權的適用機制，有助于為算法解釋權適用提供充分的理論依據(jù)和具體的操作指引。

發(fā)表于：3/25/2024

在不斷發(fā)展的電動汽車充電市場中，為什么提升互操作性非常重要[電源技術][汽車電子]

　　Charging Interface Initiative （CharIN）是擁有 330 家會員公司的行業(yè)協(xié)會，許多不同國家/地區(qū)的此類組織正在推動在充電系統(tǒng)領域，針對所有類型的電動汽車制定互操作性標準。除了開發(fā)已被多個國家/地區(qū)的 EV 充電器制造商采用的組合充電系統(tǒng) （CCS），CharIN 還在穩(wěn)步推進，希望通過多種方式實現(xiàn)美國特斯拉快速充電站使用的北美充電標準（NACS）的標準化。

發(fā)表于：3/25/2024