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數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)新范式下的企業(yè)數(shù)據(jù)持有者權(quán)[其他][信息安全]

企業(yè)數(shù)據(jù)權(quán)屬不清給數(shù)據(jù)產(chǎn)品市場化交易帶來巨大障礙，延用傳統(tǒng)產(chǎn)權(quán)保護(hù)模式已經(jīng)捉襟見肘，如何尋求更為合理的產(chǎn)權(quán)配置方案已成為學(xué)界日益關(guān)注的焦點(diǎn)。《數(shù)據(jù)二十條》創(chuàng)新性提出構(gòu)建數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)“三權(quán)分置”的新范式，賦予企業(yè)數(shù)據(jù)持有者權(quán)，是促進(jìn)數(shù)據(jù)社會化流通和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必然要求。但該政策指引并不能直接與法定權(quán)利作等價轉(zhuǎn)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(quán)利建構(gòu)提供了正當(dāng)化依據(jù)。從本質(zhì)上看，企業(yè)數(shù)據(jù)持有者權(quán)是一種對數(shù)據(jù)的“弱支配權(quán)”，其淡化了所有權(quán)的絕對排他支配性，強(qiáng)調(diào)企業(yè)對數(shù)據(jù)的事實支配控制。在權(quán)利內(nèi)容上，包含持有、處理、收益和處分權(quán)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(hù)企業(yè)合法權(quán)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(jié)合的產(chǎn)物，也是順應(yīng)智慧政府建設(shè)的必然趨勢。但由于計算機(jī)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(xué)者因此認(rèn)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(yùn)用模糊產(chǎn)生式規(guī)則處理行政裁量問題奠定堅實的基礎(chǔ)。

發(fā)表于：3/25/2024

流量劫持罪名認(rèn)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(dāng)競爭法規(guī)制，還有可能因參與網(wǎng)絡(luò)黑灰產(chǎn)業(yè)犯罪而落入刑法范疇。基于行為復(fù)雜與主體多元的特性，流量劫持的罪名認(rèn)定存在計算機(jī)犯罪與財產(chǎn)犯罪兩種典型觀點(diǎn)，其背后反映出虛擬財產(chǎn)法益、網(wǎng)絡(luò)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(yīng)用場景的考量，其本質(zhì)應(yīng)為對計算機(jī)信息系統(tǒng)或應(yīng)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(jī)信息系統(tǒng)罪所保護(hù)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(yīng)用程序、干擾等入罪要件進(jìn)行刑法教義學(xué)釋義。

發(fā)表于：3/25/2024

算法解釋權(quán)：賦權(quán)爭議、適用邏輯與適用機(jī)制[其他][信息安全]

自動化決策算法在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用日漸廣泛，算法治理成為法學(xué)研究的熱點(diǎn)。在算法治理探索的路徑上，算法解釋權(quán)的引入具有重要意義。我國《個人信息保護(hù)法》第24條第3款規(guī)定了具有中國特色的算法解釋權(quán)，但在權(quán)利構(gòu)造上依舊模糊。因此需要圍繞算法解釋權(quán)的構(gòu)成要件展開分析，從主體、時間和內(nèi)容三個方面著重討論算法解釋權(quán)的適用機(jī)制，有助于為算法解釋權(quán)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(shù)][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(lǐng)域，針對所有類型的電動汽車制定互操作性標(biāo)準(zhǔn)。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(jìn)，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(biāo)準(zhǔn) （NACS）的標(biāo)準(zhǔn)化。

發(fā)表于：3/25/2024

Turbo譯碼SOVA算法的研究與實現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

針對低軌道衛(wèi)星通信的應(yīng)用需求，為了降低干擾，減小負(fù)荷，通常采用卷積碼、Turbo碼等信道編碼的方法提升傳輸?shù)目煽啃阅堋urbo碼是一種具有接近香農(nóng)極限定理的優(yōu)異信道碼，SOVA譯碼是Turbo碼的一種譯碼方法。以CCSDS推薦的Turbo碼為例，研究了網(wǎng)格圖在SOVA譯碼過程中的功能和用法，并與Viterbi譯碼進(jìn)行了對比，并基于網(wǎng)格圖詳細(xì)闡述了SOVA譯碼的原理和實現(xiàn)步驟，最后對SOVA譯碼的實現(xiàn)過程進(jìn)行了仿真驗證。該方法已實際應(yīng)用于項目，經(jīng)測試該方法實現(xiàn)簡單，獲得了良好的信道編碼增益。

發(fā)表于：3/20/2024

星載高增益寬頻帶高指向性陣列天線設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

針對衛(wèi)星對X波段通信系統(tǒng)電磁波傳輸?shù)男枨螅O(shè)計了一款新型X波段高增益寬頻帶高指向性微帶陣列天線。采用平面多層板形式，通過多種技術(shù)手段改善天線性能。陣列天線采用側(cè)饋的能量輸入方式、多層縫隙耦合饋電設(shè)計提高天線帶寬，同時將輻射層和饋電網(wǎng)絡(luò)層分離以減小電磁波串?dāng)_和提升分離設(shè)計簡約度，增加金屬反射層以提高天線正向增益和前后比。根據(jù)工程總體需求，共設(shè)計了64陣元和256陣元的矩形微帶陣列天線。兩種天線經(jīng)加工測試結(jié)果與仿真結(jié)果基本一致。該天線實現(xiàn)了高增益、寬頻帶、高指向性等性能指標(biāo)，對X波段星地?zé)o線通信系統(tǒng)的設(shè)計有一定指導(dǎo)意義。

發(fā)表于：3/20/2024

用于FPGA平臺上圖像快速旋轉(zhuǎn)的改進(jìn)CORDIC算法[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)數(shù)字算法（CORDIC）被廣泛應(yīng)用于消旋、相機(jī)邊框等系統(tǒng)中。在對傳統(tǒng)CORDIC算法分析的基礎(chǔ)上提出了重編碼預(yù)測和多倍迭代優(yōu)化的方法，并用MATLAB進(jìn)行了仿真，又在VIVADO上進(jìn)行了FPGA驗證與對比。實驗結(jié)果表明，上述優(yōu)化相對傳統(tǒng)CORDIC算法以及VIVADO自帶的CORDIC IP核顯著減少了迭代次數(shù)，消耗了更少的資源，計算的精度也有了一定的提升。

發(fā)表于：3/20/2024

基于RuoYi-Cloud的勞動教育平臺建設(shè)[其他][其他]

為幫助學(xué)生學(xué)習(xí)勞動文化、進(jìn)行勞動實踐，輔助教師精準(zhǔn)地安排和開展勞動教學(xué)活動，設(shè)計且實現(xiàn)了一款基于RuoYi-Cloud框架的勞動教育系統(tǒng)，具有勞動教育管理、選課管理、在線學(xué)習(xí)、學(xué)業(yè)預(yù)警、系統(tǒng)監(jiān)控、數(shù)據(jù)分析等功能，使用RuoYi-Cloud框架開發(fā)降低了開發(fā)和維護(hù)成本，提高了開發(fā)效率。采用微服務(wù)架構(gòu)，實現(xiàn)對用戶友好的界面和高度可擴(kuò)展的后端功能，優(yōu)化了系統(tǒng)的響應(yīng)時間和資源利用率確保系統(tǒng)高效運(yùn)行，系統(tǒng)的靈活性和擴(kuò)展性為未來的功能擴(kuò)展提供良好的基礎(chǔ)。系統(tǒng)為勞動教育實施提供可靠解決方案，通過對系統(tǒng)的實際應(yīng)用和用戶反饋，系統(tǒng)對勞動教育領(lǐng)域有一定參考價值。

發(fā)表于：3/20/2024

多源極軌衛(wèi)星微波溫度計資料實時區(qū)域同化系統(tǒng)[模擬設(shè)計][航空航天]

基于中尺度數(shù)值預(yù)報模式WRF和WRFDA同化系統(tǒng)，實現(xiàn)多源極軌衛(wèi)星微波溫度計資料實時區(qū)域同化，并對同化產(chǎn)品進(jìn)行評估和應(yīng)用。2018年同化試驗結(jié)果表明：通過質(zhì)量控制和偏差訂正，AMSU-A資料第5~9通道亮溫觀測增量O-B（觀測值O和背景場的正演輻射模擬值B的差值）的標(biāo)準(zhǔn)差有效降低，同化后各通道亮溫分析殘差O-A（觀測值O和分析場的正演輻射模擬值A(chǔ)的差值）的標(biāo)準(zhǔn)差有效降低。同化預(yù)報產(chǎn)品被應(yīng)用在暴雨強(qiáng)對流個例和臺風(fēng)個例中，取得良好效果。

發(fā)表于：3/20/2024

基于改進(jìn)YOLOv5的路面裂縫檢測方法[模擬設(shè)計][智能交通]

針對現(xiàn)有裂縫檢測模型體積較大且檢測精度不高的問題，提出一種基于輕量化網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)航拍圖像裂縫檢測方法。首先，使用MobileNetv3網(wǎng)絡(luò)替代YOLOv5的主干網(wǎng)絡(luò)，降低模型大小；其次，引入C3TR和CBAM模塊提高網(wǎng)絡(luò)表征能力，將損失函數(shù)替換為EIOU以提高模型的魯棒性。實驗結(jié)果表明，該方法在自制數(shù)據(jù)集上獲得98.9%的精度，相較于原始YOLOv5提高1.2%，模型大小減小51.5%，檢測速度提高37%。改進(jìn)后的模型在精度、大小和速度上均優(yōu)于Faster-RCNN等4種常見裂縫檢測模型，滿足了裂縫檢測的實時性、輕量化和精度需求。

發(fā)表于：3/20/2024

分布式“源荷儲”資源協(xié)同互動異構(gòu)組網(wǎng)方法與仿真實現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

為提升新型電力系統(tǒng)海量分布式“源荷儲”資源協(xié)同互動能力，提出了分布式“源荷儲”資源協(xié)同互動異構(gòu)組網(wǎng)方法與仿真實現(xiàn)。構(gòu)建“三層兩網(wǎng)” 分布式源荷儲資源協(xié)同互動異構(gòu)組網(wǎng)方法，在調(diào)峰、調(diào)頻、需求響應(yīng)等典型互動業(yè)務(wù)建模需求分析基礎(chǔ)上，通過OMNeT++平臺建立分布式資源協(xié)同互動通信網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實際運(yùn)行特征構(gòu)建通信仿真平臺，實現(xiàn)分布式“源荷儲”資源協(xié)同互動網(wǎng)絡(luò)性能多場景仿真。為分布式資源協(xié)同互動業(yè)務(wù)開展提供定量分析工具，對新型電力系統(tǒng)建設(shè)與新能源消納能力提升具有重要支撐作用。

發(fā)表于：3/20/2024

空間眾包中一種支持高效任務(wù)分配的隱私保護(hù)方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

空間眾包中的位置隱私泄露問題近些年來已經(jīng)引起了學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注。面對這一挑戰(zhàn)，不少研究者提出了相應(yīng)的隱私保護(hù)方案來保護(hù)任務(wù)分配過程中參與者的位置信息安全。然而，這些方案在分配效率方面有所限制，不具備高效性。針對這一問題，提出了一種高效的隱私保護(hù)方案，使用網(wǎng)格索引四叉樹結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)高效且穩(wěn)定的任務(wù)分配服務(wù)，并使用一種對稱隱藏向量加密算法來保護(hù)參與者的隱私安全。大量基于真實數(shù)據(jù)集的仿真實驗表明該方案能夠支持高效的任務(wù)分配服務(wù)。

發(fā)表于：3/20/2024

基于EEMD奇異值熵的局部放電模式識別[測試測量][智能電網(wǎng)]

針對氣體絕緣組合電器（GIS）局部放電故障信號非平穩(wěn)性和放電類型識別準(zhǔn)確率低的問題，提出了一種基于集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EEMD）奇異值熵的局部放電模式識別算法。首先對局部放電原始信號進(jìn)行EEMD分解，得到多個固有模態(tài)分量（IMF），根據(jù)均方差、峭度和歐氏距離評價指標(biāo)選取隱含放電信息居多的最優(yōu)模態(tài)分量進(jìn)行信號重構(gòu)；然后對重構(gòu)信號進(jìn)行奇異值分解，結(jié)合信息熵算法計算出奇異值熵；最后，根據(jù)奇異值熵大小區(qū)分出GIS局部放電的類型。實驗結(jié)果表明，通過與傳統(tǒng)的EMD奇異值熵和VMD奇異值熵算法對比，該方法可以有效地通過各自不同區(qū)間的奇異熵值進(jìn)行識別放電類型。

發(fā)表于：3/20/2024

基于邊緣計算的智能電能表校時方法研究[測試測量][智能電網(wǎng)]

隨著電力物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和智能電能表的不斷普及，解決電能表時鐘異常問題、對時鐘超差電能表進(jìn)行校時已經(jīng)成為電力公司一項越來越重要的工作。對于時鐘偏差超過5分鐘的費(fèi)控電能表，目前主流做法是通過點(diǎn)對點(diǎn)密文校時的方法來進(jìn)行矯正，但這種超差電表數(shù)量增多之后，會給主站系統(tǒng)校時工作帶來較大負(fù)荷。針對這一問題，借鑒邊緣計算思想，即將整體工作拆分后部分分配至邊緣節(jié)點(diǎn)，分布式完成整體工作，提出了一種基于邊緣計算的批量電能表校時方法，通過主站批量任務(wù)下發(fā)、邊緣節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)加密等技術(shù)，實現(xiàn)對時鐘超差電能表的批量校時，減輕主站系統(tǒng)的業(yè)務(wù)壓力，提高主站系統(tǒng)的工作效率。

發(fā)表于：3/20/2024