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T型柵GaN HEMT微波器件ESD特性研究[模擬設計][工業自動化]

對Si基GaN HEMT器件在ESD事件下的失效機理與影響因素進行了研究。探究了器件在不同偏置下的失效電壓分布情況，并結合微光顯微鏡定位了引起器件退化的異常點，進行了對應的微區分析。另外，還探究了T型柵幾何尺寸如柵腳、柵帽寬度與總柵寬等工藝參數對器件抗靜電能力的影響并進行相關機理分析，為器件ESD性能、可靠性的優化提供了方向與參考。

發表于：2025/4/21 16:59:39

器件級帶電器件模型靜電放電測試標準分析及應用[模擬設計][工業自動化]

針對器件級帶電器件模型（CDM）靜電放電國內外主要測試標準進行了整理、分析與解讀。梳理了各標準之間的差異性和關聯性，明確了各標準的應用范圍與技術要點。深入研究了影響器件級帶電器件模型（CDM）靜電放電測試結果的因素與控制方法，提出了在標準應用過程中保障結果一致性和準確性的相關技術技巧，為器件級帶電器件模型（CDM）測試標準的選擇、測試和工程應用提供了指導。

發表于：2025/4/21 16:50:39

基于改進U-Net的瀝青拌合站混合料裝車語義分割[人工智能][其他]

針對現有的瀝青拌合站混合料裝車語義分割方法平均交并比（Mean Intersection over Union，mIoU）值較低、檢測速度較慢等問題，提出一種輕量化網絡RCS-UNet對瀝青拌合站混合料裝車狀態進行語義分割。首先在U-Net網絡中加入殘差連接以緩解梯度消失的問題，使網絡在訓練過程中更加穩定，提高模型的收斂速度和泛化能力；其次加入坐標注意力（Coordinate Attention，CA）機制，增強位置與通道的信息感知，提高模型的特征提取能力，使模型更加關注圖像中的重要區域；最后將U-Net網絡中的標準卷積修改為深度可分離卷積，以減小模型的體積和參數量，使得模型在保持較高性能的同時，具有更低的資源消耗和更快的推理速度。實驗結果表明，改進模型的準確率、mIoU值以及FPS值分別為99.20%、98.41%和22.98，與經典模型和當前先進模型相比三個指標均為最高，取得了最優的語義分割效果。

發表于：2025/4/21 16:39:16

基于SAM和pix2pix的商品數據集生成網絡[人工智能][消費電子]

針對商品包裝快速變換帶來的商品數據集采集和標注過程繁瑣的問題，設計了一種基于SAM和pix2pix的商品數據集生成網絡。該網絡以單個商品多角度圖像作為輸入，生成與實際結算場景相近似的數據集。在RPC大型商品數據集上進行數據集生成，在YOLOv7、Fast R-CNN、AlexNet三種目標檢測網絡上驗證生成數據集對目標檢測效果的提升。實驗結果表明，生成數據集融合到原數據集后用于訓練模型能夠有效提升商品識別準確率，并且與真實數據集相比具有較好的替代性。相較于原數據集，融合生成數據集三個網絡上識別精度分別提升7.3%、4.9%、7.8%。通過該方法，顯著提高了模型訓練的效率與實用性，減輕傳統商品數據集采集與標注所需的人力物力投入。

發表于：2025/4/21 16:30:15

一種基于改進的生成式對抗網絡的完整12導聯心電圖重構方法[人工智能][醫療電子]

心電圖（ECG）是評估心臟健康的重要工具。隨著科技的進步，越來越多的智能設備被開發用于監測心電信號。然而，由于便攜性的要求，這些智能設備通常只能測量有限導聯數量的心電信號，這可能會影響心臟疾病診斷的準確性。為了解決這一問題，提出了一種基于生成對抗網絡（GAN）的模型。該模型融合了Transformer和U-Net結構，能夠從單一導聯的心電信號重建完整的12導聯心電信號，從而提高便攜式智能設備的診斷性能。在PTB-XL和紹興人民醫院12導聯心電信號數據集上對提出的模型進行了評估，并將其與幾種先進的方法進行了比較。相關代碼全部上傳至https：//github.com/Chaoquan-123/12-lead-ECG-reconstruction。

發表于：2025/4/21 16:19:13

航空兵場站信息保障體系發展研究[通信與網絡][通信網絡]

場站作為航空兵部隊訓練保障基地，為任務單位飛行和裝備維修進行組織指揮和專業勤務工作。飛行任務全過程通信導航保障是場站信息通信保障的中心工作，信息通信發展更新速度不斷加快，面臨的新問題急需解決。為了更好適應當前信息通信體系建設的發展，通過研究網絡信息一體化建設，采取仿真計算模型，得到了實現場站高效通信導航保障、控制方式全面的系統發展思路。該研究為適應信息化條件下的航空兵導航保障體制、提高體系信息保障能力，奠定了扎實的理論基礎。

發表于：2025/4/21 16:10:11

機器學習在惡意加密流量檢測中的應用及研究[人工智能][信息安全]

隨著加密通信的普及，惡意攻擊者利用加密流量隱藏活動，傳統基于簽名和規則的檢測方法面臨挑戰。機器學習為惡意加密流量檢測提供了新解決方案。綜述了監督學習、非監督學習、深度學習和集成學習在該領域的應用。監督學習通過標記數據識別已知攻擊，非監督學習在未標記數據中發現新型攻擊模式，深度學習提升了在大數據環境中的特征提取能力，而集成學習則通過模型融合增強系統魯棒性。研究表明，機器學習顯著提高了惡意行為識別的準確性，特別是在復雜數據特征提取和新攻擊模式發現方面。

發表于：2025/4/21 16:01:10

自動化決策算法中的個人信息侵權因果關系認定[其他][信息安全]

自動化決策算法與傳統侵權法體系之間存在適用上的矛盾，亟須通過因果關系的認定予以化解。對此，應在堅持傳統的因果關系構成要件認定標準基礎上，結合比例因果關系理論，對各因素在損害結果中的貢獻進行量化分析。針對單一信息處理者場景，可以在疑難案件中引入“合理蓋然性”標準降低受害人舉證難度；對于多主體參與的情形，通過類推適用共同危險行為制度實現舉證責任倒置，但需以整體行為與損害的因果關系證成為前提。此法律框架有助于在多方數據處理和信息流轉背景下，更有效地解決技術復雜性帶來的法律挑戰，推動信息保護與技術發展的平衡。

發表于：2025/4/1 17:29:01

“流量劫持”行為民刑法律責任界分機制研究[通信與網絡][信息安全]

通過對我國關涉“流量劫持”行為刑事判例的研習，可以發現當前司法實踐中存在“罪名選擇困難、實行行為與幫助行為識別錯誤、民刑界分不清”問題。鑒于當前學術界未對“流量劫持”行為的處理達成一致觀點，亟須依靠類型化思維從定義、類型、本質維度對“流量劫持”行為進行再思考。在責任層面，應當以“計算機系統安全的損害后果嚴重性”作為法秩序統一性原理指引下民刑責任區分的邊界。首先，應以“破壞計算機信息系統罪”追究域名劫持行為刑事責任；以“非法控制計算機信息系統罪”追究鏈路劫持以及其他未達到“破壞”程度的流量劫持行為刑事責任；在上述兩種罪名無法完全涵蓋所有犯罪行為時，合理將“提供侵入、非法控制計算機信息系統程序、工具罪”和“幫助信息網絡犯罪活動罪”作為兜底罪名予以補充適用。其次，對于雖然具備廣義“破壞”之意，但卻沒有達到“非法控制他人計算機信息系統”程度的“流量劫持”行為，應當將其作為民事反不正當競爭案件論處。最后，取得用戶同意是認定劫持行為系合法正當行為的法理基礎。

發表于：2025/4/1 17:18:03

個人數據信托制度構建研究[其他][信息安全]

隨著數字時代的到來，個人數據價值越來越高，個人數據安全問題愈發緊迫。當前，個人數據保護存在隱私政策或用戶協議的合同困境、數據交易市場主體地位不平等以及數據權屬不明等問題。為了破解交易市場中個人數據保護的困境，引入信托制度具有可行性和獨特優勢。通過引入第三方信托機構，明確數據權屬、個人數據信托制度的基本構成以及相關配套制度，構建個人數據信托制度體系，推動數據權屬的法律界定，以達到破解交易困境和保護個人數據權利的雙重目的。

發表于：2025/4/1 17:07:57