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公共數據授權運營的風險研判及合作治理[其他][其他]

以全流程視野審視公共數據授權運營的風險，主要表現為數據授權階段的供需對接風險、數據運營階段的壟斷風險以及數據開發利用階段的失控風險。合作治理模式能通過多元主體間的合作共治、柔性化治理規則以及多樣化的治理策略，實現利益協調、彌縫政策規范缺口及提升治理能效。立基于此，公共數據授權運營風險的有效治理應遵循以下具體路徑：以商談機制型構共治格局,以利益補償機制為核心促進多元主體利益衡平與協調,以軟硬兼濟方式增強治理規范供給,用以回應性治理策略增進治理效能。

發表于：2025/4/1 16:55:00

數據要素市場下的企業數據合規指引研究[其他][信息安全]

數據是數字經濟時代的關鍵生產要素，是國家基礎性戰略性資源，如何合規高效地利用數據成為企業打造核心競爭力的關鍵。數據合規指引不僅明確了數據合規的原則和要求，還提供了具體的實施步驟和最佳實踐，幫助企業建立和完善數據合規管理體系。總結了我國各地制定的區域型數據合規指引、行業主管部門制定的行業型數據合規以及場景型數據合規指引的特征，分析了當前區域型數據合規指引發展趨勢可能引發的區域割裂風險，以及法律法規之間的不一致給數據合規指引帶來的難處，還有監督機制不健全帶來的企業數據效果難保障等問題。指出要從全局視角加強統籌協調以構建企業數據合規指引，突出企業數據合規指引對能力建設的指導作用，重在指導企業建立數據合規管理體系，并提出建立合規評審機制促進企業數據合規管理體系建設。

發表于：2025/4/1 16:43:55

面向機器學習建模的數據治理技術路徑研究[人工智能][其他]

隨著人工智能和機器學習技術的快速發展，數據質量已成為提升模型性能和可靠性的核心因素。特別是在不同類型機器學習模型的應用中，如何有效地實施數據治理以提升數據質量、穩定性和公平性，仍然是一個亟待解決的問題。綜述了數據治理在機器學習建模中的關鍵作用，提出了一套系統性的數據治理框架，涵蓋數據采集、處理、標注、模型訓練等全過程，旨在提供切實可行的治理方案以支撐機器學習應用。該框架強調在不同階段采用針對性的技術措施，確保數據治理的有效性，從而促進數據質量的提升和模型的可解釋性、穩定性及公平性的保障。本研究為數據治理在機器學習中的深入應用提供了理論基礎，并為后續的技術實踐和創新提供了指導。

發表于：2025/4/1 16:31:03

氣象數據安全防護體系建設探索與實踐[其他][信息安全]

數據安全的重要性已是普遍共識，它涉及個人隱私、企業商業秘密和國家安全等多個層面。氣象數據作為氣象部門最重要的資產之一，一旦泄露，將會帶來重大社會影響。針對氣象數據安全可能面對的各種安全威脅和風險，詳細介紹了氣象數據安全防護體系建設的思路，提出了從數據安全管理、數據安全監測預警、數據安全防護、數據安全應急處置等方面來保障數據安全，為其他部門構建數據安全防護體系提供參考。

發表于：2025/4/1 16:20:55

“數據出境豁免”規則下數據出境安全評估的演變與完善[其他][信息安全]

“數據出境豁免”規則通過提高數據安全評估制度的適用門檻、設置數據出境安全評估的豁免情形對數據出境安全評估制度產生了重要影響。然而“數據出境豁免”規則的設置在概念范疇、豁免事由的證成以及規范目的符合性等問題上并未完全理順適用邏輯，這在一定程度上影響數據安全評估制度更好地發揮其效用。為此，通過反思“數據出境豁免”規則可能對數據安全評估制度造成的適用性困惑，將“數據出境豁免”規則與歐盟GDPR“克減規則”進行比較并探尋借鑒意義，從價值層面審視制度定位并通過體系化解釋適恰上位法規范目的，從定性和定量雙重維度考量豁免事由，加強“數據出境豁免”規則與國家數據分級分類制度之間的制度銜接。

發表于：2025/4/1 16:08:55

基于改進FP-growth的多品類打包推薦算法[其他][其他]

多品類打包推薦是現代推薦系統中的重要任務，旨在通過組合不同類別的產品，向用戶進行一站式推薦，以滿足用戶的多樣化需求并提升用戶體驗。目前，該任務面臨即時響應需求高、數據規模龐大、數據稀疏性高等挑戰，現有打包算法難以應對。為解決上述問題，提出了一種基于改進FP-growth算法的多品類打包推薦算法，即在FP-growth算法的基礎上，對產品屬性間的關聯關系進行挖掘，并根據屬性關聯規則匹配出符合度最高的打包產品，有效緩解了產品間的數據稀疏性問題。在基于航空旅游零售領域的數據集上，本方法相較于基準方法顯著提高了打包質量和打包效率。

發表于：2025/3/26 17:22:23

一種結合雙閾值與WSN的OFDM輻射源個體識別[通信與網絡][通信網絡]

針對在低信噪比情況下OFDM輻射源識別率低的問題，提出一種雙閾值與小波散射網絡（Wavelet Scattering Network，WSN）結合的OFDM信號時頻圖輻射源個體識別方法。首先，建立包含指紋特征的OFDM信號指紋模型；其次，利用小波變換對一個符號周期內的OFDM信號進行時頻分析得到時頻圖；再次，設計一種雙參數閾值函數模型實現自適應抑制噪聲干擾，提高時頻圖的圖像質量。經WSN處理后，從優化后的時頻圖中提取小波散射系數作為特征集；最后，采用ResNet18進行分類識別。仿真實驗結果表明，該方法能夠顯著抑制噪聲干擾，在信噪比為-4 dB的條件下，識別精度達到87.5%，相較于其他方法表現出更高的識別精度和抗噪性能。

發表于：2025/3/26 17:06:06

基于高原地區的超大規模海量MIMO系統混合場信道估計[通信與網絡][通信網絡]

為了改善高原地區通信條件較差的情況，可以部署超大規模海量多輸入多輸出（Extreme Large scale massive Multiple-Input Multiple-Output，XL-MIMO）系統。高原地區地形復雜，存在許多建筑、山脈等散射體，這些散射體可能形成近場和遠場混合的復雜信道環境。在這種環境中，散射體的分布可能既包括遠離基站的遠場區域，也包括靠近基站的近場區域。由此構建混合場信道模型，來描述和模擬復雜的混合場信道特征。其次，為了保證XL-MIMO系統的容量和性能，需要獲取混合場信道準確的信道狀態信息。為此，提出了一種兩階段的信道估計方案。通過仿真驗證，發現所提出的兩階段混合場信道估計方案在不同信噪比、不同導頻長度、不同路徑參數下都具有更優的歸一化均方誤差，因此更適合應用于復雜環境中的XL-MIMO系統。

發表于：2025/3/26 16:25:50

LSTM與Transformer融合模型在時間序列預測中的應用研究[人工智能][智能電網]

隨著可再生能源的快速發展，風電功率預測對于電網穩定運行和能源管理具有重要意義。風電功率預測是一個復雜的非線性問題，涉及多種氣象因素和環境條件。提出了一種基于長短期記憶網絡（LSTM）、自適應稀疏自注意力機制（ASSA）和Transformer的融合模型，用于發電功率的時間序列預測。該模型結合了LSTM在捕捉時間序列長期依賴性方面的優勢、ASSA在處理局部特征交互稀疏性方面的高效性以及Transformer在捕捉全局依賴性方面的強大并行處理能力。通過實驗驗證，該模型在發電功率預測任務中表現出色，尤其是在極端波動或拐點處的預測精度上有所提高。與傳統方法相比，該模型能夠更準確地捕捉風電功率變化的復雜性和動態性，為風電場的運營管理提供了有力的決策支持。

發表于：2025/3/24 17:23:00

基于邊緣增強和多尺度時空重組的視頻預測方法[人工智能][消費電子]

針對當前視頻預測算法在生成視頻幀時細節模糊、精度較低的問題，提出了一種基于邊緣增強和多尺度時空重組的視頻預測方法。首先通過頻域分離技術，將視頻幀劃分為高頻信息和低頻信息，并對二者分別進行針對性處理。其次，設計了高頻邊緣增強模塊，專注于高頻邊緣特征的學習與優化。同時，引入多尺度時空重組模塊，針對低頻結構信息，深入挖掘其時空依賴性。最終將高低頻特征進行充分融合，用以生成高質量的預測視頻幀。實驗結果表明，與現有先進算法相比，該方法在預測性能上實現了提升，充分驗證了其有效性。

發表于：2025/3/24 17:13:11