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《6G近場技術(shù)白皮書2.0》正式發(fā)布

4月10日至12日,，由未來移動(dòng)通信論壇主辦的2025全球6G技術(shù)與產(chǎn)業(yè)生態(tài)大會(huì)（原全球6G技術(shù)大會(huì)）在南京隆重召開,。來自全球的6G領(lǐng)域的思想領(lǐng)袖,、技術(shù)先鋒和產(chǎn)業(yè)領(lǐng)軍人物齊聚金陵，共同探討6G技術(shù)創(chuàng)新與未來產(chǎn)業(yè)生態(tài)的發(fā)展藍(lán)圖,。10日下午，大會(huì)正式發(fā)布《6G近場技術(shù)白皮書2.0》（6G Near-field Technologies White Paper 2.0）,。該白皮書在2024年4月發(fā)布的業(yè)界首部近場技術(shù)白皮書的基礎(chǔ)上進(jìn)行了大幅更新升級(jí),，旨在深度推進(jìn)近場技術(shù)研究與標(biāo)準(zhǔn)化探討，為3GPP即將于2025年6月啟動(dòng)的6G標(biāo)準(zhǔn)化研究項(xiàng)目提供重要參考,。

基于直接高階注意力和多尺度路由的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的注意力機(jī)制在處理圖結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出優(yōu)異的性能,。傳統(tǒng)的圖注意力計(jì)算直接連接的節(jié)點(diǎn)之間的注意力，并通過堆疊層數(shù)隱式獲取高階信息,。盡管在圖注意力機(jī)制方面目前已有廣泛的研究,，但用于注意力計(jì)算的堆疊范式在建模遠(yuǎn)程依賴方面效果較差。為了提高表達(dá)能力,，設(shè)計(jì)了一種新穎的直接注意力機(jī)制,，這一機(jī)制通過K階鄰接矩陣直接計(jì)算高階鄰居之間的注意力。通過自適應(yīng)路由聚合過程進(jìn)一步傳播高階信息,，這使得聚合過程更靈活地適應(yīng)不同圖的特性,。在引文網(wǎng)絡(luò)上的節(jié)點(diǎn)分類任務(wù)上進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn),。實(shí)驗(yàn)表明，該方法優(yōu)于最先進(jìn)的基線模型,。

發(fā)表于：7/5/2022

地鐵運(yùn)營崗位應(yīng)急處置培訓(xùn)的語音識(shí)別研究

地鐵交通運(yùn)營是一種整體性活動(dòng),，離不開各部門間的協(xié)調(diào)配合,地鐵運(yùn)營崗位應(yīng)急處置培訓(xùn)系統(tǒng)應(yīng)用于多個(gè)崗位的聯(lián)合培訓(xùn)。該系統(tǒng)通過語音識(shí)別來實(shí)現(xiàn)模擬崗位間語音交互及對培訓(xùn)過程智能評價(jià)的功能,。提出的語音識(shí)別方法可實(shí)現(xiàn)離線網(wǎng)絡(luò)下對地鐵培訓(xùn)專業(yè)術(shù)語的高識(shí)別精度,，利用深度全序列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DFCNN）和鏈接時(shí)序分類（CTC）構(gòu)建聲學(xué)模型，對應(yīng)急處置培訓(xùn)用語進(jìn)行整理并構(gòu)建專業(yè)術(shù)語庫,，基于統(tǒng)計(jì)學(xué)構(gòu)建語言模型,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該語音識(shí)別方法能夠有效識(shí)別地鐵應(yīng)急處置培訓(xùn)用語,，為地鐵運(yùn)營崗位人員的培訓(xùn)和考核提供更全面的評價(jià)指標(biāo),。

發(fā)表于：7/5/2022

基于方向一致?lián)p失的輕量車道線檢測

目前，輕量型車道線檢測網(wǎng)絡(luò)存在彎道檢測效果差,、網(wǎng)絡(luò)感受野不夠與實(shí)時(shí)性受限等問題,，故提出了一種改進(jìn)的輕量型車道線檢測網(wǎng)絡(luò)模型。首先,，為提高彎道檢測效果,，設(shè)計(jì)了一種方向一致?lián)p失，以使模型適用于彎道場景,。其次,，為在增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)性的同時(shí)提高其感受野，提出將自注意力機(jī)制與RepVGG相融合的網(wǎng)絡(luò)作為模型的主干網(wǎng)絡(luò),。該模型在CULane測試集上測試的總F1-measure達(dá)到了70.7%,，在Tusimple測試集上測試的準(zhǔn)確率達(dá)到95.92%，其平均推斷速度達(dá)到了408 FPS,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該模型相較于目前輕量型模型在性能上有一定的提升，尤其對彎道場景下的車道線檢測效果提升明顯,。

發(fā)表于：7/5/2022

民用無人機(jī)領(lǐng)域數(shù)據(jù)與飛行安全法律規(guī)制研究

無人機(jī)技術(shù)是當(dāng)今工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的助力之一,，尤其是5G技術(shù)與無人機(jī)技術(shù)的結(jié)合成為推動(dòng)工業(yè)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要力量。但是,，在無人機(jī)大規(guī)模應(yīng)用的同時(shí),，也不能忽視其給行業(yè)帶來的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)。主要討論民用無人機(jī)存在的隱私侵權(quán)問題及其造成的數(shù)據(jù)安全問題和“黑飛”問題,，并對比中外法律法規(guī)提出有關(guān)法律體系建設(shè)的建議,。

發(fā)表于：7/5/2022

大數(shù)據(jù)技術(shù)中的隱私保護(hù)法律問題

大數(shù)據(jù)技術(shù)廣泛應(yīng)用的同時(shí)也帶來了諸多問題，對用戶隱私和數(shù)據(jù)安全造成了嚴(yán)重侵害,。由于大數(shù)據(jù)發(fā)展速度快和法律屬性界定復(fù)雜等原因,，現(xiàn)行法律法規(guī)存在一定的滯后,，對此類問題適用性不佳，需要隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展進(jìn)行及時(shí)的改進(jìn),，從而適應(yīng)日新月異的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,。

發(fā)表于：7/5/2022

保留格式加密的雙擾工作模式

在通常的分組密碼ECB或CBC工作模式下，當(dāng)數(shù)據(jù)分組的分組長度較小時(shí),，可能會(huì)因?yàn)槊芪慕M重復(fù)導(dǎo)致明文信息泄露,。為此，給出了一種適用于保留格式加密算法的創(chuàng)新工作模式,。以加密初始向量為起點(diǎn),，用一種密鑰參與運(yùn)算的非線性遞歸方法產(chǎn)生不可預(yù)測序列，并以加擾形式將該序列作用到分組迭代變換的輸入和輸出數(shù)據(jù)組中,。即明文組變換到密文組的過程由明文加擾,、分組加密和密文加擾三步構(gòu)成。這樣的工作模式將使得攻擊者難以獲得和積累明密對,，以及實(shí)施已知明文攻擊。這將在一定程度上消除某些密碼算法因?yàn)槊魑慕M空間較小而存在的安全缺陷,。因此,，該工作模式適用于某些保留格式加密算法或分組較小的輕量級(jí)分組算法。

發(fā)表于：7/5/2022

基于CL-PKC的衛(wèi)星通信認(rèn)證技術(shù)研究

隨著衛(wèi)星通信技術(shù)的不斷發(fā)展,，衛(wèi)星通信組網(wǎng)技術(shù)受到越來越多的關(guān)注,，其相關(guān)的安全問題也更加突出。針對衛(wèi)星通信認(rèn)證技術(shù)進(jìn)行研究,，分析了衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)和安全認(rèn)證需求,，提出了一種基于身份的密碼體制認(rèn)證方案，實(shí)現(xiàn)了身份認(rèn)證和密鑰協(xié)商,，以及對合法用戶的身份信息的保護(hù)功能,。并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)對協(xié)議的安全可行性進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果表明,，該方案達(dá)到了安全,、高效的認(rèn)證效果。

發(fā)表于：7/5/2022

基于擠壓激勵(lì)網(wǎng)絡(luò)的惡意代碼家族檢測方法

惡意代碼已經(jīng)成為威脅網(wǎng)絡(luò)安全的重要因素,?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的惡意代碼檢測方法已經(jīng)取得較好的效果，但面對相似的惡意代碼家族,，往往效果不佳,。對此，提出了一種基于擠壓激勵(lì)網(wǎng)絡(luò)的檢測算法,，由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,，CNN)與擠壓和激勵(lì)(Squeeze-and-Excitation,，SE)模塊構(gòu)成。CNN先快速提取惡意代碼的圖像特征,，SE模塊對多通道特征圖進(jìn)行全局平均池化,，將全局信息壓縮，然后通過全連接層自適應(yīng)學(xué)習(xí),，并將每個(gè)通道特征圖賦予不同的權(quán)重來表示不同的重要程度,，指導(dǎo)激勵(lì)或抑制特征信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該方法相對于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法有更好的檢測效果,，與深度學(xué)習(xí)算法相比檢測效果也有一定的提升且參數(shù)量大大減少。

發(fā)表于：7/5/2022

通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展

工業(yè)企業(yè)面臨著越來越大的挑戰(zhàn),，迫切需要在環(huán)境可持續(xù)發(fā)展方面做出戰(zhàn)略性的轉(zhuǎn)變,。制造企業(yè)面臨著越來越多的溫室氣體排放限制、碳稅,、環(huán)境合規(guī)要求,，以及因未能遵守法規(guī)而面臨訴訟的風(fēng)險(xiǎn)。能源脫碳將增加可再生能源和清潔燃料的可用性,，為制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)低碳目標(biāo)提供了重要機(jī)會(huì),，但這種轉(zhuǎn)變必須與提高工廠能效和排放控制相一致。然而,，在這些領(lǐng)域做出重大改進(jìn)可能是一項(xiàng)挑戰(zhàn),。在大多數(shù)情況下，勞動(dòng)力已經(jīng)減少到最低數(shù)量,，創(chuàng)造額外生產(chǎn)力和效率所獲得的收益已經(jīng)非常有限,，需要尋求新的突破。

發(fā)表于：7/4/2022

廣東深圳、浙江等地,，為城市數(shù)字化注入新動(dòng)能

近日,，深圳市政務(wù)服務(wù)數(shù)據(jù)管理局聯(lián)合市發(fā)展改革委發(fā)布了《深圳市數(shù)字政府和智慧城市“十四五”發(fā)展規(guī)劃》(下稱《規(guī)劃》),。《規(guī)劃》是促進(jìn)深圳數(shù)字政府和智慧城市建設(shè)的綜合性,、基礎(chǔ)性,、指導(dǎo)性文件，意味著深圳數(shù)字政府和智慧城市建設(shè)有了更加清晰的規(guī)劃圖,。

發(fā)表于：7/2/2022