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管窺校準(zhǔn)溝通之道,，有效溝通是成功校準(zhǔn)的基礎(chǔ)[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

　　泰克深知，校準(zhǔn)服務(wù)提供商與客戶溝通的準(zhǔn)確性和一致性對(duì)于校準(zhǔn)過(guò)程的成功至關(guān)重要,。我最近有幸與 A2LA 的 Stephanie Morin 在一場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)中聚焦校準(zhǔn)領(lǐng)域,，探討了一些重點(diǎn)話題，具體如下,。我們旨在解讀常見(jiàn)的行業(yè)術(shù)語(yǔ)，找出溝通障礙,，并向您展示如何通過(guò)有關(guān)各方的密切合作來(lái)消除這些障礙,。

發(fā)表于：3/26/2024

電動(dòng)汽車無(wú)線電池管理革命已經(jīng)開(kāi)始,，投資回報(bào)潛力巨大[電源技術(shù)][汽車電子]

　　電動(dòng)汽車（EV）行業(yè)向無(wú)線電池管理系統(tǒng)（wBMS）的演進(jìn)在許多方面都是不可避免的。對(duì)于任何飽受有線系統(tǒng)固有的復(fù)雜性,、BOM成本,、空間和人力代價(jià)所困擾的人來(lái)說(shuō)，無(wú)線BMS相對(duì)于有線BMS的優(yōu)勢(shì)是非常明顯的,，無(wú)論針對(duì)什么應(yīng)用,。

發(fā)表于：3/26/2024

新思科技推出業(yè)界首個(gè)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(dá)克股票代碼：SNPS）近日宣布,，正式推出業(yè)界首個(gè)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(fù)載的帶寬和吞吐量。超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心是萬(wàn)物智能時(shí)代的重要支柱,，亟需高帶寬,、低延遲的芯片和接口來(lái)快速處理PB級(jí)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(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)面向AI和數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用打造業(yè)界速度領(lǐng)先的芯片,。

發(fā)表于：3/25/2024

簡(jiǎn)化退化模型的真實(shí)圖像超分辨率網(wǎng)絡(luò)[人工智能][信息安全]

圖像超分辨率任務(wù)常用雙三次下采樣以構(gòu)造數(shù)據(jù)集訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),，但雙三次下采樣由于退化模型固定，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)泛化能力低,，無(wú)法用于真實(shí)世界低分辨率圖像,。為解決上述問(wèn)題本文提出預(yù)處理模塊，通過(guò)預(yù)處理模塊與雙三次下采樣數(shù)據(jù)集得到的網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,，在減少資源消耗的同時(shí)提高其泛化能力,。此外，還針對(duì)不同的精度需求設(shè)計(jì)了特征學(xué)習(xí)訓(xùn)練策略和多任務(wù)聯(lián)調(diào)策略,。通過(guò)根據(jù)不同需求采用相應(yīng)的訓(xùn)練策略,，在滿足精度需求的同時(shí)具有消耗計(jì)算資源少、訓(xùn)練速度快以及適用范圍廣的特點(diǎn),。實(shí)驗(yàn)證明,，增加預(yù)處理模塊的網(wǎng)絡(luò)以較少的模型參數(shù)增加量換取了重建效果和感知質(zhì)量方面的較大提升，并且通過(guò)不同策略實(shí)現(xiàn)了進(jìn)一步的精度提高,。

發(fā)表于：3/25/2024

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

針對(duì)基于混合構(gòu)架的圖像超分模型通常需要較高計(jì)算成本的問(wèn)題,，提出了一種基于CNN-Transformer混合構(gòu)架的輕量圖像超分網(wǎng)絡(luò)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(qiáng)模塊（Feature Enhancement Block,，F(xiàn)EB），由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network,，CNN）和輕量型Transformer網(wǎng)絡(luò)并行地對(duì)輸入圖像進(jìn)行特征提取,，再將提取到的特征進(jìn)行特征融合。其次,，設(shè)計(jì)了一種動(dòng)態(tài)調(diào)整模塊（Dynamic Adjustment,，DA），使得網(wǎng)絡(luò)能根據(jù)輸入圖像來(lái)動(dòng)態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的輸出,，減少網(wǎng)絡(luò)對(duì)無(wú)關(guān)信息的依賴,。最后，采用基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集來(lái)測(cè)試網(wǎng)絡(luò)的性能,，實(shí)驗(yàn)結(jié)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?zèng)Q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(gè)面向兵棋推演的快速?zèng)Q策框架（Rapid Military Decision Framework,，RMDF）,，該框架針對(duì)異構(gòu)實(shí)體模型,，通過(guò)分層的網(wǎng)格環(huán)境對(duì)復(fù)雜推演環(huán)境簡(jiǎn)化建模，將推演實(shí)體的作用效果,，簡(jiǎn)化為地面,、海上和空中三個(gè)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(guò)推演實(shí)體的核心參數(shù)來(lái)確定其性能模型和行為模型,，并基于一致性包算法實(shí)現(xiàn)任務(wù)分配，生成備選行動(dòng)策略,，通過(guò)快速仿真實(shí)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(dòng)方案的快速評(píng)估，可以有效地輔助兵棋推演指揮人員進(jìn)行復(fù)雜態(tài)勢(shì)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(luò)安全態(tài)勢(shì)感知模型[其他][信息安全]

針對(duì)傳統(tǒng)煙草工業(yè)系統(tǒng)中的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)方法存在的特征間聯(lián)系和上下文信息丟失等問(wèn)題,，提出了一種基于遺傳算法改進(jìn)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(guò)計(jì)算構(gòu)建樹模型對(duì)數(shù)據(jù)降維,，從高維數(shù)據(jù)中挖掘出對(duì)于檢測(cè)效果影響重要的關(guān)鍵特征信息，并使用提出的模型對(duì)這些關(guān)鍵特征信息進(jìn)行分析,。為了評(píng)估模型的有效性與優(yōu)越性,，使用準(zhǔn)確率和損失進(jìn)行模型評(píng)價(jià)，并與其他網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)模型Tabular model,、TabNet,、LightGBM、XGBoost進(jìn)行對(duì)比,。使用公開(kāi)數(shù)據(jù)集 CIC.IDS.2018 進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,。結(jié)果表明，在高特征的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知下,，多分類和二分類的識(shí)別準(zhǔn)確率分別達(dá)99.43%和99.87%,，在低特征情況下，多分類和二分類的識(shí)別準(zhǔn)確率分別達(dá)98.73%和99.39%,，具有較高準(zhǔn)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(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集下的高斯機(jī)制[其他][信息安全]

差分隱私(Differential Privacy)是一種數(shù)據(jù)擾動(dòng)框架,，它保證查詢結(jié)果在概率上不可區(qū)分,。研究表明差分隱私應(yīng)用于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集時(shí)，將帶來(lái)隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn),。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(jī)制算法(Gaussian Mechanism Algorithm Dependent Differential Privacy),，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)擾動(dòng),，同時(shí)證明了該機(jī)制滿足隱私保證的基本定理；通過(guò)使用真實(shí)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)表明,，GMA DDP在管理依賴數(shù)據(jù)的隱私-效用權(quán)衡方面具有較高的可用性,。

發(fā)表于：3/25/2024

關(guān)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(luò)][信息安全]

隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車市場(chǎng)快速發(fā)展，智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)迅猛,，數(shù)據(jù)交換愈加頻繁,。高價(jià)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(chǎn)企業(yè)共同關(guān)注的重點(diǎn),。目前,，針對(duì)智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)安全治理并沒(méi)有統(tǒng)一的實(shí)踐標(biāo)準(zhǔn)，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(duì)智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)安全治理框架進(jìn)行初步探索，以數(shù)據(jù)分類分級(jí)為基礎(chǔ),，以數(shù)據(jù)生命周期安全管理為主線,，構(gòu)筑包括數(shù)據(jù)安全管理、數(shù)據(jù)安全技術(shù),、數(shù)據(jù)安全運(yùn)營(yíng)和數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景安全管理在內(nèi)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(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(chǎng)化交易帶來(lái)巨大障礙,，延用傳統(tǒng)產(chǎn)權(quán)保護(hù)模式已經(jīng)捉襟見(jiàn)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)?！稊?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(huì)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(jià)轉(zhuǎn)換,，需要通過(guò)立法程序予以法定化，個(gè)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(duì)數(shù)據(jù)的“弱支配權(quán)”，其淡化了所有權(quán)的絕對(duì)排他支配性,，強(qiáng)調(diào)企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的事實(shí)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(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的使用與交換雙重價(jià)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(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素價(jià)值。

發(fā)表于：3/25/2024

自動(dòng)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(dòng)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(shì),。但由于計(jì)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(lái)的模糊性,，給行政裁量的自動(dòng)化造成困難，很多學(xué)者因此認(rèn)為,，行政自動(dòng)化系統(tǒng)不能處理裁量問(wèn)題,。事實(shí)上，模糊邏輯理論是人類處理這一問(wèn)題的有力工具,，將其引入自動(dòng)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(wèn)題奠定堅(jiān)實(shí)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(huì)因破壞市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)秩序被反不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)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(jì)算機(jī)犯罪與財(cái)產(chǎn)犯罪兩種典型觀點(diǎn),，其背后反映出虛擬財(cái)產(chǎn)法益、網(wǎng)絡(luò)秩序法益與系統(tǒng)安全法益的取舍,?；诹髁拷俪中袨檫^(guò)程和應(yīng)用場(chǎng)景的考量，其本質(zhì)應(yīng)為對(duì)計(jì)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(jì)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(shí)需要對(duì)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(zhēng)議,、適用邏輯與適用機(jī)制[其他][信息安全]

自動(dòng)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(guó)《個(gè)人信息保護(hù)法》第24條第3款規(guī)定了具有中國(guó)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(kāi)分析，從主體,、時(shí)間和內(nèi)容三個(gè)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(dòng)汽車充電市場(chǎng)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(huì)員公司的行業(yè)協(xié)會(huì),，許多不同國(guó)家/地區(qū)的此類組織正在推動(dòng)在充電系統(tǒng)領(lǐng)域,，針對(duì)所有類型的電動(dòng)汽車制定互操作性標(biāo)準(zhǔn)。除了開(kāi)發(fā)已被多個(gè)國(guó)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(guò)多種方式實(shí)現(xiàn)美國(guó)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(shí)現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

針對(duì)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?。Turbo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(guò)程中的功能和用法，并與Viterbi譯碼進(jìn)行了對(duì)比,，并基于網(wǎng)格圖詳細(xì)闡述了SOVA譯碼的原理和實(shí)現(xiàn)步驟,，最后對(duì)SOVA譯碼的實(shí)現(xiàn)過(guò)程進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。該方法已實(shí)際應(yīng)用于項(xiàng)目,，經(jīng)測(cè)試該方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,，獲得了良好的信道編碼增益。

發(fā)表于：3/20/2024