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免于同意之合同所必需規(guī)則的原理探究與落地適用

發(fā)表于：3/7/2024

基于數據中臺的高校數據服務體系及快速應用構建研究

針對目前高校在數據集成、數據治理和數據服務等方面的問題，提出了基于數據中臺的解決方案，在數據的采集和加工處理中引入數據湖、主題層和專題層，并對數據中臺的整體架構設計、中臺內數據的分層設計、數據模型的構建、數據服務體系的設計進行了詳細闡述;對基于數據中臺的快速應用構建，提出了采用大中臺、微服務的系統(tǒng)建設方式，通過對系統(tǒng)進行解構，重新根據不同業(yè)務邏輯進行模塊化組裝，實現(xiàn)快速靈活構建業(yè)務系統(tǒng)。經過實際案例驗證，該研究對于高校如何建設數據中臺以及如何在中臺上開展各類數字應用建設提供了很好的范例。

發(fā)表于：3/7/2024

基于耗散結構理論的政府數據治理研究

針對政府數據利用中數據的可查找、可理解、可使用等典型問題，為有效緩解高質量數據供給不平衡不充分的矛盾，綜合分析政府數據治理的理論成果與目標任務，進一步研究政府數據治理的基礎理論和相應的實踐路徑，從系統(tǒng)科學角度探究基于耗散結構理論的政府數據治理的內在邏輯機理，提出基于元數據管理和一體化建模的政府數據內生治理機制建設的技術方法，以期從基礎層面強化數據標準、提升數據質量、促進數據利用，提升政府數據治理效能。

發(fā)表于：3/7/2024

融合電影流行性與觀影時間的協(xié)同過濾算法

發(fā)表于：3/7/2024

基于深度注意力的融合全局和語義特征的圖像描述模型

現(xiàn)有的圖像描述模型使用全局特征時受限于感受野大小相同，而基于對象區(qū)域的圖像特征缺少背景信息。為此，提出了一種新的語義提取模塊提取圖像中的語義特征，使用多特征融合模塊將全局特征與語義特征進行融合，使得模型同時關注圖像的關鍵對象內容信息和背景信息。并提出基于深度注意力的解碼模塊，對齊視覺和文本特征以生成更高質量的圖像描述語句。所提模型在Microsoft COCO數據集上進行了實驗評估，分析結果表明該方法能夠明顯提升描述的性能，相較于其他先進模型具有競爭力。

發(fā)表于：3/7/2024

基于區(qū)塊鏈的低軌衛(wèi)星互聯(lián)網跨域數據調度設計

針對地面業(yè)務的需求和分布非均勻導致系統(tǒng)資源利用率低的問題，提出一種基于區(qū)塊鏈的跨低軌衛(wèi)星互聯(lián)網域數據共享方案。通過衛(wèi)星節(jié)點構建區(qū)塊鏈，實現(xiàn)數據的跨域調度；通過非均勻分布的接入設備數量改變礦工節(jié)點的出塊難度，使得近期出塊節(jié)點暫停參與礦工節(jié)點的選舉過程，以降低重復的資源消耗。仿真結果表明，所提方案能夠有效降低系統(tǒng)資源消耗和任務的平均卸載時延，在低軌衛(wèi)星互聯(lián)網中實現(xiàn)高效的跨域數據調度。

發(fā)表于：3/7/2024

基于時序向量相似性的空間目標群匹配技術研究

分析了空間低軌目標群的運行特點，提出了基于時序向量相似性的空間目標群匹配算法，提高了對低軌巨型星座的識別管理能力。首先，介紹了時序向量的降維方法，將目標群高維觀測時序向量簡化為空間構型序列；而后，提出了基于動態(tài)時間規(guī)整（Dynamic Time Warping，DTW）的目標群空間構型序列相似性判別算法；最后，利用星鏈衛(wèi)星目標群仿真和實測數據對算法的匹配能力進行驗證。結果表明該算法可實現(xiàn)空間目標群監(jiān)測數據快速匹配，仿真數據匹配過程中，在群內目標缺失30%的條件下匹配成功率可達100%，在低缺失條件下（缺失率5%以內）群內目標識別成功率平均超過75%；實測數據匹配成功率可達100%。

發(fā)表于：3/7/2024

基于區(qū)塊鏈的數據交換激勵機制研究

隨著大數據的不斷發(fā)展，數據的收集和共享得到重視，產生了大量數據交換平臺。然而大部分平臺將重點放在數據安全與用戶隱私的考量上，從而忽視了用戶交換意愿方面的問題——實際應用中用戶往往因為缺乏足夠的動機而少有交換意愿。針對該問題，構建了一種基于區(qū)塊鏈的數據交換激勵框架，提出了一種基于歷史貢獻和當前貢獻的數據交換激勵機制，一方面從歷史維度考量用戶的過往表現(xiàn)，另一方面從當前維度考量用戶的實時貢獻。對所提出的方法進行了理論分析和實驗評估，結果表明該激勵機制能夠有效起到長期激勵用戶進行積極正向數據交換的作用。

發(fā)表于：3/7/2024

基于OSPF協(xié)議Hello報文隱蔽信道構建研究

現(xiàn)有存儲型網絡隱蔽信道的研究主要根據不同協(xié)議中不同字段來隱藏信息。在眾多協(xié)議中，例如TCP、UDP協(xié)議，對其研究較多，而OSFP使用廣泛卻在國內研究較少。針對OSPF協(xié)議下的Hello報文進行分析可以構建網絡隱蔽信道的字段。從所有可能字段中選擇Authentication、Router Dead Interval和Neighbor三個字段分別使用隨機值模式、值調制模型和序列模式進行構建三種隱蔽信道，利用微協(xié)議技術優(yōu)化信道，并將三種隱蔽信道組合成一個傳輸速率更高的隱蔽信道模型。經過驗證，該模型具有一定的可行性和隱蔽性，可為存儲型網絡隱蔽信道構建技術提供一定的理論支持和技術支撐。

發(fā)表于：3/7/2024

基于GRU-FedAdam的工業(yè)物聯(lián)網入侵檢測方法

針對工業(yè)物聯(lián)網中的入侵檢測存在數據隱私泄露和訓練時間長的問題，提出一種基于GRU-FedAdam的入侵檢測方法。該方法首先采用聯(lián)邦學習協(xié)作訓練入侵檢測模型，保護客戶端數據隱私；其次，構建基于門控循環(huán)單元（GRU）的入侵檢測模型并采用Adam優(yōu)化算法，提高客戶端模型的訓練速度。選用TON_IoT數據集為實驗數據，經過兩輪通信輪次計算，訓練時間比單層LSTM模型減少4 s；利用Adam算法訓練模型比SGD算法收斂速度更快，入侵檢測模型準確率為0.99。實驗結果表明，基于GRU-FedAdam的入侵檢測方法在保護數據隱私的情況下，可減少訓練時間和獲得更好的入侵檢測效果。

發(fā)表于：3/7/2024

基于機器學習建模的液體火箭發(fā)動機噴管內型面優(yōu)化設計

噴管是液體火箭發(fā)動機產生推力的重要部件。噴管型面的結構將直接影響燃燒所產生的燃氣在噴管中的流動情況，進而對發(fā)動機的性能產生影響。采用B樣條曲線對拋物面型線進行參數化，計算樣本集的流體動力學（Computational Fluid Dynamics, CFD）流場，以比沖為優(yōu)化變量對噴管性能進行評估。研究表明，基于代理模型優(yōu)化得到的噴管內型面結構與特征線法計算結果基本一致，比沖計算結果相當，最大誤差為0.28%。通過代理模型和網格變形方法，可實現(xiàn)液體火箭發(fā)動機噴管內型面優(yōu)化設計，提高優(yōu)化效率。

發(fā)表于：3/7/2024

基于攻擊意圖的工業(yè)網絡抗毀性評價研究

隨著工業(yè)網絡的迅猛發(fā)展，安全事件層出不窮，網絡抗毀性成為了該領域關注的焦點之一。針對工業(yè)網絡中的安全問題，以攻擊意圖為切入點，開展了工業(yè)網絡抗毀性評價問題的研究。首先，通過對已知攻擊案例的分析，識別了多種攻擊類型及其潛在影響；然后，區(qū)別于現(xiàn)有針對網絡系統(tǒng)本身特性的評價方法，將攻擊的潛在意圖納入考量，構建了一個綜合性的抗毀性評價方法；最后，在一個工業(yè)網絡系統(tǒng)模型上，通過與現(xiàn)有流行的網絡系統(tǒng)抗毀性評價方法對比，發(fā)現(xiàn)所提出的基于攻擊意圖的工業(yè)網絡抗毀性評價方法具有更加客觀、穩(wěn)定的評估效果。該抗毀性評價方法綜合考慮了外界攻擊的意圖、發(fā)生概率、影響范圍以及可能的后果，有效刻畫了不同場景下系統(tǒng)面對相同規(guī)模外界攻擊時的抗毀性。

發(fā)表于：3/7/2024

韓國兩家芯片設備制造商遭黑客入侵

韓國兩家芯片設備制造商遭黑客入侵韓國國家情報局表示，朝鮮在2023年12月和2024年2月滲透了兩家公司的服務器，竊取了其設施的產品和生產設施的藍圖。韓國國家情報局在一份聲明中說，這些黑客采用了一種被稱為“l(fā)iving off the land（LOTL）”的技術，最大限度地減少惡意代碼并使用服務器內安裝的現(xiàn)有合法工具，從而難以用安全軟件檢測到，建議各韓國公司采取預防措施。

發(fā)表于：3/6/2024

基于無線Mesh自組網煤礦液壓支架壓力傳感器設計與應用

通過研究現(xiàn)有無線礦山壓力監(jiān)測系統(tǒng)中液壓支架傳感器應用情況，發(fā)現(xiàn)普遍存在數據傳輸不穩(wěn)定與傳感器功耗高問題，為此利用無線Mesh自組網技術設計煤礦液壓支架壓力傳感器，克服數據傳輸不穩(wěn)定及功耗高的問題。以STM32L412單片機為核心處理器，定時采集液壓支架壓力數據，對壓力數據進行處理和存儲，并控制數據通過無線Mesh網絡傳輸至監(jiān)測分站，最終到達地面監(jiān)測系統(tǒng)。設計中將無線Mesh模塊喚醒機制與STM32L412單片機低功耗模式結合設計，保證數據傳輸可靠性同時，兼顧傳感器低功耗。經過現(xiàn)場實際應用，所設計的液壓支架壓力傳感器在礦井下環(huán)境中數據傳輸穩(wěn)定、傳感器功耗低，適合煤礦工作面液壓支架壓力采集監(jiān)測。

發(fā)表于：3/5/2024

數據財產確權保護的法理邏輯與規(guī)則展開

大數據時代下的行為規(guī)制保護模式與數據確權保護模式目的是加強數據源發(fā)者的信息保護與規(guī)范數據資源合法利用的重要方式。數據財產權的保護模式立足于財產權勞動理論和經濟學視角的產權理論進行證立，結合數據資源價值確權的法理邏輯與市場資源有效配置的規(guī)律性，實現(xiàn)數據要素市場的高質量、高效率流通。數據財產確權立足于現(xiàn)有法律法規(guī)與數據流通中存在的多維度法律風險的本質，堅持數據人格利益與財產利益一體化，構建數據財產權利體系，明確權利的主體與客體，規(guī)范數據財產控制權、使用權和處分權的內容，并且針對數據權利主體行使權利的方式與財產權的保護期限予以限制，從而實現(xiàn)擺脫數據“公地悲劇”的困境。

發(fā)表于：3/5/2024