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試析美國主流媒體在推特平臺(tái)關(guān)于涉華疫情的發(fā)文特征[其他][其他]

在中國新冠疫情面臨新一輪攻堅(jiān)戰(zhàn)的當(dāng)下，美國媒體對(duì)涉華疫情話題的關(guān)注也呈持續(xù)態(tài)勢。以美國主流媒體在推特平臺(tái)發(fā)布的涉華疫情推文及其下評(píng)論轉(zhuǎn)發(fā)等數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，媒體涵蓋美國有線電視新聞網(wǎng)、美聯(lián)社等10家美國主流媒體，時(shí)間跨度為2022年8月24日至2022年11月23日，共采集163條涉華疫情推文以及約8 788條評(píng)論轉(zhuǎn)發(fā)等數(shù)據(jù)。通過定量分析方法總結(jié)美國主流媒體對(duì)涉華疫情的推特發(fā)文特征，進(jìn)一步明晰其報(bào)道偏向與手法，并就中國涉疫信息的對(duì)外傳播提出建議。

發(fā)表于：3/10/2023

融合DBSCAN多測點(diǎn)算法的磁方位校正[其他][其他]

單測點(diǎn)校正法計(jì)算復(fù)雜、不穩(wěn)定、誤差較大，無法滿足井下地磁方位角的精度要求?；陂g接單測點(diǎn)分析法和Brooks多測點(diǎn)分析法，提出一種新方法，通過DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法識(shí)別并剔除噪聲，采用橢圓校正法校正徑向干擾，軸向干擾則由單軸多測點(diǎn)分析法校正。實(shí)驗(yàn)證明：改進(jìn)多測點(diǎn)法不僅可以進(jìn)一步提高橢圓校正的擬合效果，還能降低噪聲對(duì)參考點(diǎn)計(jì)算值的影響，計(jì)算得到的方差曲線收斂性更強(qiáng)、更穩(wěn)定，校正后方位角誤差進(jìn)一步降低。

發(fā)表于：3/10/2023

基于時(shí)空注意力金字塔卷積的動(dòng)作識(shí)別[其他][其他]

動(dòng)作識(shí)別算法需要從視頻中提取空間和時(shí)域特征，對(duì)計(jì)算存儲(chǔ)資源要求較高?；?D CNN的網(wǎng)絡(luò)更為輕量，但從視頻中提取時(shí)域特征的能力較弱，動(dòng)作識(shí)別性能通常受到限制。S-TPNet提出時(shí)空金字塔模塊以獲取圖像序列的時(shí)間粒度特征，有效提升了基于2D CNN的動(dòng)作識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的性能?；赟-TPNet，設(shè)計(jì)了時(shí)空注意力模型以凸顯空間和時(shí)間上的重要特征。為降低輸入數(shù)據(jù)量，通常抽取局部視頻幀作為輸入，為降低采樣幀與整體視頻之間的不穩(wěn)定差異，設(shè)計(jì)了自適應(yīng)等間隔采樣策略。實(shí)驗(yàn)表明，在未預(yù)訓(xùn)練的情況下，本網(wǎng)絡(luò)在UCF-101和HMDB-51數(shù)據(jù)集上分別將Top-1精度提高了5.1%和3.3%，并且不會(huì)大幅增加所需參數(shù)。

發(fā)表于：3/10/2023

基于三維時(shí)空注意的密集連接視頻超分算法[其他][其他]

針對(duì)視頻超分對(duì)時(shí)間幀間信息以及分層信息的利用不充分，設(shè)計(jì)了一種具有空間時(shí)序注意力機(jī)制的密集可變形視頻超分辨率重建網(wǎng)絡(luò)。利用三維卷積來提取經(jīng)可變形卷積模塊對(duì)齊后的相鄰幀之間的時(shí)間序列信息，同時(shí)設(shè)計(jì)具有步幅卷積層的輕量級(jí)模塊來提取空間注意力信息。在特征重構(gòu)階段引入密集連接，充分利用分層特征信息以實(shí)現(xiàn)更好的特征重建。選取公共數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明，提出的算法在客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)與視覺對(duì)比效果上都有提升。

發(fā)表于：3/10/2023

基于特征選擇的IPSO-GRU脫硫系統(tǒng)出口SO2濃度預(yù)測模型[其他][其他]

針對(duì)燃煤電廠在吹掃等過程中脫硫系統(tǒng)出口 SO2濃度的不能及時(shí)檢測的問題，提出了一種基于特征選擇的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化門控循環(huán)單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(IPSO-GRU)的脫硫系統(tǒng)出口 SO2濃度預(yù)測模型。通過最大相關(guān)最小冗余(minimum Redundancy and Maximum Relevance，mRMR)算法對(duì)采集的目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，挑選出合適的變量，隨后將選定的變量作為 IPSO-GRU預(yù)測模型的輸入。針對(duì)門控循環(huán)單元(Gated Recurrent Unit，GRU)模型關(guān)鍵超參數(shù)難以確定的問題，使用改進(jìn)粒子群(Improved Particle Swarm Optimization，IPSO)算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，以降低 GRU的訓(xùn)練成本。最終實(shí)現(xiàn)對(duì)脫硫系統(tǒng)出口二氧化硫濃度的預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提模型與傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比預(yù)測精度更高，在工程實(shí)際中更具應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：3/10/2023

大數(shù)據(jù)時(shí)代算法審計(jì)構(gòu)想[其他][其他]

在現(xiàn)代語境里，算法是解決問題的自動(dòng)化程序，在公共管理、司法裁判、金融系統(tǒng)、以及商業(yè)領(lǐng)域等都得到廣泛應(yīng)用。算法應(yīng)用一方面提高了社會(huì)整體的運(yùn)行效率，另一方面也因其復(fù)雜的技術(shù)性特征導(dǎo)致了社會(huì)管理的失序。當(dāng)前，我國算法規(guī)制體系立法較為松散、監(jiān)管主體不夠明析，而審計(jì)作為一種獨(dú)立而成熟的審查制度，在算法設(shè)計(jì)監(jiān)督、算法數(shù)據(jù)保護(hù)以及算法決策法律問責(zé)中都大有可為，可解決算法監(jiān)管體系松散、監(jiān)管責(zé)任不明等問題。在審計(jì)監(jiān)管模式下，可由專業(yè)人員制定審計(jì)計(jì)劃，根據(jù)特定的審計(jì)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和事實(shí)審查，給出審計(jì)結(jié)論，制作審計(jì)報(bào)告、進(jìn)行審計(jì)公開，對(duì)相關(guān)人員實(shí)施問責(zé)以及開展后續(xù)審計(jì)質(zhì)量追蹤。由第三方審計(jì)、平臺(tái)自我規(guī)制與行業(yè)自律相結(jié)合，算法監(jiān)管可迎來新的突破。

發(fā)表于：3/10/2023

數(shù)字時(shí)代身份盜竊犯罪的規(guī)制與應(yīng)對(duì)[其他][其他]

身份盜竊通常是指竊取和使用個(gè)人身份以獲得經(jīng)濟(jì)利益或從事其他犯罪活動(dòng)的行為，數(shù)字時(shí)代各國對(duì)身份盜竊犯罪的規(guī)制將日趨完善。美國通過《防止身份盜竊及假冒法》等聯(lián)邦立法和州立法，構(gòu)建起身份盜竊行為獨(dú)立成罪模式；德國沒有專門的身份盜竊犯罪立法，而是在個(gè)人信息刑法保護(hù)體系中統(tǒng)一規(guī)制；英國更重視通過前置法實(shí)施嚴(yán)格監(jiān)管，以降低身份信息泄露、濫用和欺詐的可能性。我國與德國的規(guī)制模式類似，但存在忽視個(gè)人身份保護(hù)、身份盜竊刑法評(píng)價(jià)不全面以及個(gè)人信息保護(hù)范圍過窄等問題。面對(duì)數(shù)字時(shí)代深度偽造技術(shù)的沖擊，對(duì)身份盜竊犯罪的規(guī)制更加捉襟見肘。當(dāng)前，我國應(yīng)通過采取個(gè)人身份的刑法統(tǒng)一保護(hù)模式，將非法使用個(gè)人信息行為入刑、擴(kuò)展個(gè)人身份信息的刑法保護(hù)范圍以及完善身份證件類犯罪規(guī)制，建構(gòu)現(xiàn)有的刑法身份保護(hù)體系，加強(qiáng)刑法規(guī)定之間的銜接。

發(fā)表于：3/10/2023

高校數(shù)據(jù)治理的價(jià)值與特征[其他][其他]

數(shù)據(jù)治理已經(jīng)成為高校教育信息化的一項(xiàng)基礎(chǔ)性工作，正確認(rèn)識(shí)和理解數(shù)據(jù)治理的價(jià)值及其特征有助于高校管理者與實(shí)踐者樹立正確、科學(xué)的數(shù)據(jù)治理觀，構(gòu)建數(shù)據(jù)治理的良好秩序。高校數(shù)據(jù)治理的價(jià)值呈現(xiàn)出對(duì)“數(shù)據(jù)及其事務(wù)”治理的外在價(jià)值和依“數(shù)”治理的內(nèi)在價(jià)值相互聯(lián)系、結(jié)合的立體結(jié)構(gòu)，指引著高校數(shù)據(jù)治理的有效實(shí)施。同時(shí)，高校數(shù)據(jù)治理存在教育數(shù)據(jù)多源多樣、多元利益沖突、應(yīng)用需求靈活多樣等難點(diǎn)，以及政策驅(qū)動(dòng)、技術(shù)保障、模式優(yōu)勢等有利條件。

發(fā)表于：3/10/2023

政務(wù)一朵云關(guān)鍵問題分析及工程建議[其他][其他]

政務(wù)云是數(shù)字政府建設(shè)的關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施，通過梳理國內(nèi)政務(wù)云工程建設(shè)的經(jīng)驗(yàn)，運(yùn)用復(fù)雜系統(tǒng)剖析方法，分析了“政務(wù)云一朵云”的工程內(nèi)涵、建設(shè)動(dòng)因和底層邏輯，重點(diǎn)研究了五個(gè)關(guān)鍵問題：統(tǒng)一發(fā)布的服務(wù)目錄、統(tǒng)一納管的多云平臺(tái)、統(tǒng)一門戶的自助服務(wù)、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的服務(wù)考核和統(tǒng)一保障的多云安全，探究了問題產(chǎn)生的原因分析，厘清了下一步的解決思路，提出了“一朵云”建設(shè)參考框架和多維度工程建議。

發(fā)表于：3/10/2023

侵犯公民個(gè)人信息罪的犯罪經(jīng)濟(jì)學(xué)分析[其他][其他]

針對(duì)目前我國侵犯公民個(gè)人信息罪多發(fā)高發(fā)的態(tài)勢，借用犯罪經(jīng)濟(jì)學(xué)的需求彈性理論和成本-收益模型，對(duì)2021年中國裁判文書網(wǎng)中580份侵犯公民個(gè)人信息罪刑事判決書進(jìn)行實(shí)證分析研究得出，目前我國侵犯公民個(gè)人信息的犯罪活動(dòng)對(duì)懲罰價(jià)格的反應(yīng)在立法實(shí)踐和司法實(shí)踐中存在一定“彈性”差異，犯罪收益可觀而犯罪成本甚微是此類犯罪多發(fā)高發(fā)的主要原因。為有效治理侵犯公民個(gè)人信息罪，應(yīng)從減少犯罪收益、增加犯罪成本角度入手，持續(xù)加強(qiáng)對(duì)此類犯罪的司法打擊力度，進(jìn)一步明晰“公民個(gè)人信息”概念范圍，適當(dāng)擴(kuò)充侵犯公民個(gè)人信息罪犯罪圈，促使侵犯公民個(gè)人信息罪治理由“缺乏彈性”向“富有彈性”轉(zhuǎn)變。

發(fā)表于：3/10/2023

防火墻視域下基于報(bào)文特征的醫(yī)保詐騙治理方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

通過分析當(dāng)前流行的仿冒醫(yī)保網(wǎng)站詐騙典型過程，針對(duì)潛在受害者與仿冒網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò)行為進(jìn)行流量采集、協(xié)議過濾、報(bào)文分析，獲得了當(dāng)前仿冒醫(yī)保網(wǎng)站詐騙過程中HTTP請(qǐng)求報(bào)文和HTTP響應(yīng)報(bào)文的典型特征，提出了一種仿冒醫(yī)保網(wǎng)站詐騙治理方案。本方案可實(shí)現(xiàn)事前監(jiān)測識(shí)別詐騙域名、事中獲取潛在受害者信息用于預(yù)警、事后反網(wǎng)絡(luò)詐騙技戰(zhàn)法儲(chǔ)備。以某單位安全部門為試點(diǎn)，以反詐預(yù)警時(shí)效性和涉詐情報(bào)準(zhǔn)確性為衡量標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行應(yīng)用效果評(píng)估，結(jié)果表明，依據(jù)流量報(bào)文特征建立的治理體系框架可有效治理當(dāng)前的仿冒醫(yī)保網(wǎng)站詐騙。

發(fā)表于：3/10/2023

關(guān)于核電廠網(wǎng)絡(luò)安全準(zhǔn)入管理制度的探究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

針對(duì)核電廠網(wǎng)絡(luò)安全準(zhǔn)入管理問題，從采購、測試、接入和人員四個(gè)角度分析了可能存在的薄弱點(diǎn)，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)安全等級(jí)保護(hù)管理方面的基本要求，基于實(shí)際案例提出了一種可行的準(zhǔn)入管理體系。該體系探討了核電廠中有關(guān)產(chǎn)品準(zhǔn)入、外來運(yùn)維設(shè)備接入以及外來人員訪問的管理工作，通過規(guī)范工作流程，可保證準(zhǔn)入供應(yīng)鏈管理的安全可靠,對(duì)產(chǎn)品上線前的質(zhì)量進(jìn)行把關(guān)。

發(fā)表于：3/10/2023

基于eBPF的虛擬化網(wǎng)絡(luò)與云原生網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用[其他][信息安全]

近年來，隨著eBPF的內(nèi)核代碼安全注入機(jī)制的發(fā)展，eBPF已經(jīng)在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、性能監(jiān)控等方面獲得大量應(yīng)用。介紹了eBPF在網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化領(lǐng)域的應(yīng)用概述，以及其基于容器架構(gòu)發(fā)展而來的云原生網(wǎng)絡(luò)功能領(lǐng)域的應(yīng)用概述，并舉出了eBPF用于上述領(lǐng)域的典型應(yīng)用：網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化領(lǐng)域的負(fù)載均衡、快速丟包、限流應(yīng)用，以及云原生網(wǎng)絡(luò)功能領(lǐng)域的Kubernetes容器網(wǎng)絡(luò)加速、服務(wù)網(wǎng)格加速應(yīng)用。

發(fā)表于：3/10/2023

基于雙層注意力機(jī)制的惡意URL檢測[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著信息化技術(shù)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)空間中存在的威脅也在不斷變化。其中，基于惡意URL的攻擊手段層出不窮。針對(duì)惡意URL識(shí)別與檢測問題進(jìn)行了深入探究，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了具有雙層注意力機(jī)制的Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)惡意URL進(jìn)行識(shí)別和檢測，并將其命名為A2Bi-LSTM。該模型分別在字符級(jí)別及單詞級(jí)別對(duì)惡意URL中包含的可疑內(nèi)容進(jìn)行注意力權(quán)值的計(jì)算，進(jìn)一步提升了惡意URL的識(shí)別精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，A2Bi-LSTM對(duì)惡意URL的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到97%，相較于傳統(tǒng)檢測模型有著更好的檢測效果，能夠有效應(yīng)對(duì)此類攻擊威脅，有助于網(wǎng)絡(luò)空間安全體系的構(gòu)建。

發(fā)表于：3/10/2023

推動(dòng)電氣化發(fā)展的 4 大電流檢測設(shè)計(jì)趨勢[測試測量][汽車電子]

本文將介紹隨著電氣化應(yīng)用發(fā)展而出現(xiàn)的四大設(shè)計(jì)趨勢，以及用于提高系統(tǒng)電壓、增強(qiáng)系統(tǒng)保護(hù)、實(shí)現(xiàn)遙測監(jiān)測和縮減外形尺寸的電流檢測技術(shù)?？偟膩碚f，電流傳感器監(jiān)測電氣系統(tǒng)中的一項(xiàng)重要參數(shù)，即電流，這能夠使系統(tǒng)在安全范圍內(nèi)盡可能高效地運(yùn)行。

發(fā)表于：3/8/2023