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智能時代地方政府網(wǎng)絡輿情技術治理的困境及應對策略[通信與網(wǎng)絡][其他]

面向智能技術介入網(wǎng)絡輿情生成和傳播的新環(huán)境，分析智能時代網(wǎng)絡輿情特征、地方政府網(wǎng)絡輿情技術治理面臨的困境以及應對策略，對維護國家意識形態(tài)安全政權安全，以及促進社會和諧穩(wěn)定發(fā)展具有重要意義。通過實地調(diào)查、文獻調(diào)研、輿情案例分析等實證研究，綜合運用歸納和演繹方法，圍繞網(wǎng)絡輿情主體、客體以及傳播媒介等方面，分析了人工智能技術介入后網(wǎng)絡輿情的特征，并從人工智能技術在網(wǎng)絡輿情監(jiān)測預警全流程作用出發(fā)，分析了智能時代地方政府網(wǎng)絡輿情技術治理面臨的困境。智能時代網(wǎng)絡輿情呈現(xiàn)出主體“非人化”、網(wǎng)絡輿情客體多樣化以及智能算法加速網(wǎng)絡輿論傳播等方面特征。當前一些地方政府輿情治理部門面臨處理能力跟不上、輿情監(jiān)測算法智能化程度弱、缺少推演預警手段、跨平臺治理難等系列困境，提出了應從樹立網(wǎng)絡輿情智能化治理理念、構建智能化網(wǎng)絡輿情監(jiān)測預警系統(tǒng)以及建立網(wǎng)絡輿情多部門聯(lián)動處理機制等方面的應對策略。

發(fā)表于：2024/11/27

基于Vensim PLE的決策監(jiān)管類系統(tǒng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量影響因素分析——以智能化國資國企在線監(jiān)管平臺系統(tǒng)為例[其他][其他]

大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)賦能和應用給政府和國有企業(yè)的決策和監(jiān)管帶來了便利，但決策監(jiān)管類系統(tǒng)面臨源數(shù)據(jù)獲取、分析、處理等過程導致的數(shù)據(jù)質(zhì)量不高問題，影響決策的精準性和監(jiān)管的有效性。結(jié)合本人參與該平臺建設需求分析和數(shù)據(jù)獲取的實際工作過程，針對國有資產(chǎn)和國有企業(yè)數(shù)據(jù)獲取到應用過程中影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的主要因素進行分析，構建了數(shù)據(jù)質(zhì)量模型的因果關系圖和流圖，并通過Vensim PLE進行仿真實驗，識別到人才對數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要性。同時，了解其中的學習培訓時間、需求變更和元數(shù)據(jù)因素對數(shù)據(jù)質(zhì)量的具體影響趨勢，并提出對應改進數(shù)據(jù)質(zhì)量的有效方法。

發(fā)表于：2024/11/27

基于主從多鏈的科學數(shù)據(jù)共享方法構建與實證研究[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

針對當前科學數(shù)據(jù)管理中普遍存在安全性不足的問題，試圖基于主從多鏈理論，探索提出一套科學數(shù)據(jù)保護與共享架構方法。提出一種基于主從多鏈的科學數(shù)據(jù)保護與共享方法，這一方法借助多個智能合約、數(shù)字簽名、星際文件系統(tǒng)（IPFS）技術，并結(jié)合科學數(shù)據(jù)的分級分類和身份認證實現(xiàn)細膩度管理；采用主從多鏈結(jié)合的方式，確保數(shù)據(jù)的安全性和可擴展性。實證研究結(jié)果表明，本方法在存儲開銷方面顯著優(yōu)于公共鏈方案，在性能上提升約3倍，并在處理大量交易時展現(xiàn)出更高的穩(wěn)定性與可靠性。綜上所述，該方法具備去中心化、安全可靠、不可篡改等重要特性，能夠有效應對日益增長的科學數(shù)據(jù)保護與共享需求。

發(fā)表于：2024/11/27

基于關鍵信息流的氣象水文輔助決策服務[通信與網(wǎng)絡][其他]

借助大數(shù)據(jù)技術,以信息流的形式開展輔助決策是滿足指揮決策中關鍵信息需求行之有效的手段。氣象水文保障亟需將關鍵信息流作為重要支撐手段，對氣象水文輔助決策服務架構進行探索設計。在分析氣象水文決策內(nèi)容和特點的基礎上，提出基于跨網(wǎng)系傳輸?shù)年P鍵信息流支撐指揮員關鍵信息需求，以提高氣象水文輔助決策的質(zhì)量和效率，并且結(jié)合實際情況開展了氣象水文輔助決策服務架構的初步設計，以新的架構支撐信息網(wǎng)絡和業(yè)務體系建設，提高氣象水文輔助決策服務水平。

發(fā)表于：2024/11/27

基于層次分析法和模糊評價方法相結(jié)合的裝備數(shù)據(jù)評估模型方法研究[其他][其他]

針對武警部隊裝備效能評估問題，提出一種基于層次分析法和模糊綜合評價法相結(jié)合的效能評估模型。首先，綜合考慮武警部隊任務特點和裝備建設情況，從“五種能力”角度出發(fā)，運用層次分析方法構建了包括目標層、環(huán)境影響層、3級準則層、方案層在內(nèi)的6層結(jié)構模型，并對結(jié)構模型的指標體系設置相應權重；之后利用模糊綜合評價法，建立相應模糊評估模型，對裝備效能等級進行評判；最后以模擬評估綜合保障能力為例列出了評估模型的具體步驟和實現(xiàn)方法，結(jié)果顯示評估值為77.5，評判等級為及格，符合實際。通過實例驗證，所提評估方法能夠有效地實現(xiàn)武警部隊裝備效能評估，為武警部隊后續(xù)裝備建設籌劃提供了理論支持，為裝備體系效能評估提供了一種分析思路。

發(fā)表于：2024/11/27

PIN TO PIN CS4272 納祥科技CODEC NX9020應用于自動音頻系統(tǒng)[模擬設計][消費電子]

最近，納祥科技推出一款新品IC——功能強大的24位192 kHz立體聲音頻編解碼器（Codec）NX9020，該芯片以其AD/DA 114 dB高動態(tài)范圍，國產(chǎn)替代CS4272。

發(fā)表于：2024/11/26

火箭殘骸落點綜合態(tài)勢分析方法與應用[其他][航空航天]

隨著高密度航天發(fā)射，火箭殘骸數(shù)量呈現(xiàn)快速增長態(tài)勢，全面掌握火箭殘骸落點綜合態(tài)勢，是高效評估火箭殘骸災害風險和應急指揮決策的重要依據(jù)。提出了火箭殘骸落點綜合態(tài)勢分析業(yè)務模型和主題域數(shù)據(jù)模型，論述了基于海量歷史殘骸落點數(shù)據(jù)資源，開展火箭殘骸落點預報精確度分析、火箭殘骸預置落點區(qū)域準確度分析和火箭殘骸落點散布區(qū)域特征分析等數(shù)據(jù)挖掘分析方法，給出了航天發(fā)射殘骸落點“態(tài)勢一張圖”的可視化設計要素。工程實踐表明，該成果可為提高航天發(fā)射火箭殘骸風險評估和應急指揮決策能力提供技術支撐，應用效益較好。

發(fā)表于：2024/11/26

結(jié)合BERT語義融合和關鍵詞特征提取的方面級情感分類研究[人工智能][其他]

方面級情感分類旨在確定句子中給定方面詞的情感極性。該任務先前提出的方法無法提取語義信息豐富的上下文初始表示向量，同時也不能精確地捕獲局部關鍵特征的范圍。因此，提出了一種結(jié)合BERT語義融合(BERTSF)和關鍵詞特征提取（KFE）的方面級情感分類模型（KFE-BERTSF）。BERTSF通過門控融合函數(shù)融合BERT編碼器的高層語義信息，以提取語義信息更加豐富的上下文初始表示向量。KFE通過動態(tài)閾值劃分句子的局部上下文和非局部上下文，并利用句法距離掩碼（SDMask）和距離感知注意力（ADA）提取兩個區(qū)域的局部關鍵特征?；谌齻€數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明， KFE-BERTSF取得了比基準模型更好的成績。

發(fā)表于：2024/11/26

軍事智能數(shù)據(jù)安全問題：對抗攻擊威脅[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

人工智能技術已深入軍事作戰(zhàn)的各個領域，對現(xiàn)代戰(zhàn)爭形態(tài)進行了全面革新。數(shù)據(jù)作為軍事智能模型的核心驅(qū)動力，為模型的有效運轉(zhuǎn)提供了保障。然而，由于深度學習的不可解釋性，對抗攻擊技術的存在給當前軍事智能模型帶來了嚴峻的數(shù)據(jù)安全問題。這種威脅在智能系統(tǒng)的訓練和推理過程中均可能產(chǎn)生，形式多樣，難以防范。同時，受到對抗樣本干擾的軍事數(shù)據(jù)類型多樣，敵方采取的欺騙手段也日趨復雜。因此，分析軍事智能數(shù)據(jù)安全風險樣態(tài)，并進一步給出軍事智能數(shù)據(jù)風險的防范措施，希望能夠為增強軍事智能數(shù)據(jù)的安全性提供有益的參考和借鑒。

發(fā)表于：2024/11/26

國標《數(shù)據(jù)安全技術數(shù)據(jù)分類分級規(guī)則》分析與解讀[其他][其他]

2024年3月14日，國家標準化管理委員會正式發(fā)布了國標GB/T 43697—2024《數(shù)據(jù)安全技術數(shù)據(jù)分類分級規(guī)則》。該標準是我國在數(shù)據(jù)治理方面的最新研究成果，也是我國首次采用“數(shù)據(jù)安全技術”作為前綴的國標文件。該文件的發(fā)布將在國家安全、社會秩序、經(jīng)濟運行等多個方面產(chǎn)生重大影響。從國內(nèi)外數(shù)據(jù)分類分級治理的相關研究背景出發(fā)，介紹了新國標的文本內(nèi)容，對比了中美兩國對數(shù)據(jù)的規(guī)制方案。本文認為，新國標的發(fā)布，將在提升國家數(shù)據(jù)治理水平、補齊國家安全短板、應對國際數(shù)據(jù)規(guī)則制定壓力和提升我國國際形象等方面產(chǎn)生積極影響。最后，對我國未來數(shù)據(jù)安全工作給出了建議與展望。

發(fā)表于：2024/11/26

基于高性能FPGA的超高速IPSec安全設備設計與實現(xiàn)[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

基于高性能FPGA提出了一種超高速IPSec安全設備的設計方案；此方案在以CPU作為控制中樞的基礎上，利用高性能FPGA配合高速接口實現(xiàn)100G的IPSec安全傳輸，同時利用高性能FPGA和噪聲源芯片實現(xiàn)國密算法對高速數(shù)據(jù)進行加解密。搭建測試環(huán)境對樣機進行測試，測試結(jié)果表明，超高速IPSec安全設備可完成高達82 Gb/s吞吐率的IPSec安全傳輸，整個系統(tǒng)延時達90 μs級。

發(fā)表于：2024/11/26

基于多粒度級聯(lián)森林優(yōu)化算法的網(wǎng)絡入侵檢測模型研究[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

針對大規(guī)模網(wǎng)絡入侵方式層出不窮，為應對多形態(tài)下的網(wǎng)絡安全威脅，提出一種基于多粒度級聯(lián)森林優(yōu)化算法的網(wǎng)絡入侵檢測模型。首先對原始數(shù)據(jù)進行預處理，然后融合Fisher Score算法對不同特征信息進行權重選擇排序，最后將其排序后的特征信息送入級聯(lián)森林的卷積層和森林層，對特征信息進行深度表達和分類，從而得到精準的分類結(jié)果。經(jīng)KDD 99數(shù)據(jù)集進行驗證，在不同測試集占比為90%、70%和30%三組實驗情況下，分別實現(xiàn)了98.20%、99.00%、99.27%的分類精度。實驗結(jié)果證明，所提算法能夠準確識別多種網(wǎng)絡攻擊，為現(xiàn)有網(wǎng)絡入侵檢測提供有效區(qū)分依據(jù)。

發(fā)表于：2024/11/26

數(shù)據(jù)要素驅(qū)動下的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺創(chuàng)新發(fā)展與應用研究[通信與網(wǎng)絡][工業(yè)自動化]

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化時代各項先進技術在工業(yè)領域的深度融合。數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素，正日益成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺創(chuàng)新發(fā)展的核心驅(qū)動力，在促進生產(chǎn)效率提升、優(yōu)化生產(chǎn)過程、助力生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)型升級等方面發(fā)揮重要作用。從數(shù)據(jù)要素與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的基本概念出發(fā)，系統(tǒng)論述了數(shù)據(jù)要素驅(qū)動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的作用機理，結(jié)合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺典型應用場景，深入分析了我國數(shù)據(jù)要素驅(qū)動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺發(fā)展面臨的現(xiàn)實問題與挑戰(zhàn)，并給出相應對策及建議，旨在為數(shù)據(jù)要素驅(qū)動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺創(chuàng)新應用和推廣提供深刻洞察和有益啟示。

發(fā)表于：2024/11/26

USB Type-C® 和 USB Power Delivery：專為擴展功率范圍和電池供電型系統(tǒng)而設計[電源技術][汽車電子]

　　USB Type-C® (USB-C®) 是一種業(yè)界通用連接器，支持通過單個接口傳輸數(shù)據(jù)和電力，適用于個人電子產(chǎn)品、汽車、工業(yè)和企業(yè)系統(tǒng)等應用。USB Power Delivery (PD) 是使用 USB-C 連接器來增加 USB-C 接口功能和特性的標準。直到最近，USB PD 3.0 規(guī)范才允許高達 100W（20V、5A）的功率雙向流動，此功率范圍現(xiàn)在稱為標準功率范圍 (SPR)。最新的 USB PD 3.1 規(guī)范通過 USB-C 電纜將功率范圍增加至 240W（48V、5A），此功率范圍現(xiàn)在稱為擴展功率范圍 (EPR)。

發(fā)表于：2024/11/25

利用IMU增強機器人定位：實現(xiàn)精確導航的基礎技術[MEMS|傳感技術][工業(yè)自動化]

　　本文重點介紹了慣性測量單元（IMU）傳感器對于機器人定位的重要性，并概述了其主要優(yōu)點。IMU可提供關鍵的運動數(shù)據(jù)，已成為機器人精確定位的重要組成部分。IMU集成了加速度計、陀螺儀和磁力計，通過提供實時響應，使機器人能夠準確地確定其方向、位置和運動，從而使機器人能夠在動態(tài)變化的環(huán)境中導航。傳感器融合技術將IMU數(shù)據(jù)與其他傳感器（例如攝像頭或LIDAR）相結(jié)合，通過整合多個數(shù)據(jù)源來提高定位精度。IMU廣泛應用于移動機器人、人形機器人、無人機（UAV）以及虛擬/增強現(xiàn)實。它們在實現(xiàn)精確定位方面發(fā)揮了重要作用，使機器人能夠自主執(zhí)行復雜任務并與周圍環(huán)境有效互動。本文探討了在頗具挑戰(zhàn)性的AMR運行環(huán)境中，IMU具有哪些應用案例，以及IMU在實現(xiàn)精確定位方面如何發(fā)揮關鍵作用。

發(fā)表于：2024/11/22