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打造 “CPU+” 異構(gòu)計算平臺，Arm 靈活應(yīng)對各類 AI 工作負(fù)載[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

　　對于人工智能（AI）而言，任何單一硬件或計算組件都無法成為適合各類工作負(fù)載的萬能解決方案。AI 貫穿從云端到邊緣側(cè)的整個現(xiàn)代計算領(lǐng)域，為了滿足不同的 AI 用例和需求，一個可以靈活使用 CPU、GPU 和 NPU 等不同計算引擎的異構(gòu)計算平臺必不可少。

發(fā)表于：12/31/2024

開源軟件如何推動 EV 充電標(biāo)準(zhǔn)的普及[電源技術(shù)][汽車電子]

?　　預(yù)計電動汽車（EV）數(shù)量到 2030 年將占全球汽車銷量的 60% 以上，因此，EV 充電器的數(shù)量也必須相應(yīng)增加。市場迫切需要可靠的 EV 充電基礎(chǔ)設(shè)施；然而，EV 充電器連接器、插頭類型和充電協(xié)議之間存在不一致，這可能會加劇里程焦慮，甚至影響消費(fèi)者的購買決策，因為消費(fèi)者無法確定其考慮的車輛是否與本地或長途旅行中所需的充電器兼容。

發(fā)表于：12/31/2024

采用創(chuàng)新型 C29 內(nèi)核的 MCU 如何提升高壓系統(tǒng)的實時性能[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

　　本文探討了 F29H859TU-Q1 和 F29H850TU 等實時控制 MCU 及其 C29 內(nèi)核如何幫助工程師在電動汽車子系統(tǒng)（如 OBC 以及高壓和低壓直流/直流轉(zhuǎn)換器）和能源基礎(chǔ)設(shè)施（如光伏逆變器和 UPS）中提供更高的處理能力、電源效率和快速開關(guān)頻率。

發(fā)表于：12/31/2024

汽車 GPU 算力新高度支持智駕芯片實現(xiàn)架構(gòu)創(chuàng)新[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

　　隨著汽車行業(yè)在“新四化”領(lǐng)域內(nèi)迅猛地進(jìn)步，汽車電子電氣架構(gòu)正在發(fā)生顯著的變化。智能化的深入促使汽車計算架構(gòu)逐步由傳統(tǒng)的以分域來進(jìn)行風(fēng)險控制的分布式架構(gòu)，轉(zhuǎn)向以強(qiáng)調(diào)高性能計算同時減少冗余硬件和系統(tǒng)復(fù)雜性，從而提高系統(tǒng)效率和可靠性的中央計算架構(gòu)。與此同時，一些新興的功能在新車中的滲透率也在不斷提升，例如在汽車座艙內(nèi)人機(jī)界面（HMI）領(lǐng)域，諸如車內(nèi)屏幕顯示交互及后排娛樂屏幕等，其年度增長率大致維持在8%左右；而在高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）方面，增長率基本達(dá)到10%，部分研究機(jī)構(gòu)所報告的增長率數(shù)據(jù)甚至更高。在此背景下，汽車對GPU算力的需求呈現(xiàn)出爆發(fā)增長的趨勢。

發(fā)表于：12/31/2024

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備安全性：挑戰(zhàn)和解決方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

　　任何連接到互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備都可能在某一時刻面臨攻擊。攻擊者可能會試圖遠(yuǎn)程破壞物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備以竊取數(shù)據(jù)，進(jìn)行DDoS攻擊（Distributed Denial of Service attacks，分布式拒絕服務(wù)攻擊），或試圖破壞網(wǎng)絡(luò)的其余部分。物聯(lián)網(wǎng)安全需要一種集成方法來保障，覆蓋整個設(shè)備生命周期，從設(shè)計和開發(fā)到部署和維護(hù)。

發(fā)表于：12/31/2024

從燃油車向電動車邁進(jìn)：開啟電動出行的新時代[測試測量][汽車電子]

汽車行業(yè)在從燃油車向電動車轉(zhuǎn)型的道路上正面臨重重挑戰(zhàn)。消費(fèi)者的購買意愿有所減弱，高昂的電池更換費(fèi)用以及公共充電基礎(chǔ)設(shè)施的不健全等等，這些顧慮讓消費(fèi)者望而卻步。因此，汽車行業(yè)必須克服這些挑戰(zhàn)，才能推動交通出行領(lǐng)域的低碳化轉(zhuǎn)型，進(jìn)而為整個經(jīng)濟(jì)社會帶來裨益。加速電動出行時代的到來

發(fā)表于：12/30/2024

Microchip推出集成式緊湊型CAN FD系統(tǒng)基礎(chǔ)芯片解決方案，專為空間受限應(yīng)用而設(shè)計[電子元件][汽車電子]

　　汽車和工業(yè)市場中聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的增加推動了對帶寬更高、延遲更低和安全性更強(qiáng)的有線連接解決方案的需求。可靠、安全的通信網(wǎng)絡(luò)解決方案對于按預(yù)期傳輸和處理數(shù)據(jù)至關(guān)重要。Microchip Technology Inc.（微芯科技公司）今日宣布推出ATA650x CAN FD系統(tǒng)基礎(chǔ)芯片（SBC）新系列產(chǎn)品。該系列產(chǎn)品完全集成了高速CAN FD收發(fā)器和5V低壓降穩(wěn)壓器（LDO），采用緊湊型8引腳、10引腳和14引腳封裝，節(jié)省了空間。

發(fā)表于：12/30/2024

派克漢尼汾推出新的快換接頭產(chǎn)品系列，擴(kuò)展熱管理解決方案[電子元件][消費(fèi)電子]

　　近期，運(yùn)動與控制技術(shù)領(lǐng)域的先行者——派克漢尼汾宣布推出四個具有開創(chuàng)性的熱管理解決方案——NSAC、NSEC和NSIC系列盲插式快換接頭以及NSSC螺紋連接快換接頭。這些創(chuàng)新產(chǎn)品旨在滿足電子冷卻、電池制造、信息技術(shù)、能源管理、工程機(jī)械和運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)復(fù)雜的熱管理需求。

發(fā)表于：12/28/2024

個人信息保護(hù)負(fù)責(zé)人履職困境和規(guī)制策略研究[其他][信息安全]

個人信息保護(hù)負(fù)責(zé)人集監(jiān)督、代表和信息功能為一體，但作為組織成員過度依賴企業(yè)組織設(shè)計且缺乏決策權(quán)限，導(dǎo)致上述功能無法得到發(fā)揮。為了保障個人信息保護(hù)負(fù)責(zé)人獨(dú)立履職，使個人信息保護(hù)成為企業(yè)內(nèi)生機(jī)制，國家應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步要求企業(yè)將組織義務(wù)轉(zhuǎn)化為有約束力的實施方案提交給監(jiān)管機(jī)關(guān)，后者可以據(jù)此對個人信息保護(hù)負(fù)責(zé)人的監(jiān)督能力進(jìn)行審查，必要時采取制裁措施。對于個人信息保護(hù)負(fù)責(zé)人行政法律責(zé)任的承擔(dān)，應(yīng)當(dāng)根據(jù)個人信息保護(hù)負(fù)責(zé)人履職過程中的實際權(quán)限大小、是否窮盡可行手段防止違法行為進(jìn)行綜合判斷。

發(fā)表于：12/26/2024

多元規(guī)制視角下消費(fèi)者個人信息權(quán)益的反壟斷法保護(hù)[其他][信息安全]

消費(fèi)者個人信息已與價格同等重要，共同構(gòu)成消費(fèi)者福利的主要內(nèi)容。當(dāng)前平臺企業(yè)過度利用或侵害消費(fèi)者個人信息增強(qiáng)自身競爭優(yōu)勢的現(xiàn)象普遍。既有的“個人本位”與“國家本位”路徑不足以規(guī)制消費(fèi)者個人信息被違規(guī)收集、非法濫用等行為。除了對個人信息進(jìn)行專門立法保護(hù)外，亦應(yīng)引入反壟斷法保護(hù)，實現(xiàn)對個人信息保護(hù)的補(bǔ)充與強(qiáng)化?？蓪⑶址赶M(fèi)者個人信息的壟斷行為類型化為以個人信息聚合為目的的經(jīng)營者集中、算法價格歧視、算法合謀行為。通過多元共治，強(qiáng)化平臺經(jīng)營者的社會責(zé)任，促進(jìn)消費(fèi)者個人信息的有序共享，實現(xiàn)個人信息保護(hù)與數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)市場發(fā)展的動態(tài)平衡。

發(fā)表于：12/26/2024

生成式人工智能數(shù)據(jù)跨境流動的安全風(fēng)險及治理范式[人工智能][信息安全]

隨著生成式人工智能技術(shù)的快速迭代，相關(guān)數(shù)據(jù)跨境流動的頻率顯著增加。面對生成式人工智能在數(shù)據(jù)跨境流動中呈現(xiàn)的多樣化應(yīng)用場景及其所伴隨的安全風(fēng)險，應(yīng)當(dāng)從技術(shù)防控、制度優(yōu)化與國際合作三個維度來建構(gòu)生成式人工智能數(shù)據(jù)跨境流動的安全風(fēng)險治理范式，在保障生成式人工智能數(shù)據(jù)跨境流動安全性與規(guī)范性的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與數(shù)據(jù)權(quán)利保護(hù)的平衡，推動全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。

發(fā)表于：12/26/2024

互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)爬取行為的反不正當(dāng)競爭規(guī)制研究[其他][信息安全]

關(guān)于公開數(shù)據(jù)爬取的規(guī)制路徑學(xué)界沒有達(dá)成共識，立法上也沒有關(guān)于數(shù)據(jù)的權(quán)屬規(guī)定，司法界亦只能依據(jù)《反不正當(dāng)競爭法》來兜底裁判。但反不正當(dāng)競爭法在立法與司法上都存在問題，具體而言，一般條款的不確定性導(dǎo)致其極易被濫用，互聯(lián)網(wǎng)專條也無法適用到公開數(shù)據(jù)的爬取行為上，司法實踐中缺乏統(tǒng)一的裁判標(biāo)準(zhǔn)，賠償金額也缺乏量化標(biāo)準(zhǔn)。對此，可以從立法和司法兩個層面進(jìn)行完善，以期更好地適用《反不正當(dāng)競爭法》對互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)爬取行為予以規(guī)制。具體而言，在立法上，增設(shè)公開數(shù)據(jù)不正當(dāng)競爭的行為類型；在司法上，完善裁判思路和賠償金額的計算標(biāo)準(zhǔn)。

發(fā)表于：12/26/2024

數(shù)據(jù)要素下的數(shù)據(jù)安全合規(guī)風(fēng)險與對策建議[其他][信息安全]

隨著數(shù)據(jù)流通交易市場活動日趨頻繁，數(shù)據(jù)安全合規(guī)的重要性日益突出。數(shù)據(jù)安全合規(guī)不僅是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵所在，更與國家和地區(qū)的安全發(fā)展緊密相關(guān)。然而，受多重復(fù)雜因素的影響，當(dāng)前數(shù)據(jù)安全合規(guī)管理仍然面臨著缺乏有效監(jiān)管機(jī)制的問題。分析總結(jié)國內(nèi)數(shù)據(jù)安全合規(guī)體系建設(shè)現(xiàn)狀和存在的問題，借鑒歐美在數(shù)據(jù)安全合規(guī)體系構(gòu)建的經(jīng)驗，提出構(gòu)建數(shù)據(jù)安全合規(guī)管理體系的建議，通過完善數(shù)據(jù)分類分級管理、建立監(jiān)督管理規(guī)則、強(qiáng)化數(shù)據(jù)流通管理要求、加強(qiáng)流通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和安全保障等多重機(jī)制，進(jìn)一步完善數(shù)據(jù)安全合規(guī)管理，為經(jīng)濟(jì)社會的快速發(fā)展提供堅實的支撐。

發(fā)表于：12/26/2024

數(shù)據(jù)資產(chǎn)登記平臺建設(shè)的現(xiàn)狀研究與對策建議[其他][信息安全]

數(shù)據(jù)資產(chǎn)登記平臺是面向數(shù)據(jù)要素市場提供數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)登記、流通憑證等多方位服務(wù)的重要載體，有利于高質(zhì)量數(shù)據(jù)資產(chǎn)的集聚，為建立一體化數(shù)據(jù)要素交易市場、提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能級提供強(qiáng)力支撐。通過文獻(xiàn)分析和現(xiàn)狀分析，歸納總結(jié)了數(shù)據(jù)資產(chǎn)登記平臺面臨登記客體規(guī)范、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、互聯(lián)互通、安全風(fēng)險、溯源取證等方面的挑戰(zhàn)，并從制度管理機(jī)制、跨鏈交互技術(shù)、平臺生態(tài)系統(tǒng)三個維度提供平臺建設(shè)對策，以期為數(shù)據(jù)資產(chǎn)登記確權(quán)工作推進(jìn)提供堅實的依據(jù)。

發(fā)表于：12/26/2024

基于多頭卷積殘差連接的文本數(shù)據(jù)實體識別[人工智能][其他]

為構(gòu)建工作報告中的文本數(shù)據(jù)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，針對非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)中有效信息實體提取問題以及傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)在提取信息時特征丟失問題，設(shè)計了一種基于深度學(xué)習(xí)的實體識別模型RoBERTa-MCR-BiGRU-CRF，首先利用預(yù)訓(xùn)練模型RoBERTa作為編碼器，將訓(xùn)練后的詞向量輸入到多頭卷積殘差網(wǎng)絡(luò)層MCR擴(kuò)充語義信息，接著輸入到門控循環(huán)BiGRU層進(jìn)一步提取上下文特征，最后經(jīng)過條件隨機(jī)場CRF層解碼進(jìn)行標(biāo)簽判別。經(jīng)過實驗，模型在工作報告數(shù)據(jù)集上F1值達(dá)到96.64%，優(yōu)于其他對比模型；并且在數(shù)據(jù)名稱實體類別上，F(xiàn)1值分別比BERT-BiLSTM-CRF和RoBERTa-BiGRU-CRF提高了3.18%、2.87%，結(jié)果表明該模型能較好地提取非結(jié)構(gòu)化文本中的有效信息。

發(fā)表于：12/25/2024