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“商品歸類+區(qū)塊鏈”應(yīng)用場景構(gòu)建的初步構(gòu)想[其他][其他]

關(guān)檢融合以來，商品歸類除了傳統(tǒng)意義的稅收征管要素外，也被賦予了準(zhǔn)入、安全等標(biāo)簽。在新海關(guān)業(yè)務(wù)改革實踐中，諸多海關(guān)業(yè)務(wù)集中矛盾點也突發(fā)在商品歸類這一業(yè)務(wù)線條中。結(jié)合目前商品歸類業(yè)務(wù)、法律法規(guī)與技術(shù)支撐現(xiàn)狀，分析產(chǎn)生痛點與難點的原因，探討建立“商品歸類+區(qū)塊鏈”治理模式的必要性，并就區(qū)塊鏈技術(shù)具有不可篡改性、可追溯性、透明性和隱私保護(hù)性的特征，提出了構(gòu)建商品歸類專屬區(qū)塊鏈的路徑思考。

發(fā)表于：11/17/2021

基于智能合約的分布式數(shù)據(jù)共享模式及其算法研究[其他][信息安全]

針對現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心化存儲所面臨的分布式數(shù)據(jù)一致性、安全性、防篡改性等問題，通過對區(qū)塊鏈及智能合約相關(guān)技術(shù)進(jìn)行介紹，采用拜占庭共識機(jī)制和相關(guān)的密碼技術(shù)，在確保交換數(shù)據(jù)的不可篡改性、不可偽造性和可追溯的情況下，提出了基于智能合約的分布式數(shù)據(jù)共享模式及其應(yīng)用算法，并給出了一致性和安全性分析以及成本評估的方法，在去除第三方可信機(jī)構(gòu)交易信任化、中心化等方面，滿足了數(shù)據(jù)共享的安全性和可信性要求。

發(fā)表于：11/17/2021

融合用戶興趣建模的智能推薦算法研究[其他][其他]

強(qiáng)化學(xué)習(xí)被越來越多地應(yīng)用到推薦系統(tǒng)中。提出一種基于DDPG融合用戶動態(tài)興趣建模的推薦方法（DDPG-LA），使用LSTM網(wǎng)絡(luò)提取用戶的長期興趣，利用注意力機(jī)制方法提取用戶的短期興趣，將兩種興趣結(jié)合作為智能體的狀態(tài)。同時，在LSTM網(wǎng)絡(luò)中加入狀態(tài)增強(qiáng)單元，以加速模型對于用戶長期興趣的建模，在注意力機(jī)制中加入緩解推薦延遲的模塊來解決該方法應(yīng)用于推薦系統(tǒng)中時所產(chǎn)生的缺陷。在Movelines的兩個數(shù)據(jù)集上對模型進(jìn)行實驗，同時在各種測試指標(biāo)上與傳統(tǒng)方法進(jìn)行比較，結(jié)果顯示所提出的算法更具優(yōu)越性。

發(fā)表于：11/17/2021

基于歐氏距離解纏的多角度跨庫人臉表情識別[其他][其他]

當(dāng)前，人臉表情的識別受數(shù)據(jù)庫偏差和姿勢角度差異的影響。為了解決這個問題，提出了一個基于特征解纏的跨數(shù)據(jù)庫無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型。該模型包含三個主要策略：基于歐氏距離的多屬性解纏策略，表情特征內(nèi)部的對比學(xué)習(xí)策略，對抗領(lǐng)域自適應(yīng)策略。該方法首先得到表情、姿勢和庫相關(guān)的特征，并在歐氏空間解纏不同屬性的特征。對比學(xué)習(xí)可以使相同表情標(biāo)簽的特征逼近，不同表情標(biāo)簽的特征疏遠(yuǎn)。對抗領(lǐng)域自適應(yīng)策略使得未被學(xué)習(xí)的目標(biāo)庫樣本和已學(xué)習(xí)過的源庫樣本的特征分布逼近。該方法在8個公開的數(shù)據(jù)庫上展開實驗，得到了充分的驗證。

發(fā)表于：11/17/2021

重要企業(yè)移動辦公網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)防護(hù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

近年來，我國正處于前所未有的高速發(fā)展期，但以軍工單位、政府機(jī)關(guān)及金融能源等為代表的重要企業(yè)使用的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)仍較為保守。移動辦公的普及，給企業(yè)帶來極大便利的同時又挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全架構(gòu)，使企業(yè)面臨新的風(fēng)險。作為對安全保密工作尤其重視的重要企業(yè)，如何適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)發(fā)展新趨勢新模式，通過應(yīng)用移動辦公來達(dá)到降本增效的迫切需求，成為當(dāng)前亟待破解的難點。對重要企業(yè)移動辦公的現(xiàn)狀與問題，從技術(shù)角度分析如何實現(xiàn)移動辦公的數(shù)據(jù)與應(yīng)用安全，以保障使用移動網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行辦公與生產(chǎn)，從而提高科研生產(chǎn)能力。

發(fā)表于：11/17/2021

基于文檔圖結(jié)構(gòu)的惡意PDF文檔檢測方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

目前基于機(jī)器學(xué)習(xí)的惡意PDF文檔檢測方法依賴于專家經(jīng)驗來遴選特征，無法全面反映文檔屬性。而且在面對對抗樣本時，檢測器性能下降明顯。針對上述問題，提出了一種基于文檔圖結(jié)構(gòu)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的惡意PDF文檔檢測方法。該方法解析文檔結(jié)構(gòu)，根據(jù)文檔中各對象之間的引用關(guān)系構(gòu)建出有向圖。然后，通過TF-IDF算法計算各節(jié)點對分類的貢獻(xiàn)度來進(jìn)行圖結(jié)構(gòu)精簡。最后，計算精簡后圖的鄰接矩陣和度矩陣，并得到圖的拉普拉斯矩陣，以此作為特征送入CNN分類模型進(jìn)行訓(xùn)練。同時還加入了對抗樣本，對模型進(jìn)行對抗訓(xùn)練。實驗評估表明，在給定訓(xùn)練和測試樣本比例9:1條件下，不斷調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，該方法的準(zhǔn)確率達(dá)到了99.71%，性能優(yōu)于KNN和SVM分類模型。在針對對抗樣本的檢測上，與知名在線檢測網(wǎng)站VirusTotal上的67款殺毒引擎相比，該方法取得了更高的檢測性能。

發(fā)表于：11/17/2021

SimMal：基于異構(gòu)圖學(xué)習(xí)的惡意軟件關(guān)聯(lián)分析系統(tǒng)[其他][信息安全]

隨著惡意軟件快速增長和傳播，近年來網(wǎng)絡(luò)安全生態(tài)面臨極大威脅；同時不斷發(fā)展的攻擊技術(shù)，可以繞過安全防御系統(tǒng)的分析檢測，對網(wǎng)絡(luò)安全分析人員提出了新的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的人工分析方式由于資源限制，即使借助自動化工具也難以挖掘惡意軟件潛在的攻擊載體和技術(shù)，發(fā)現(xiàn)惡意軟件之間的共性。設(shè)計了一種惡意軟件關(guān)聯(lián)分析系統(tǒng)SimMal，通過異構(gòu)圖的方式清晰地展示惡意軟件、惡意行為、攻擊技術(shù)和利用漏洞等多種維度間的關(guān)聯(lián)；同時基于異構(gòu)圖表示學(xué)習(xí)算法預(yù)測惡意軟件關(guān)聯(lián)的惡意軟件家族和APT（高級持續(xù)威脅）組織，協(xié)助分析人員提前發(fā)現(xiàn)惡意軟件相關(guān)的風(fēng)險和意圖并做出預(yù)先防御。該系統(tǒng)目前已應(yīng)用在現(xiàn)網(wǎng)真實的惡意軟件數(shù)據(jù)集上，實驗結(jié)果驗證了惡意軟件家族分類和APT組織溯源分析的有效性。

發(fā)表于：11/16/2021

油氣管道SCADA系統(tǒng)工控安全分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動化]

近年來全球工業(yè)信息安全事件頻發(fā)，為加強(qiáng)油氣管道SCADA系統(tǒng)的安全防護(hù)能力，提出基于資產(chǎn)、威脅源、脆弱性進(jìn)行分析的工控安全風(fēng)險分析方法。通過對系統(tǒng)中存在的資產(chǎn)進(jìn)行整理歸納，找出系統(tǒng)面臨的威脅源及存在的脆弱性利用途徑，并結(jié)合某油氣管道的調(diào)控中心及場站進(jìn)行分析，從而找出系統(tǒng)可能存在的風(fēng)險，為管理員部署系統(tǒng)安全防護(hù)措施提供參考依據(jù)。

發(fā)表于：11/16/2021

面對高速鏈路測試重重挑戰(zhàn)，輕松實現(xiàn)PCIe 5自動多路測試[測試測量][通信網(wǎng)絡(luò)]

全面表征高速鏈路，要求透過被測鏈路的多條不同通路執(zhí)行發(fā)射機(jī)（Tx）和接收機(jī)（Rx）測量，這給全自動測試環(huán)境帶來了挑戰(zhàn)。PCI Express端口的通路寬度一般為x1、x4、x8和x16，這給全自動Tx或Rx測試帶來了挑戰(zhàn)。通過在測試通道中包括RF開關(guān)，我們可以在不過度改變DUT和測試設(shè)備電纜的情況下實現(xiàn)多路測試。為使RF開關(guān)的電氣影響達(dá)到最小，確保測試對規(guī)范要求或驗證測試計劃是真實的。本文描述了使用Mini-Circuits RF開關(guān)進(jìn)行Gen5 （32 GT/s）多路測試，并就設(shè)置、自動測試提供了一些整體指引，并就通常遇到的挑戰(zhàn)提出了建議。

發(fā)表于：11/16/2021

加速特征相關(guān)(FD)干法刻蝕的工藝發(fā)展[EDA與制造][工業(yè)自動化]

在干法刻蝕中，由于與氣體分子的碰撞和其他隨機(jī)熱效應(yīng)，加速離子的軌跡是不均勻且不垂直的（圖1）。這會對刻蝕結(jié)果有所影響，因為晶圓上任何一點的刻蝕速率將根據(jù)大體積腔室可見的立體角和該角度范圍內(nèi)的離子通量而變化。這些不均勻且特征相關(guān)的刻蝕速率使半導(dǎo)體工藝設(shè)計過程中刻蝕配方的研發(fā)愈發(fā)復(fù)雜。在本文中，我們將論述如何通過在SEMulator3D®中使用可視性刻蝕建模來彌補(bǔ)干法刻蝕這一方面的不足。

發(fā)表于：11/15/2021

如何最佳計算數(shù)模轉(zhuǎn)換器的信號鏈誤差預(yù)算[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

電信號鏈有多種形式。它們可以由不同的電氣元件組成，包括傳感器、執(zhí)行器、放大器、模數(shù)轉(zhuǎn)換器（ADC）、數(shù)模轉(zhuǎn)換器（DAC），甚至微控制器。整個信號鏈的準(zhǔn)確性起著決定性的作用。為了提高準(zhǔn)確性，首先必須識別并盡量減小每個信號鏈中的各個誤差。由于信號鏈的復(fù)雜性，這種分析將會是一項艱巨的任務(wù)。本文介紹了一種精密數(shù)模轉(zhuǎn)換器（DAC）的信號鏈誤差預(yù)算計算工具。本文將描述與DAC連接的元件的單項誤差影響。最后，本文將逐步演示如何使用該工具來識別和糾正這些問題。

發(fā)表于：11/15/2021

如何利用LT1083構(gòu)建7.5 A穩(wěn)壓器[EDA與制造][工業(yè)自動化]

設(shè)計任何電路板的電源部分時，最常用的穩(wěn)壓器是78XX、79XX、LM317、LM337或類似器件。工程師知道這些控制器安全可靠且易于使用，但它們的電流有限。如果需要更大電流，可以使用ADI公司的LT1083穩(wěn)壓器實現(xiàn)簡單實惠的解決方案。

發(fā)表于：11/14/2021

充分應(yīng)用功能安全性開發(fā)環(huán)境中集成的代碼分析工具[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

目前，越來越多的汽車、工業(yè)和其他應(yīng)用都在強(qiáng)調(diào)功能安全性（functional safety），其開發(fā)過程也需要先進(jìn)和完善的工具鏈支持，以及一些重要的開發(fā)工具使用經(jīng)驗。作為功能安全性產(chǎn)品的研發(fā)工程師，一定聽說過類似MISRA C的靜態(tài)代碼檢查，以及其他一些代碼標(biāo)準(zhǔn)和自動化檢查工具。但是，在日常的開發(fā)流程中，僅僅知道這些標(biāo)準(zhǔn)并不代表著能夠高效地讓代碼符合代碼標(biāo)準(zhǔn)。

發(fā)表于：11/14/2021

可視化的片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）性能分析[模擬設(shè)計][通信網(wǎng)絡(luò)]

發(fā)表于：11/11/2021

想要與汽車充電樁互聯(lián)互通？核“芯”是它[電源技術(shù)][汽車電子]

中國商務(wù)部數(shù)據(jù)顯示，2021年1-7月，我國汽車生產(chǎn)企業(yè)新能源汽車銷量147.8萬輛，同比增長2倍，超過2020年全年136.7萬輛的水平，創(chuàng)歷史新高。新能源汽車銷量占生產(chǎn)企業(yè)新車銷量的比重達(dá)到10.0%，較去年同期提高6.1個百分點。此外，7月底召開的中共中央政治局會議提出：“要挖掘國內(nèi)市場潛力，支持新能源汽車加快發(fā)展”，為新能源汽車市場再次注入一劑強(qiáng)心針。新能源汽車、智能充電樁、公用充電樁、充電站、換電柜

發(fā)表于：11/11/2021