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集成電路卡數(shù)據(jù)完整性保護機制快速檢測方法[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

介紹了集成電路（Integrated Circuit，IC）卡數(shù)據(jù)完整性保護機制檢測方法，針對傳統(tǒng)單指令斷電檢測手段的局限性和不足提出二次斷電理論，用于檢測驗證IC卡在執(zhí)行數(shù)據(jù)恢復過程中出現(xiàn)中斷的事務(wù)保護機制。采用時間統(tǒng)計法和功耗統(tǒng)計法兩種改進方案，計算斷電測試有效時間區(qū)域，解決二次斷電檢測效率低下問題。最后通過實驗結(jié)果驗證數(shù)據(jù)完整性保護機制快速檢測方法的有效性。

發(fā)表于：2025/5/14

硅基GaN功率器件與驅(qū)動集成設(shè)計[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

為滿足高頻電源模塊的應(yīng)用需求，設(shè)計了一款全GaN功率芯片。芯片集成了驅(qū)動電路和300 V功率管，有效減少分立式封裝所帶來的寄生電感，集成化設(shè)計能夠提升芯片抗噪聲能力和可靠性。芯片在GaN-on-Si工藝平臺進行制備，采用E/D模集成電路設(shè)計。該芯片的驅(qū)動電路在2 MHz開關(guān)頻率下輸出信號上升時間為4.3 ns、下降時間為3.4 ns，芯片的功率管在300 V下能夠穩(wěn)定工作。

發(fā)表于：2025/5/14

一種雙向使能的負壓低壓差線性穩(wěn)壓器[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

設(shè)計實現(xiàn)了一種可以雙向使能的負壓低壓差線性穩(wěn)壓器（LDO）。首先介紹了傳統(tǒng)的負壓LDO基本架構(gòu)及工作特點，根據(jù)負壓LDO的應(yīng)用場景，提出負壓LDO的使能需要雙向使能。其次展示傳統(tǒng)的使能電路和提出的雙向使能電路，并按照正壓啟動和負壓啟動兩種情況分析。最后該負壓LDO芯片基于350 nm CMOS工藝設(shè)計制造，測試結(jié)果顯示，該負壓LDO在使能信號大于0.6 V小于5 V區(qū)間和大于-5 V小于-0.9 V區(qū)間內(nèi)可以實現(xiàn)雙向啟動，且使能電路在正壓啟動過程中消耗電流873 nA，在負壓啟動過程中消耗電流219 nA。

發(fā)表于：2025/5/14

一種應(yīng)用于電流檢測的低失調(diào)運算放大器設(shè)計[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

針對電流檢測對運算放大器性能的要求，提出一種新型低失調(diào)運算放大器電路。采用低失調(diào)運放、PMOS管和電阻構(gòu)成閉環(huán)電流采樣電路，整個運放電路由主運放和輔助運放構(gòu)成，主運放構(gòu)成的高頻通路控制電路帶寬，輔助放大器低頻通路利用斬波技術(shù)以及自調(diào)零技術(shù)降低電路失調(diào)?；跂|部高科180BCD工藝對電路進行仿真，仿真結(jié)果表明，溫度為27 ℃，輸入失調(diào)電壓穩(wěn)定在9 μV，運放增益為95.50 dB，增益帶寬積為28.2 MHz，相位裕度在76.6°以上，CMRR的值為148 dB，PSRR的值大于116 dB。該電路可用于高側(cè)電流檢測。

發(fā)表于：2025/5/14

基于芯粒的Flash FPGA驅(qū)動測試技術(shù)[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

針對基于芯粒的Flash FPGA驅(qū)動覆蓋率測試，利用Flash FPGA的系統(tǒng)控制寄存器與邊界掃描寄存器模塊，配置FPGA不同的驅(qū)動模式，并通過傳統(tǒng)的單芯片F(xiàn)lash單元配置進行對比驗證。實驗結(jié)果表明，基于芯粒的Flash FPGA控制寄存器配置的驅(qū)動性能與傳統(tǒng)的單芯片F(xiàn)lash單元配置一致，測試時間縮短到1/3。

發(fā)表于：2025/5/14

機器“掘金潮”：面向人工智能時代擴展基礎(chǔ)設(shè)施[人工智能][數(shù)據(jù)中心]

在淘金熱時期，懷揣著致富夢想的探礦者們紛紛涌入美國西部，希望通過淘金發(fā)家致富。如今，科技領(lǐng)域的開拓者也同樣躍躍欲試，希望在人工智能（AI）領(lǐng)域大展拳腳。普華永道（PWC）估計，到2030年，全球經(jīng)濟總收益的45%將由人工智能驅(qū)動，越來越多的行業(yè)將受益于人工智能帶來的生產(chǎn)力和產(chǎn)品性能提升。普華永道的研究進一步指出，人工智能有望為全球GDP額外貢獻15.7萬億美元，增幅約為14%。

發(fā)表于：2025/4/30

破解AI集群擴展中的關(guān)鍵瓶頸[人工智能][工業(yè)自動化]

人工智能（AI）正以前所未有的速度向前發(fā)展，整個市場迫切需要更加強大、更加高效的數(shù)據(jù)中心來夯實技術(shù)底座。德科技署名文章旨在探討人工智能集群擴展面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，同時揭示為何“網(wǎng)絡(luò)會是新的瓶頸”。

發(fā)表于：2025/4/30

數(shù)字經(jīng)濟下跨境避稅與反避稅規(guī)則研究[其他][其他]

數(shù)字經(jīng)濟時代下，高凈值人士往往采取跨境的方式進行避稅，我國《個人所得稅法》尚沒有系統(tǒng)的反避稅條款設(shè)置，與應(yīng)對高凈值人士反避稅的實踐需求并不匹配。我國反避稅規(guī)則存在著核心認定標準模糊、稅收征管體系不健全納稅人自覺納稅程度較低以及國際協(xié)作缺乏等問題。因此，通過分析我國高凈值人士征管困境，借鑒其他國家的先進經(jīng)驗，可以從如下方面進行完善；第一，提升高凈值人士納稅的自覺遵從度；第二，完善高凈值人群稅收征管體系；第三，加強國際信息交換機制。

發(fā)表于：2025/4/28

生成式人工智能在偵查訊問中的應(yīng)用——基礎(chǔ)、嘗試、風險及對策建議[人工智能][其他]

目前犯罪態(tài)勢深刻變化，必須技術(shù)賦能偵查訊問來提質(zhì)增效，生成式人工智能的強大功能和巨大潛力為賦能偵查訊問、實現(xiàn)智慧審訊提供了可能路徑。從生成式人工智能運用于偵查訊問的優(yōu)勢基礎(chǔ)、模擬嘗試、風險及其紓解對策與發(fā)展建議展開研究，以期為未來生成式人工智能在偵查訊問中的應(yīng)用提供一定的參考。

發(fā)表于：2025/4/28

司法自動化決策的紓困原理與算法解釋權(quán)路徑展開[其他][其他]

當前,司法自動化決策可以滿足司法預防目的、提高案件信息整合進程，故具有一定的正當性和可行性。然而，司法自動化決策的適用仍面臨諸多阻礙：在程序?qū)用?，算法黑箱導致決策邏輯無法被公眾所理解；在實體層面，算法過度參與則易誘發(fā)責任不當偏移風險。鑒于此，應(yīng)基于歐盟GDPR以及我國《個人信息保護法》中的算法解釋權(quán)，以滿足司法問責的理論要求，實現(xiàn)事前、事中、事后的全過程救濟，破除黑箱型司法決策的固有不足。具體而言，需完善司法算法解釋權(quán)的主、客體以及行為要件，規(guī)范司法自動化決策的程序機制，并形塑司法自動化決策的責任機制。通過明確司法自動化決策中算法解釋權(quán)的權(quán)屬與運作方式，為司法權(quán)力向算法的部分轉(zhuǎn)移提供制度保障。

發(fā)表于：2025/4/28

藏文網(wǎng)絡(luò)敏感信息檢測研究[人工智能][信息安全]

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，藏文網(wǎng)絡(luò)空間也面臨著日益增多的敏感信息傳播風險，給社會穩(wěn)定和國家安全帶來挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的敏感信息檢測方法難以有效應(yīng)對藏文語言的特殊性和網(wǎng)絡(luò)信息的復雜性。為了解決這一問題，提出了一種基于CINO-DPCNN的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型結(jié)合了CINO模型對藏文語義的深層次理解和DPCNN模型對文本特征的高效提取能力，能夠更準確地識別藏文網(wǎng)絡(luò)敏感信息。實驗結(jié)果表明，CINO-DPCNN模型在準確率、F1值等指標方面取得了良好的結(jié)果，相較于現(xiàn)有模型有顯著提高。這為構(gòu)建安全、健康的藏文網(wǎng)絡(luò)環(huán)境提供了新的技術(shù)支撐，也為其他少數(shù)民族語言的敏感信息檢測提供了借鑒。

發(fā)表于：2025/4/28

醫(yī)療人工智能領(lǐng)域同意規(guī)則的困境與出路[人工智能][信息安全]

隨著人工智能的發(fā)展，個人信息保護與個人數(shù)據(jù)運用之間的矛盾凸顯。個人醫(yī)療信息保護是管窺人工智能時代同意規(guī)則困境與解困之路的最佳范例，人工智能醫(yī)療領(lǐng)域具有廣闊的研究價值，但其前提都依賴海量個人醫(yī)療數(shù)據(jù)之處理。然而，當前以同意規(guī)則為核心構(gòu)建起來的個人信息保護制度卻難以應(yīng)對醫(yī)療人工智能時代對個人醫(yī)療信息保護的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的同意規(guī)則作為個人信息處理的正當性依據(jù)陷入重重困境之中。革新而非放棄同意規(guī)則是人工智能時代個人信息保護的解困之道。在堅守同意規(guī)則的核心價值基礎(chǔ)上，引入場景理論，并在特定目的下結(jié)合比例原則，差異化重構(gòu)同意規(guī)則，實現(xiàn)同意規(guī)則的分場景分層次的動態(tài)化適用，以期平衡個人信息保護與個人數(shù)據(jù)的利用。

發(fā)表于：2025/4/27

元宇宙環(huán)境中版權(quán)保護的邏輯轉(zhuǎn)型與規(guī)則發(fā)展[其他][其他]

在元宇宙數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)中，作品版權(quán)與數(shù)據(jù)權(quán)利確認呈現(xiàn)出“數(shù)據(jù)—數(shù)據(jù)段落—作品”的基本權(quán)利框架。元宇宙環(huán)境中數(shù)字內(nèi)容極易復制和傳播，用戶對其版權(quán)作品的控制能力顯著削弱，導致傳統(tǒng)版權(quán)法中以權(quán)利限制為核心的利益平衡保護模式已然部分失靈。有鑒于此，元宇宙環(huán)境中的版權(quán)保護進路應(yīng)當轉(zhuǎn)向基于算法控制和算法反壟斷而生的“新利益平衡”格局。這將意味著從權(quán)利產(chǎn)生邏輯、權(quán)利歸屬邏輯、權(quán)利流轉(zhuǎn)邏輯三個維度顛覆版權(quán)的權(quán)利邏輯，并能夠以算法救濟、分布式自治組織救濟等新型方式突破原有救濟邏輯的局限，為權(quán)利人提供高效而有力的保護和激勵機制。元宇宙的版權(quán)保護模式應(yīng)當適應(yīng)不同技術(shù)發(fā)展階段的特征，首先在現(xiàn)有法律規(guī)范內(nèi)部進行調(diào)和，其次制定元宇宙環(huán)境的創(chuàng)新性規(guī)則，服務(wù)于技術(shù)不斷彌合虛實相生的兩重世界的目標。

發(fā)表于：2025/4/27

數(shù)據(jù)分級分類授權(quán)確權(quán)的空間治理之道——基于國內(nèi)外數(shù)據(jù)管理實踐展開[其他][其他]

國家數(shù)據(jù)整體授權(quán)下數(shù)據(jù)確權(quán)的困境包括規(guī)范主義、價值主義和實證主義的困境。公共治理是解決這一問題的理論源泉。可以在數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)連接沖突中找到平衡，也可以在數(shù)據(jù)法律行為連接沖突中找到平衡。通過空間治理，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的合理利用，保護個人數(shù)據(jù)權(quán)益，創(chuàng)新治理形態(tài)在數(shù)據(jù)領(lǐng)域的新發(fā)展。在國家數(shù)據(jù)可信空間治理實踐中，提出一種數(shù)據(jù)公共治理之道：包括從私益到公益層面的定價機制，數(shù)據(jù)分類清單、數(shù)據(jù)分級標準和安全控制措施的創(chuàng)建，以及規(guī)范行為準則的建立和公主體利他行為規(guī)范的擴展。

發(fā)表于：2025/4/27

基于數(shù)據(jù)中臺的地理信息要素融合治理的構(gòu)想與實踐[其他][數(shù)據(jù)中心]

隨著技術(shù)的發(fā)展，測繪地理信息已經(jīng)從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)要素，其在各類數(shù)據(jù)之間發(fā)揮著“紐帶”作用，對于數(shù)據(jù)治理尤為重要。面向地理信息要素，分析其特點與問題，針對其難以匯聚管理且應(yīng)用質(zhì)效低的情況，基于數(shù)據(jù)中臺的理念與思想，設(shè)計地理信息要素面向數(shù)據(jù)中臺融合治理的體系架構(gòu)，提出全流程的實踐方法，并針對其中的數(shù)據(jù)融合、要素實體化兩個關(guān)鍵步驟的流程與方法進行闡述。地理信息要素的有效融合與治理，對于構(gòu)建數(shù)字中國、推動經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展具有重要作用。

發(fā)表于：2025/4/27