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聯(lián)邦學習框架下的數(shù)據(jù)安全與利用合規(guī)路徑[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

發(fā)表于：6/21/2023

歐洲人權法院數(shù)據(jù)隱私權的保護機制[其他][數(shù)據(jù)中心]

為應對侵犯數(shù)據(jù)隱私權的情況，歐洲人權法院在“不干涉原則”的基礎上，創(chuàng)設了“無支配原則”?！盁o支配原則”的形成原因有二：一是干涉行為本質發(fā)生變化，二是“無支配自由”理論更具說服力。借鑒歐洲人權法院數(shù)據(jù)隱私權的保護機制，我國數(shù)據(jù)隱私權的保護機制可以從兩個方面完善：一是調(diào)整侵權行為和損害結果的證明標準，二是強化法官對合目的性和正當性的說理能力。

發(fā)表于：6/21/2023

數(shù)據(jù)信托構想啟示下的數(shù)據(jù)保護與利用平衡[其他][數(shù)據(jù)中心]

數(shù)據(jù)信托作為全球突破性技術備受關注，“信息受托人”和“數(shù)據(jù)信任”概念分別從義務和權利角度調(diào)整數(shù)據(jù)主體和數(shù)據(jù)控制者間的不平等地位。探究數(shù)據(jù)信托對解決數(shù)據(jù)保護和利用的現(xiàn)存問題的啟發(fā)，可以為整體引入數(shù)據(jù)信托構想和填補現(xiàn)有制度兩種路徑均提供原則性指引。在數(shù)據(jù)保護方面，數(shù)據(jù)信托提示在現(xiàn)有法定義務上為數(shù)據(jù)控制者增加義務，通過舉證責任倒置等程序設計降低救濟難度。在數(shù)據(jù)利用方面，數(shù)據(jù)信托支持以“所有權-用益權”的二元結構確定產(chǎn)權歸屬，同時蘊含收益權能的單獨配置。雙層信托結構界分了數(shù)據(jù)流通利用的不同階段，通過集體治理為數(shù)據(jù)利用提供了靈活性。信托理論同時強調(diào)數(shù)據(jù)主體參與甚至主導數(shù)據(jù)收益分配，啟示在現(xiàn)有收益分配問題上提升數(shù)據(jù)主體的地位。

發(fā)表于：6/21/2023

算法價格歧視的反壟斷法規(guī)制路徑[其他][其他]

面對算法價格歧視可能產(chǎn)生的負面效果，可以通過類型化分析的方式提出針對性的規(guī)制路徑。以經(jīng)營者是否濫用定價算法為標準，可以將其分為理性式算法價格歧視與壟斷式算法價格歧視，其中后者產(chǎn)生了一定的負面效果，有必要予以規(guī)制。根據(jù)實施壟斷式算法價格歧視行為的主體多寡，可以細分為單獨壟斷式算法價格歧視與共謀壟斷式算法價格歧視。前者的規(guī)制困境主要在于經(jīng)營者“市場支配地位”的認定，對此可將經(jīng)營者的數(shù)據(jù)優(yōu)勢作為推定其具有市場支配地位的重要依據(jù)；后者的規(guī)制困境主要在于競爭者“合意”的認定，對此可通過“本身違法原則”或“合理推定原則”予以解決。此外，自主類算法不存在競爭者之間的合意，只能通過“濫用市場支配地位”的規(guī)制路徑予以規(guī)制。

發(fā)表于：6/21/2023

面向大電流、快速瞬態(tài)響應噪聲敏感型應用的多相解決方案[嵌入式技術][工業(yè)自動化]

　　本文提供一種多相單片式降壓解決方案，旨在應對構建處理單元的電源時需滿足的大電流、快速瞬態(tài)響應要求。我們采用稱之為Silent Switcher® 3架構的新型低輸出噪聲技術，其快速瞬態(tài)響應特性支持多相操作。該解決方案具有出色的高控制帶寬，使用的輸出電容比其他方案更少，有助于電源在瞬態(tài)期間更快速地恢復。本文詳細介紹設計技巧和考慮因素，以幫助工程師優(yōu)化未來的設計。

發(fā)表于：6/20/2023

未來通用MCU的方向是什么？[人工智能][消費電子]

　　[導讀]在2023年STM32峰會上，看通用MCU的未來發(fā)展方向。

發(fā)表于：6/20/2023

選擇合適的集成度來滿足電機設計要求[EDA與制造][工業(yè)自動化]

　　如果您正在設計電機驅動應用，以往您可能會使用如雙極結型晶體管（BJT）等多個分立式元件來實現(xiàn)電機控制。盡管這種方法通常成本更低，但使用的元件總數(shù)更多，占用的布板空間更大，花費的設計時間更長，復雜度也更高。使用多個元件還可能會影響系統(tǒng)可靠性。

發(fā)表于：6/16/2023

Transphorm推出SuperGaN FET 的低成本驅動器解決方案[電源技術][消費電子]

　　加利福尼亞州戈萊塔 – 2023 年 6 月 15 日 –新世代電力系統(tǒng)的未來，氮化鎵（GaN）功率轉換產(chǎn)品的全球領先供應商Transphorm, Inc.（Nasdaq: TGAN）發(fā)布了一款高性能、低成本的驅動器解決方案。這款設計方案面向中低功率的應用，適用于LED照明、充電、微型逆變器、UPS和電竟電腦，加強了公司在這個30億美元電力市場客戶的價值主張。

發(fā)表于：6/16/2023

5G毫米波天線設計需要權衡取舍[微波|射頻][5G]

　　24GHz以上的5G新空口FR2（NR FR2）頻譜被稱為毫米波（mmWave），提供極高的吞吐速度，能夠支持大量的設備，但此范圍內(nèi)的信號與大多數(shù)移動網(wǎng)絡開發(fā)人員所使用的6 GHz及以下頻段的信號截然不同。

發(fā)表于：6/15/2023

使用基于Raspberry Pi的DDS信號發(fā)生器實現(xiàn)精確RF測試[微波|射頻][通信網(wǎng)絡]

　　RF信號發(fā)生器，尤其是微波頻率的RF信號發(fā)生器，以前通常是基于鎖相環(huán)（PLL）頻率合成器1來構建。PLL支持從低頻參考信號生成穩(wěn)定的高頻信號。圖1顯示了一個基本PLL模型。該模型由反饋系統(tǒng)（其中包括一個包括一個電壓控制振蕩器（VCO）用于改變輸出頻率）、誤差檢測器（用于比較輸入?yún)⒖碱l率和輸出頻率）以及分頻器組成。當分頻器的輸出頻率和相位等于輸入?yún)⒖嫉念l率和相位時，環(huán)路被認為處于鎖定狀態(tài)。

發(fā)表于：6/15/2023

雙碳背景下智能電網(wǎng)新變化[模擬設計][智能電網(wǎng)]

儲能系統(tǒng)大體可以分為兩類：一類是堆疊+集中式儲能，應用于電網(wǎng)側儲能系統(tǒng)、充電站以及風力光伏與儲能結合等場景；另一類則是單體+分布式儲能，常用語應用于家庭儲能、戶外移動電源等這類的更分散的場景。作為快速增長的領域，儲能系統(tǒng)能使可再生能源更好地與電網(wǎng)實現(xiàn)整合，ADI公司為能量存儲和電源轉換市場提供了完整的產(chǎn)品和解決方案組合，包括電池管理系統(tǒng)（BMS）、SPI通信通道以及未來無線實施方案等。與ADI合作了三十多年的技術型授權代理商Excelpoint世健多年來基于ADI的產(chǎn)品和解決方案組合，打造了多個貼近客戶應用需求的解決方案并獲得了市場的認可。針對ADI的儲能系統(tǒng)產(chǎn)品，世健結合當前市場，重點推薦一個堆疊式解決方案（ADBMS1818+LTC6820）。

發(fā)表于：6/15/2023

僅使用一個電感即可設計出更緊湊的電源[電源技術][工業(yè)自動化]

　　如今，幾乎每個電路都需要使用多個不同的電源電壓。因此，我們必須設計合適的電源管理架構，以提供所需的不同電壓軌，而通常做法是使用多個根據(jù)開關穩(wěn)壓器原理工作的電壓轉換器。在該設計方法中，每個開關穩(wěn)壓器都需要一個電感。對最終產(chǎn)品來說，它所使用的PCB尺寸越小越好，以盡可能降低相關成本。為實現(xiàn)這一目標，常用方法是采用集成路線。將電路集成到芯片中對以低功耗運行的開關穩(wěn)壓器和線性穩(wěn)壓器十分有效。有大量高度集成的組合式開關穩(wěn)壓器IC可供選擇，通常也被稱為電源管理集成電路（PMIC）。

發(fā)表于：6/14/2023

羅德與施瓦茨的交互性測試解決方案實現(xiàn)了新的ITU網(wǎng)絡性能評估建議[通信與網(wǎng)絡][物聯(lián)網(wǎng)]

　　國際電信聯(lián)盟（ITU）已經(jīng)批準羅德與施瓦茨的交互性測試作為一種測試方法。與標準測試方法相比，交互性測試對實時和交互類應用的網(wǎng)絡性能進行了更準確和全面的評估。采用交互性測試的移動網(wǎng)絡運營商可以信賴羅德與施瓦茨的移動網(wǎng)絡測試解決方案符合ITU-T G.1051建議的所有要求。

發(fā)表于：6/14/2023

專為中國光伏市場定制，普發(fā)真空正式發(fā)布S1800CN羅茨泵[電源技術][工業(yè)自動化]

　　2023年6月2日，上?！鳛槿蝾I先的真空技術和泄漏檢測解決方案供應商，普發(fā)真空在圓滿落下帷幕的第十六屆（2023）國際太陽能光伏與智慧能源（上海）大會暨展覽會（以下簡稱 “SNEC展會” ）隆重發(fā)布其全新產(chǎn)品S1800CN多級干式羅茨泵。作為普發(fā)真空在中國光伏市場的一次重要布局，這款羅茨泵專為太陽能 PECVD、LPCVD應用而設計。相較于其他羅茨泵產(chǎn)品，S1800CN在優(yōu)化氮氣吹掃回路設計、優(yōu)化氮氣吹掃流量傳感器設計和優(yōu)化水冷卻回路設計方面進行了全面的改進，實現(xiàn)更高效、更可靠和更高性價比的真空應用。

發(fā)表于：6/14/2023

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的硬件轉換：什么是機器學習？——第三部分[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

　　本系列文章由三部分組成，主要探討卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的特性和應用。CNN主要用于模式識別和對象分類。作為系列文章的第三部分，本文重點解釋如何使用硬件轉換卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），并特別介紹使用帶CNN硬件加速器的人工智能（AI）微控制器在物聯(lián)網(wǎng)（IoT）邊緣實現(xiàn)人工智能應用所帶來的好處。系列文章的前兩篇文章為《卷積神經(jīng)網(wǎng)絡簡介：什么是機器學習？——第一部分》和《訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡：什么是機器學習？——第二部分》。

發(fā)表于：6/14/2023