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短視頻內(nèi)容失范的算法治理邏輯及路徑優(yōu)化[其他][其他]

近年來，短視頻領域低俗色情、著作權侵權等失范內(nèi)容屢禁不絕，僅依靠以政府為主導的運動式治理難以遏制其蔓延。算法技術的蓬勃發(fā)展提供了新的治理思路，將治理鏈條延伸至平臺運行的算法技術，從生產(chǎn)和流通環(huán)節(jié)對短視頻內(nèi)容予以技術性審核，將有力提升治理效能。然而，算法治理還存在短期內(nèi)難以克服的局限：平臺算法邏輯受流量思維主導、算法技術落后于治理需要。基于此，圍繞“政府—平臺—用戶”三方社會主體構建協(xié)同治理模式，形成治理合力。

發(fā)表于：8/31/2022 5:52:21 PM

美國審查TikTok數(shù)據(jù)安全帶來的啟示與思考[通信與網(wǎng)絡][數(shù)據(jù)中心]

近日，美國媒體、國會對TikTok(抖音海外版)接連發(fā)出質(zhì)疑，認為這家在美運營的中資背景企業(yè)獲取美國數(shù)據(jù)，破壞美國數(shù)據(jù)安全。相較于以往，此次攻擊反映出中美網(wǎng)絡空間對抗博弈進入以數(shù)據(jù)安全為主題的新階段。預判美國可能對我國高科技企業(yè)實施進一步遏制，通過分析美國對TikTok數(shù)據(jù)安全監(jiān)管的原因、具體措施及其政策方向，為我國的數(shù)據(jù)安全監(jiān)管工作提出建議。

發(fā)表于：8/31/2022 5:41:17 PM

地面站Ka頻段G/T值測量方法研究[測試測量][航空航天]

航天測控地面站的系統(tǒng)品質(zhì)因數(shù)(G/T值)測量一般采用對塔測量、對射電星測量及對同步衛(wèi)星測量等方法。目前國內(nèi)大部分用于接收低軌衛(wèi)星Ka頻段寬帶數(shù)據(jù)的12 m口徑地面站均無法采用常規(guī)方法進行G/T值測量，同時傳統(tǒng)的計算公式在Ka頻段也無法滿足G/T值測量精度的要求。針對該問題，提出了利用無人機在滿足遠場和仰角條件下的測試方法，給出了待誤差修正的計算公式，對該方法下的大氣損耗、無人機定位精度、信標功率修正及指向精度等影響因素進行了分析和計算，在試驗場進行了對比試驗，證明利用該方法測量Ka頻段的G/T值可行且精度滿足要求，解決了目前大部分地面站Ka頻段G/T值無法準確測量的問題。

發(fā)表于：8/9/2022 2:41:00 PM

星敏感器DC-DC浪涌抑制電路的EMC分析設計[電子元件][工業(yè)自動化]

對某型號星敏感器的浪涌抑制電路作了簡要介紹，針對現(xiàn)有浪涌抑制電路設計方法提出了一種電路性能最佳的元器件參數(shù)分析計算方法。從電路功能的穩(wěn)定實現(xiàn)和電路的電磁兼容性兩個方面入手，分析了浪涌抑制電路中關鍵器件的選型分析，并通過理論分析和試驗仿真驗證，證明了文中提出的兼容性分析思路所得出的器件選型在給定的設計條件下具有有效性和正確性，同時為其他分系統(tǒng)的浪涌抑制設計提供參考，從而提高整個星上電子設備的可靠性。

發(fā)表于：8/9/2022 2:37:00 PM

軟件無線電架構的導航接收機模擬前端設計[模擬設計][工業(yè)自動化]

針對基于超外差或低中頻的傳統(tǒng)導航接收機模擬前端電路功能復雜、功耗高、不利于單片集成等問題，基于模擬最小化，數(shù)字最大化的思想，通過芯片內(nèi)部集成高增益射頻放大器、低功耗的高速模數(shù)轉(zhuǎn)換器、低抖動的時鐘鎖相環(huán)，創(chuàng)新性地設計并實現(xiàn)了一款基于軟件無線電架構的接收機模擬前端電路。通過55 nm CMOS 工藝電路設計、版圖設計、仿真及硅流片驗證，測試結果表明該接收機前端電路各模塊功能正常，實現(xiàn)了單個模擬接收通道處理多模導航信號，極大地降低了模擬電路的規(guī)模及功耗并成功應用于一款多模導航SoC芯片中。

發(fā)表于：8/9/2022 2:33:00 PM

基于電壓比較器的固態(tài)功率控制器驅(qū)動保護電路研究[模擬設計][工業(yè)自動化]

研究了基于電壓比較器的固態(tài)功率控制器驅(qū)動保護技術原理，設計了降柵壓保護電路。通過設置降柵壓保護電路的輸出電壓值和電壓上升/下降的速度，實現(xiàn)了對MOSFET柵極電壓的控制和對負載在過流或短路時的及時保護功能。解決了現(xiàn)有技術中使用穩(wěn)壓二極管判斷過流門限電壓，導致對MOSFET柵極電壓的控制精度不高和受保護MOSFET在一個時延內(nèi)反復開通/關斷的問題。經(jīng)過電路分析和仿真實驗，結果表明降柵壓保護電路可以在45 μs內(nèi)對短路負載進行關斷保護。

發(fā)表于：8/9/2022 2:28:00 PM

基于諧波分量與有效值的神經(jīng)網(wǎng)絡負荷分解[電源技術][智能電網(wǎng)]

非侵入式負荷分解可以從主表電流變化信息中分解出各個用電器的用電信息，方便為用電戶提供更精細化、有針對性的用電管理和調(diào)度服務。當前利用一維卷積的非侵入式負荷分解算法存在分解準確率不高、新增用戶用電器需要重新訓練、復雜度較高的問題。基于此，利用電流有效值和傅里葉變換后的諧波分量信息，提出一種基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的負荷分解算法，利用相似性對比分解出各個用電器電流信息，解決了新增用戶或用電器需要重新訓練的問題。經(jīng)實驗發(fā)現(xiàn)，所提出的方法還可以在一定程度上提高負荷分解的準確率，且復雜度較低。

發(fā)表于：8/9/2022 2:22:00 PM

基于雙注意力和多區(qū)域檢測的細粒度圖像分類[其他][其他]

有效地檢測具有辨別性的局部區(qū)域和更準確地提取圖像的細粒度特征有助于提高細粒度圖像的分類效果。為此，提出了一種結合雙注意力機制和多區(qū)域檢測的細粒度圖像分類方法。多區(qū)域檢測旨在通過類別標簽學習定位到具有辨別性的圖像區(qū)域，然后通過特征提取網(wǎng)絡提取辨別性局部區(qū)域的特征并與全局特征相融合。同樣，更精確的特征提取網(wǎng)絡能夠提取圖像細粒度的特征。因此，通過將雙注意力機制和多區(qū)域檢測相結合，所提出的方法在3個公開的細粒度圖像數(shù)據(jù)集CUB-200-2011、StanfordCars和FGVC Aircraft上分別達到了88.3%、94.5%和92.3%的準確率。

發(fā)表于：8/9/2022 2:17:00 PM

基于空間深度置信網(wǎng)絡的風速預測優(yōu)化方法[測試測量][通信網(wǎng)絡]

風能是目前應用最為廣泛、技術最為成熟的可再生能源。為了保證風電場的穩(wěn)定和安全運行，風速的準確預測至關重要。除傳統(tǒng)的數(shù)值天氣預報以外，機器學習技術已經(jīng)廣泛應用于不同時間尺度的風速預測。然而這些工作大多局限于單一地點的風速序列分析，沒有考慮和利用風速的空間相關性。對此，使用深度置信網(wǎng)絡(Deep Belief Network，DBN)對同一區(qū)域內(nèi)多個地點的風速序列進行空間相關性特征識別。在訓練過程中，深度置信網(wǎng)絡充分挖掘了該區(qū)域內(nèi)歷史風速的聯(lián)合分布，借此改善未來的風速預測。多組風速預測實驗表明，空間深度置信網(wǎng)絡能夠有效降低風速的預測誤差，經(jīng)過空間深度置信網(wǎng)絡重構后的風速預測誤差平均降低了0.4 m/s。

發(fā)表于：8/9/2022 2:12:00 PM

基于Flutter開發(fā)框架的數(shù)據(jù)存儲訪問機制研究[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

移動端應用程序需要存儲與訪問的數(shù)據(jù)越來越多，而移動端設備的存儲空間有限，很難滿足用戶需要，在進行移動端應用程序開發(fā)時，選擇合適、高效的數(shù)據(jù)存儲與訪問機制受到普遍關注。針對Google推出的Flutter跨平臺移動開發(fā)框架提供的key-value鍵值對、File文件、SQLite數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡4種數(shù)據(jù)存儲訪問機制，深入闡述了它們的內(nèi)在工作原理，給出了具體實現(xiàn)方法和實現(xiàn)代碼。最后，根據(jù)4種數(shù)據(jù)存儲訪問機制各自的特點和實際的應用程序開發(fā)需求，分析了每種機制的應用場景。

發(fā)表于：8/9/2022 2:08:00 PM