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公共數(shù)據(jù)授權(quán)運(yùn)營(yíng)機(jī)制探索[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

發(fā)表于：7/20/2022 8:56:00 PM

監(jiān)管導(dǎo)向的數(shù)據(jù)稽查機(jī)制研究：生產(chǎn)要素類比分析視角[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

在數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素價(jià)值釋放的進(jìn)程中，監(jiān)管導(dǎo)向的數(shù)據(jù)稽查是兼顧數(shù)據(jù)增值的數(shù)據(jù)安全保障。然而，數(shù)據(jù)稽查的概念內(nèi)涵、基本原則和實(shí)施方式還亟待討論。對(duì)比土地、勞動(dòng)力、資本、技術(shù)等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素治理過(guò)程中的監(jiān)管模式和稽查手段，數(shù)據(jù)要素的共性和特性決定了數(shù)據(jù)稽查應(yīng)具有方式具體、事后追究、對(duì)象明確和技術(shù)依賴的特征。在此基礎(chǔ)上形成的數(shù)據(jù)稽查機(jī)制架構(gòu)包括宏觀與微觀兩個(gè)層面，嵌入數(shù)據(jù)價(jià)值產(chǎn)生的過(guò)程，對(duì)數(shù)據(jù)稽查機(jī)制的進(jìn)一步研究奠定了基礎(chǔ)。

發(fā)表于：7/20/2022 8:50:40 PM

數(shù)據(jù)分類分級(jí)及其發(fā)展路徑研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

發(fā)表于：7/20/2022 7:07:44 PM

信息定價(jià)與交易：維度模型的應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

構(gòu)建了一個(gè)具有多維信息的模型，用于分析信息定價(jià)和交易，并根據(jù)模型討論了均衡性質(zhì)。分析結(jié)果表明，信息的公開可以增加社會(huì)福利。但若信息可以自由交易，市場(chǎng)參與者可能偏好不公開信息，此時(shí)社會(huì)福利可能受損。在信息定價(jià)方面，證明了在秘密信息交易中不對(duì)稱信息可能給不道德的信息賣方帶來(lái)額外的收入，這為信息立法方面的司法實(shí)踐提供參考。

發(fā)表于：7/20/2022 6:59:40 PM

數(shù)據(jù)主體主導(dǎo)的數(shù)據(jù)流通邏輯與實(shí)現(xiàn)路徑研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

數(shù)據(jù)上升為全新的生產(chǎn)要素，發(fā)展數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)、激活數(shù)據(jù)要素潛能成為全球各國(guó)在數(shù)字時(shí)代搶占競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵抓手，但數(shù)據(jù)資源分散、流通壁壘林立，共享、開放以及交易等流通路徑面臨諸多困境難以破題，數(shù)據(jù)流通的長(zhǎng)效機(jī)制研究亟待建立。通過(guò)深度剖析數(shù)據(jù)控制主體主導(dǎo)的數(shù)據(jù)流通體系，分析其面臨的困境及內(nèi)在原因，充分借鑒全球各國(guó)對(duì)數(shù)據(jù)流通新路徑的探索與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，提出了數(shù)據(jù)主體主導(dǎo)的數(shù)據(jù)流通新路徑，包括設(shè)計(jì)思路、基礎(chǔ)與支撐、實(shí)施路徑以及效益分析，為數(shù)據(jù)流通機(jī)制探索與模式創(chuàng)新提供參考。

發(fā)表于：7/20/2022 3:57:25 PM

基于交叉口多維狀態(tài)評(píng)估的信號(hào)配時(shí)優(yōu)化研究[其他][其他]

交叉口運(yùn)行狀態(tài)的準(zhǔn)確評(píng)估能夠?yàn)榻煌ü芾硐到y(tǒng)提供可量化的交叉口信息，為優(yōu)化交叉口信號(hào)控制提供依據(jù)。針對(duì)當(dāng)前交叉口運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估側(cè)重行車感受，客觀性不強(qiáng)，確定了結(jié)合機(jī)動(dòng)車和行人需求的多維評(píng)估指標(biāo)體系，利用AHP-變異系數(shù)雙層集成賦權(quán)模型確定各指標(biāo)權(quán)重，得到交叉口運(yùn)行評(píng)估模型。基于評(píng)估模型采用含噪聲的深度Q學(xué)習(xí)（NoisyNet DQN）算法進(jìn)行信號(hào)配時(shí)優(yōu)化研究。以合肥市某交叉口為例，基于交通仿真軟件證明了該方法能有效減緩交通擁堵，提高行人感受，具備較高的應(yīng)用拓展性。

發(fā)表于：7/5/2022 6:25:40 PM

基于緩存機(jī)制的Hyperledger Fabric并發(fā)沖突檢測(cè)方法[其他][其他]

Hyperledger Fabric(Fabric)是一個(gè)受關(guān)注度較高的許可鏈平臺(tái)，具有高度模塊化、可定制化和可插拔的特點(diǎn)。針對(duì)Fabric在高并發(fā)的場(chǎng)景下會(huì)出現(xiàn)并發(fā)沖突導(dǎo)致交易無(wú)效的問(wèn)題，提出一種沖突檢測(cè)與處理的方法,即利用緩存交易寫集的方式在執(zhí)行階段檢測(cè)交易是否沖突，最大程度減小沖突交易在Fabric系統(tǒng)的資源消耗。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在具有沖突交易的場(chǎng)景下，提出的方法能降低平均交易時(shí)延，提高系統(tǒng)有效交易吞吐量；并且在沒(méi)有沖突交易的情況下，不會(huì)明顯降低性能。

發(fā)表于：7/5/2022 6:19:58 PM

分布式VANETs中車流自適應(yīng)的低沖突TDMA-MAC協(xié)議[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

在分布式車載自組織網(wǎng)絡(luò)中，動(dòng)態(tài)變化的雙向車流會(huì)嚴(yán)重影響基于slot分組的TDMA-MAC協(xié)議降低沖突的效果以及整體協(xié)議的安全性與可靠性，對(duì)此設(shè)計(jì)一種車流自適應(yīng)的低沖突TDMA-MAC協(xié)議TALC-MAC。采用slot占用率作為分組調(diào)整的判斷依據(jù)，設(shè)計(jì)詳細(xì)的分組擴(kuò)展與收縮策略以適應(yīng)車流實(shí)際分布。同時(shí)優(yōu)化幀內(nèi)slot分組方案與節(jié)點(diǎn)預(yù)約slot的策略，進(jìn)一步降低網(wǎng)絡(luò)中發(fā)生沖突的概率。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明TALC-MAC能有效適應(yīng)雙向車流的動(dòng)態(tài)變化，保持協(xié)議整體低沖突的特性。

發(fā)表于：7/5/2022 6:11:14 PM

基于凸優(yōu)化的FSO/RF自動(dòng)請(qǐng)求重傳協(xié)議方案[其他][其他]

針對(duì)FSO/RF混合鏈路的高效可靠數(shù)據(jù)傳輸問(wèn)題,研究系統(tǒng)在二進(jìn)制相移鍵控（BPSK）調(diào)制與ARQ差錯(cuò)控制模式下雙鏈路重傳協(xié)作的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法?；贔SO信道雙伽馬（Gamma-Gamma）分布的湍流模型和RF信道Nakagami-m分布的衰落模型,推導(dǎo)得出混合鏈路平均包錯(cuò)誤率與吞吐量的解析表達(dá)式,并運(yùn)用凸優(yōu)化求解方法得出吞吐量最優(yōu)解時(shí)的數(shù)據(jù)重傳協(xié)作比例系數(shù)。在不同大氣湍流強(qiáng)度與衰落因子條件下,計(jì)算分析了FSO/RF混合鏈路ARQ數(shù)傳方案的平均包錯(cuò)誤率與吞吐量性能。數(shù)值結(jié)果表明,采用優(yōu)化后的ARQ雙鏈路重傳比例策略,可有效提高混合鏈路傳輸?shù)目煽啃耘c數(shù)據(jù)吞吐量性能。

發(fā)表于：7/5/2022 6:05:00 PM

基于直接高階注意力和多尺度路由的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的注意力機(jī)制在處理圖結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出優(yōu)異的性能。傳統(tǒng)的圖注意力計(jì)算直接連接的節(jié)點(diǎn)之間的注意力，并通過(guò)堆疊層數(shù)隱式獲取高階信息。盡管在圖注意力機(jī)制方面目前已有廣泛的研究，但用于注意力計(jì)算的堆疊范式在建模遠(yuǎn)程依賴方面效果較差。為了提高表達(dá)能力，設(shè)計(jì)了一種新穎的直接注意力機(jī)制，這一機(jī)制通過(guò)K階鄰接矩陣直接計(jì)算高階鄰居之間的注意力。通過(guò)自適應(yīng)路由聚合過(guò)程進(jìn)一步傳播高階信息，這使得聚合過(guò)程更靈活地適應(yīng)不同圖的特性。在引文網(wǎng)絡(luò)上的節(jié)點(diǎn)分類任務(wù)上進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明，該方法優(yōu)于最先進(jìn)的基線模型。

發(fā)表于：7/5/2022 5:57:00 PM