一区二区三区成人,无码精品日韩中文字幕,少妇被躁爽到高潮无码文

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。對比土地、勞動(dòng)力、資本、技術(shù)等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素治理過程中的監(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)生的過程，對數(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稱信息可能給不道德的信息賣方帶來額外的收入，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、激活數(shù)據(jù)要素潛能成為全球各國在數(shù)字時(shí)代搶占競爭優(yōu)勢的關(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)流通的長效機(jī)制研究亟待建立。通過深度剖析數(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，充分借鑒全球各國對數(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)。針對當(dāng)前交叉口運(yùn)行狀態(tài)評估側(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)行評估模型?；谠u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Fabric在高并發(fā)的場景下會(huì)出現(xiàn)并發(fā)沖突導(dǎo)致交易無效的問題，提出一種沖突檢測與處理的方法,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)請求重傳協(xié)議方案[其他][其他]

針對FSO/RF混合鏈路的高效可靠數(shù)據(jù)傳輸問題,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K階鄰接矩陣直接計(jì)算高階鄰居之間的注意力。通過自適應(yīng)路由聚合過程進(jìn)一步傳播高階信息，這使得聚合過程更靈活地適應(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

地鐵運(yùn)營崗位應(yīng)急處置培訓(xùn)的語音識(shí)別研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

地鐵交通運(yùn)營是一種整體性活動(dòng)，離不開各部門間的協(xié)調(diào)配合,地鐵運(yùn)營崗位應(yīng)急處置培訓(xùn)系統(tǒng)應(yīng)用于多個(gè)崗位的聯(lián)合培訓(xùn)。該系統(tǒng)通過語音識(shí)別來實(shí)現(xiàn)模擬崗位間語音交互及對培訓(xùn)過程智能評價(jià)的功能。提出的語音識(shí)別方法可實(shí)現(xiàn)離線網(wǎng)絡(luò)下對地鐵培訓(xùn)專業(yè)術(shù)語的高識(shí)別精度，利用深度全序列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DFCNN）和鏈接時(shí)序分類（CTC）構(gòu)建聲學(xué)模型，對應(yīng)急處置培訓(xùn)用語進(jìn)行整理并構(gòu)建專業(yè)術(shù)語庫，基于統(tǒng)計(jì)學(xué)構(gòu)建語言模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該語音識(shí)別方法能夠有效識(shí)別地鐵應(yīng)急處置培訓(xùn)用語，為地鐵運(yùn)營崗位人員的培訓(xùn)和考核提供更全面的評價(jià)指標(biāo)。

發(fā)表于：7/5/2022 5:54:31 PM