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一種寬輸入低紋波電荷泵負(fù)壓電源芯片設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

為解決電感型電源芯片電磁干擾嚴(yán)重和電容型電源芯片輸出紋波過大的問題，設(shè)計(jì)了一種電容型電源芯片。該芯片采用無電感結(jié)構(gòu)，在高頻條件下輸出紋波低于1 mV，接近電感型電源芯片。芯片輸出電壓可在-16 V至-3 V范圍內(nèi)調(diào)節(jié)，工作頻率可在90 kHz到1 MHz間改變。該電路基于250 nm工藝設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。仿真結(jié)果表明，在輸入電壓為16 V、輸出電流為100 mA、工作頻率為1 MHz的條件下，輸出紋波為0.6 mV，輸出電壓為-14.84 V，效率達(dá)到87.1%；當(dāng)工作頻率降至90 kHz時(shí)，輸出紋波為10 mV，輸出電壓為-14.83 V，效率提升至91.9%。仿真數(shù)據(jù)表明，該芯片具有良好的適應(yīng)性，可滿足多種應(yīng)用場(chǎng)景的需求。

發(fā)表于：10/28/2025 2:01:33 PM

強(qiáng)化學(xué)習(xí)評(píng)估指標(biāo)的系統(tǒng)性分析與優(yōu)化研究[人工智能][其他]

強(qiáng)化學(xué)習(xí)評(píng)估指標(biāo)作為衡量智能體性能與指導(dǎo)算法優(yōu)化的核心工具，在實(shí)際應(yīng)用中面臨指標(biāo)單一性、環(huán)境依賴性及可解釋性缺失等關(guān)鍵挑戰(zhàn)。系統(tǒng)性分析了現(xiàn)有評(píng)估指標(biāo)的分類框架，提出基于性能、學(xué)習(xí)過程、策略、魯棒性和效率的多維度指標(biāo)體系，并探討其在不同任務(wù)場(chǎng)景（如稀疏獎(jiǎng)勵(lì)、高維狀態(tài)空間）下的適用性與局限性。研究指出，傳統(tǒng)指標(biāo)在復(fù)雜環(huán)境中易忽略安全性、效率及人類偏好對(duì)齊等需求，需結(jié)合任務(wù)特性設(shè)計(jì)融合多目標(biāo)的評(píng)估方法。針對(duì)未來研究，提出需聚焦多目標(biāo)帕累托優(yōu)化、基于人類反饋的獎(jiǎng)勵(lì)建模、稀疏獎(jiǎng)勵(lì)環(huán)境下的探索效率量化等方向，以提升評(píng)估的全面性、可解釋性。通過理論與實(shí)際案例結(jié)合，為強(qiáng)化學(xué)習(xí)評(píng)估體系的規(guī)范化與跨領(lǐng)域適配提供了方法論支持，推動(dòng)其在復(fù)雜場(chǎng)景中的高效落地。

發(fā)表于：10/28/2025 1:50:33 PM

基于Pearson與FBRCSP的運(yùn)動(dòng)想象腦電分類研究[人工智能][醫(yī)療電子]

腦機(jī)接口（BCI）為用戶提供了一種無需依賴外周神經(jīng)和肌肉的控制通道，廣泛應(yīng)用于神經(jīng)肌肉疾病患者的康復(fù)治療。基于運(yùn)動(dòng)想象（MI）的BCI利用大腦在運(yùn)動(dòng)任務(wù)想象過程中的信號(hào)，實(shí)現(xiàn)無需肢體運(yùn)動(dòng)的控制。為提高M(jìn)I-BCI的分類性能，提出了一種結(jié)合皮爾遜相關(guān)系數(shù)通道選擇（PCCS）和濾波器組正則化共空間模式（FBRCSP）的方法。首先，通過PCCS對(duì)EEG信號(hào)進(jìn)行通道選擇，保留關(guān)鍵信號(hào)并去除冗余信息；然后，采用FBRCSP優(yōu)化空間模式提取判別性特征。在BCI Competition III IVa和IV Dataset I數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，PCCS-FBRCSP方法在分類準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性方面優(yōu)于傳統(tǒng)方法，尤其在跨個(gè)體實(shí)驗(yàn)中展現(xiàn)出更強(qiáng)的魯棒性。同時(shí)，該方法有效降低了計(jì)算復(fù)雜度，具有較好的應(yīng)用潛力。

發(fā)表于：10/28/2025 1:39:38 PM

基于混合專家模型的云原生教育培訓(xùn)平臺(tái)動(dòng)態(tài)安全防御體系研究[人工智能][信息安全]

針對(duì)云原生教育培訓(xùn)平臺(tái)面臨的復(fù)雜動(dòng)態(tài)安全威脅，以及傳統(tǒng)防御機(jī)制存在的環(huán)境感知薄弱、智能決策缺失、泛化能力不足和隱私合規(guī)沖突等缺陷，提出基于混合專家模型的動(dòng)態(tài)安全防御體系。該體系構(gòu)建四層協(xié)同防護(hù)框架：時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模流量時(shí)空特征；多模態(tài)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合容器化異構(gòu)數(shù)據(jù)；聯(lián)邦學(xué)習(xí)組件實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)下的知識(shí)共享；大語言模型生成可執(zhí)行防御策略。核心創(chuàng)新包括設(shè)計(jì)可微分門控網(wǎng)絡(luò)（Top-2稀疏激活）實(shí)現(xiàn)攻擊特征到最優(yōu)專家模型的動(dòng)態(tài)路由，并建立威脅強(qiáng)度指數(shù)驅(qū)動(dòng)的Kubernetes資源彈性調(diào)度機(jī)制。該研究為云原生教育平臺(tái)提供了可彈性擴(kuò)展的安全防護(hù)范式，其方法論對(duì)構(gòu)建自適應(yīng)安全體系具有理論價(jià)值與實(shí)踐意義，為智能主動(dòng)防御體系發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

發(fā)表于：10/28/2025 1:28:39 PM

商業(yè)數(shù)據(jù)反不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)保護(hù)的實(shí)踐困境與規(guī)則優(yōu)化[其他][其他]

商業(yè)數(shù)據(jù)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)下經(jīng)營(yíng)者參與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的的重要資源。目前，針對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)行為的裁判依據(jù)主要是《反不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)法》第2條和第12條，該援引條款具有高度抽象性，致使出現(xiàn)司法實(shí)踐中原則性條款的過度使用、不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)行為的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)不明等問題。對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)行為的規(guī)制應(yīng)當(dāng)跳出賦權(quán)保護(hù)模式的桎梏而選擇更具競(jìng)爭(zhēng)法特征的行為規(guī)制路徑。結(jié)合商業(yè)數(shù)據(jù)的特性，在總結(jié)當(dāng)前司法實(shí)踐不足，并充分借鑒域外經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，通過在反不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)法中設(shè)置商業(yè)數(shù)據(jù)專條，立足弱權(quán)利保護(hù)。如此既增強(qiáng)了數(shù)據(jù)權(quán)益保護(hù)的有效性，又激勵(lì)了數(shù)據(jù)的流通與利用。

發(fā)表于：10/15/2025 4:35:02 PM

世界主要國(guó)家個(gè)人數(shù)據(jù)開發(fā)利用模式對(duì)比研究[其他][其他]

個(gè)人數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)要素的重要組成部分，能夠支撐豐富的場(chǎng)景應(yīng)用，具有極高的應(yīng)用價(jià)值。同時(shí)個(gè)人數(shù)據(jù)涉及個(gè)人隱私，對(duì)其開發(fā)利用必須首先落實(shí)安全和隱私保護(hù)要求。世界主要國(guó)家圍繞個(gè)人數(shù)據(jù)開發(fā)利用進(jìn)行了諸多探索并形成了一系列經(jīng)驗(yàn)，聚焦美國(guó)、歐盟、韓國(guó)、日本和新加坡等國(guó)家和地區(qū)的個(gè)人數(shù)據(jù)開發(fā)實(shí)踐，總結(jié)各國(guó)的主要制度安排和實(shí)踐模式，在此基礎(chǔ)上對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)管理模式、數(shù)據(jù)經(jīng)紀(jì)模式、數(shù)據(jù)信托模式進(jìn)行對(duì)比分析，剖析政府和市場(chǎng)主體所發(fā)揮的作用，以期為我國(guó)開展相關(guān)實(shí)踐提供參考。

發(fā)表于：10/15/2025 4:26:16 PM

網(wǎng)絡(luò)輿情中個(gè)人信息傳播的成因、風(fēng)險(xiǎn)透視及治理[其他][其他]

網(wǎng)絡(luò)輿情中個(gè)人信息傳播的現(xiàn)象已較為普遍，對(duì)個(gè)人和社會(huì)秩序產(chǎn)生一定的影響。在數(shù)字化進(jìn)程日益加深的現(xiàn)代社會(huì)，實(shí)現(xiàn)該現(xiàn)象的有效治理具有重要意義。網(wǎng)絡(luò)輿情中的個(gè)人信息之所以被廣泛傳播，原因在于社會(huì)公眾對(duì)于個(gè)人信息的好奇，通過曝光個(gè)人信息可引領(lǐng)輿論導(dǎo)向，以及算法技術(shù)的不當(dāng)使用。網(wǎng)絡(luò)輿情中的個(gè)人信息傳播會(huì)導(dǎo)致個(gè)人信息安全及人格尊嚴(yán)難以得到有效維護(hù)，擾亂網(wǎng)絡(luò)公共秩序并模糊輿論焦點(diǎn)，同時(shí)使得技術(shù)使用無序狀態(tài)呈現(xiàn)加速化趨勢(shì)。網(wǎng)絡(luò)輿情中個(gè)人信息傳播的治理，需重塑網(wǎng)絡(luò)輿情中個(gè)人信息保護(hù)的價(jià)值取向，在事前完善風(fēng)險(xiǎn)防范措施，事中敦促平臺(tái)為個(gè)人信息安全保駕護(hù)航，事后實(shí)現(xiàn)法律措施兜底，以此達(dá)到多方位協(xié)同治理。

發(fā)表于：10/15/2025 4:18:11 PM

正當(dāng)程序框架下的算法行政：挑戰(zhàn)紓解與規(guī)制重構(gòu)[其他][其他]

算法自動(dòng)化決策的融入為行政治理活動(dòng)開辟了一種新興的權(quán)力運(yùn)作與治理模式，即“算法行政”范式。該范式標(biāo)志著大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，政府采納算法自動(dòng)化決策手段，以實(shí)現(xiàn)高級(jí)別的自動(dòng)化行政治理。算法行政帶來精準(zhǔn)、高效等優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，也因其自身的特性為正當(dāng)程序原則帶來了風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)。算法行政所依賴的治理工具——算法自動(dòng)化決策，因其自學(xué)性、黑箱性及極速性特征，在形式合法、民主過程等關(guān)鍵環(huán)節(jié)存在缺陷，易引發(fā)公眾對(duì)算法行政治理模式正當(dāng)性的質(zhì)疑。故而，將算法行政置于正當(dāng)程序的審視框架之中顯得尤為重要。為此，亟需構(gòu)建一套集事前預(yù)防、事中監(jiān)督及事后救濟(jì)于一體的程序性規(guī)制體系，以紓解算法行政活動(dòng)面臨的挑戰(zhàn)并實(shí)現(xiàn)規(guī)制重構(gòu)。

發(fā)表于：10/15/2025 4:09:01 PM

HF和波動(dòng)參數(shù)輔助的優(yōu)化XGBoost室內(nèi)定位方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境下接收信號(hào)強(qiáng)度測(cè)量數(shù)據(jù)中包含噪聲使其呈現(xiàn)波動(dòng)性導(dǎo)致定位精度低的問題，提出一種基于混合濾波(HF)、波動(dòng)參數(shù)輔助的優(yōu)化極限梯度提升(XGBoost)室內(nèi)定位方法。首先采用HF的方法對(duì)數(shù)據(jù)子集進(jìn)行優(yōu)化，降低噪聲的影響，得到初始數(shù)據(jù)庫(kù)；另外，考慮到波動(dòng)不能完全消除，引入能夠反映數(shù)據(jù)變化程度的波動(dòng)參數(shù)；其次，針對(duì)XGBoost算法性能易受初始參數(shù)的影響，采用粒子群(PSO)算法對(duì)其進(jìn)行尋優(yōu)，并將波動(dòng)參數(shù)與優(yōu)化后的數(shù)據(jù)作為算法輸入訓(xùn)練生成定位模型；最后，將目標(biāo)點(diǎn)處信息輸入到模型中完成位置估計(jì)，同時(shí)將該點(diǎn)數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中完成更新。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)算法相比，所提算法具有良好的定位效果，在1 m、2 m和3 m范圍內(nèi)，定位準(zhǔn)確率分別提升9.2%、14.1%和18.45%。

發(fā)表于：10/15/2025 4:01:12 PM

可解釋的深度網(wǎng)絡(luò)抗噪音干擾性逐層評(píng)估方法[其他][其他]

在復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易受噪音數(shù)據(jù)干擾，如何客觀、有效、可靠地評(píng)估深度網(wǎng)絡(luò)的抗噪音干擾性已成為智能化技術(shù)開發(fā)的關(guān)鍵問題之一。然而，現(xiàn)有的評(píng)估方法只能對(duì)網(wǎng)絡(luò)抗噪音干擾性進(jìn)行整體評(píng)估，且不具備可解釋的理論依據(jù)。為了解決上述問題，基于閔可夫斯基差線性可分性度量，提出一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐層抗噪音干擾性評(píng)估方法，實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抗噪音干擾性的可解釋性評(píng)估。該方法可以對(duì)深度網(wǎng)絡(luò)各隱層數(shù)據(jù)映射行為進(jìn)行定量分析，解析噪音干擾對(duì)網(wǎng)絡(luò)各隱層的影響機(jī)理，進(jìn)而建立面向網(wǎng)絡(luò)隱層的可解釋抗噪音干擾性評(píng)估方法。

發(fā)表于：10/15/2025 3:30:12 PM