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基于改進U-Net的瀝青拌合站混合料裝車語義分割[人工智能][其他]

針對現有的瀝青拌合站混合料裝車語義分割方法平均交并比（Mean Intersection over Union，mIoU）值較低、檢測速度較慢等問題，提出一種輕量化網絡RCS-UNet對瀝青拌合站混合料裝車狀態(tài)進行語義分割。首先在U-Net網絡中加入殘差連接以緩解梯度消失的問題，使網絡在訓練過程中更加穩(wěn)定，提高模型的收斂速度和泛化能力；其次加入坐標注意力（Coordinate Attention，CA）機制，增強位置與通道的信息感知，提高模型的特征提取能力，使模型更加關注圖像中的重要區(qū)域；最后將U-Net網絡中的標準卷積修改為深度可分離卷積，以減小模型的體積和參數量，使得模型在保持較高性能的同時，具有更低的資源消耗和更快的推理速度。實驗結果表明，改進模型的準確率、mIoU值以及FPS值分別為99.20%、98.41%和22.98，與經典模型和當前先進模型相比三個指標均為最高，取得了最優(yōu)的語義分割效果。

發(fā)表于：4/21/2025 4:39:16 PM

基于SAM和pix2pix的商品數據集生成網絡[人工智能][消費電子]

針對商品包裝快速變換帶來的商品數據集采集和標注過程繁瑣的問題，設計了一種基于SAM和pix2pix的商品數據集生成網絡。該網絡以單個商品多角度圖像作為輸入，生成與實際結算場景相近似的數據集。在RPC大型商品數據集上進行數據集生成，在YOLOv7、Fast R-CNN、AlexNet三種目標檢測網絡上驗證生成數據集對目標檢測效果的提升。實驗結果表明，生成數據集融合到原數據集后用于訓練模型能夠有效提升商品識別準確率，并且與真實數據集相比具有較好的替代性。相較于原數據集，融合生成數據集三個網絡上識別精度分別提升7.3%、4.9%、7.8%。通過該方法，顯著提高了模型訓練的效率與實用性，減輕傳統(tǒng)商品數據集采集與標注所需的人力物力投入。

發(fā)表于：4/21/2025 4:30:15 PM

一種基于改進的生成式對抗網絡的完整12導聯(lián)心電圖重構方法[人工智能][醫(yī)療電子]

心電圖（ECG）是評估心臟健康的重要工具。隨著科技的進步，越來越多的智能設備被開發(fā)用于監(jiān)測心電信號。然而，由于便攜性的要求，這些智能設備通常只能測量有限導聯(lián)數量的心電信號，這可能會影響心臟疾病診斷的準確性。為了解決這一問題，提出了一種基于生成對抗網絡（GAN）的模型。該模型融合了Transformer和U-Net結構，能夠從單一導聯(lián)的心電信號重建完整的12導聯(lián)心電信號，從而提高便攜式智能設備的診斷性能。在PTB-XL和紹興人民醫(yī)院12導聯(lián)心電信號數據集上對提出的模型進行了評估，并將其與幾種先進的方法進行了比較。相關代碼全部上傳至https：//github.com/Chaoquan-123/12-lead-ECG-reconstruction。

發(fā)表于：4/21/2025 4:19:13 PM

航空兵場站信息保障體系發(fā)展研究[通信與網絡][通信網絡]

場站作為航空兵部隊訓練保障基地，為任務單位飛行和裝備維修進行組織指揮和專業(yè)勤務工作。飛行任務全過程通信導航保障是場站信息通信保障的中心工作，信息通信發(fā)展更新速度不斷加快，面臨的新問題急需解決。為了更好適應當前信息通信體系建設的發(fā)展，通過研究網絡信息一體化建設，采取仿真計算模型，得到了實現場站高效通信導航保障、控制方式全面的系統(tǒng)發(fā)展思路。該研究為適應信息化條件下的航空兵導航保障體制、提高體系信息保障能力，奠定了扎實的理論基礎。

發(fā)表于：4/21/2025 4:10:11 PM

機器學習在惡意加密流量檢測中的應用及研究[人工智能][信息安全]

隨著加密通信的普及，惡意攻擊者利用加密流量隱藏活動，傳統(tǒng)基于簽名和規(guī)則的檢測方法面臨挑戰(zhàn)。機器學習為惡意加密流量檢測提供了新解決方案。綜述了監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習、深度學習和集成學習在該領域的應用。監(jiān)督學習通過標記數據識別已知攻擊，非監(jiān)督學習在未標記數據中發(fā)現新型攻擊模式，深度學習提升了在大數據環(huán)境中的特征提取能力，而集成學習則通過模型融合增強系統(tǒng)魯棒性。研究表明，機器學習顯著提高了惡意行為識別的準確性，特別是在復雜數據特征提取和新攻擊模式發(fā)現方面。

發(fā)表于：4/21/2025 4:01:10 PM

自動化決策算法中的個人信息侵權因果關系認定[其他][信息安全]

自動化決策算法與傳統(tǒng)侵權法體系之間存在適用上的矛盾，亟須通過因果關系的認定予以化解。對此，應在堅持傳統(tǒng)的因果關系構成要件認定標準基礎上，結合比例因果關系理論，對各因素在損害結果中的貢獻進行量化分析。針對單一信息處理者場景，可以在疑難案件中引入“合理蓋然性”標準降低受害人舉證難度；對于多主體參與的情形，通過類推適用共同危險行為制度實現舉證責任倒置，但需以整體行為與損害的因果關系證成為前提。此法律框架有助于在多方數據處理和信息流轉背景下，更有效地解決技術復雜性帶來的法律挑戰(zhàn)，推動信息保護與技術發(fā)展的平衡。

發(fā)表于：4/1/2025 5:29:01 PM

“流量劫持”行為民刑法律責任界分機制研究[通信與網絡][信息安全]

通過對我國關涉“流量劫持”行為刑事判例的研習，可以發(fā)現當前司法實踐中存在“罪名選擇困難、實行行為與幫助行為識別錯誤、民刑界分不清”問題。鑒于當前學術界未對“流量劫持”行為的處理達成一致觀點，亟須依靠類型化思維從定義、類型、本質維度對“流量劫持”行為進行再思考。在責任層面，應當以“計算機系統(tǒng)安全的損害后果嚴重性”作為法秩序統(tǒng)一性原理指引下民刑責任區(qū)分的邊界。首先，應以“破壞計算機信息系統(tǒng)罪”追究域名劫持行為刑事責任；以“非法控制計算機信息系統(tǒng)罪”追究鏈路劫持以及其他未達到“破壞”程度的流量劫持行為刑事責任；在上述兩種罪名無法完全涵蓋所有犯罪行為時，合理將“提供侵入、非法控制計算機信息系統(tǒng)程序、工具罪”和“幫助信息網絡犯罪活動罪”作為兜底罪名予以補充適用。其次，對于雖然具備廣義“破壞”之意，但卻沒有達到“非法控制他人計算機信息系統(tǒng)”程度的“流量劫持”行為，應當將其作為民事反不正當競爭案件論處。最后，取得用戶同意是認定劫持行為系合法正當行為的法理基礎。

發(fā)表于：4/1/2025 5:18:03 PM

個人數據信托制度構建研究[其他][信息安全]

隨著數字時代的到來，個人數據價值越來越高，個人數據安全問題愈發(fā)緊迫。當前，個人數據保護存在隱私政策或用戶協(xié)議的合同困境、數據交易市場主體地位不平等以及數據權屬不明等問題。為了破解交易市場中個人數據保護的困境，引入信托制度具有可行性和獨特優(yōu)勢。通過引入第三方信托機構，明確數據權屬、個人數據信托制度的基本構成以及相關配套制度，構建個人數據信托制度體系，推動數據權屬的法律界定，以達到破解交易困境和保護個人數據權利的雙重目的。

發(fā)表于：4/1/2025 5:07:57 PM

公共數據授權運營的風險研判及合作治理[其他][其他]

以全流程視野審視公共數據授權運營的風險，主要表現為數據授權階段的供需對接風險、數據運營階段的壟斷風險以及數據開發(fā)利用階段的失控風險。合作治理模式能通過多元主體間的合作共治、柔性化治理規(guī)則以及多樣化的治理策略，實現利益協(xié)調、彌縫政策規(guī)范缺口及提升治理能效。立基于此，公共數據授權運營風險的有效治理應遵循以下具體路徑：以商談機制型構共治格局,以利益補償機制為核心促進多元主體利益衡平與協(xié)調,以軟硬兼濟方式增強治理規(guī)范供給,用以回應性治理策略增進治理效能。

發(fā)表于：4/1/2025 4:55:00 PM

數據要素市場下的企業(yè)數據合規(guī)指引研究[其他][信息安全]

數據是數字經濟時代的關鍵生產要素，是國家基礎性戰(zhàn)略性資源，如何合規(guī)高效地利用數據成為企業(yè)打造核心競爭力的關鍵。數據合規(guī)指引不僅明確了數據合規(guī)的原則和要求，還提供了具體的實施步驟和最佳實踐，幫助企業(yè)建立和完善數據合規(guī)管理體系。總結了我國各地制定的區(qū)域型數據合規(guī)指引、行業(yè)主管部門制定的行業(yè)型數據合規(guī)以及場景型數據合規(guī)指引的特征，分析了當前區(qū)域型數據合規(guī)指引發(fā)展趨勢可能引發(fā)的區(qū)域割裂風險，以及法律法規(guī)之間的不一致給數據合規(guī)指引帶來的難處，還有監(jiān)督機制不健全帶來的企業(yè)數據效果難保障等問題。指出要從全局視角加強統(tǒng)籌協(xié)調以構建企業(yè)數據合規(guī)指引，突出企業(yè)數據合規(guī)指引對能力建設的指導作用，重在指導企業(yè)建立數據合規(guī)管理體系，并提出建立合規(guī)評審機制促進企業(yè)數據合規(guī)管理體系建設。

發(fā)表于：4/1/2025 4:43:55 PM