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基于深度学习的神经归一化最小和LDPC长码译码[通信与网络][通信网络]

LDPC码是一种应用广泛的高性能纠错码，近年来基于深度学习和神经网络的LDPC译码成为研究热点。基于CCSDS标准的（512，256）LDPC码，首先研究了传统的SP、MS、NMS、OMS的译码算法，为神经网络的构建奠定基础。然后研究基于数据驱动（DD）的译码方法，即采用大量信息及其经编码、调制、加噪的LDPC码作为训练数据在多层感知层（MLP）神经网络中进行训练。为解决数据驱动方法误码率高的问题，又提出了将NMS算法映射到神经网络结构的神经归一化最小和（NNMS）译码，取得了比NMS更优秀的误码性能，信道信噪比为3.5 dB时误码率下降85.19%。最后研究了提升NNMS网络的SNR泛化能力的改进训练方法。

發(fā)表于：2024/12/16 下午3:11:05

10G以太网的信号处理关键技术[通信与网络][通信网络]

随着AI PC、Wi-Fi路由器、GPON等产品的快速升级，高速有线网络作为网络基础设施的重要组成部分，以太网物理层芯片需要提供更高的传输速率，更好地满足大数据时代下日益增长的带宽需求。10G以太网技术将成为下一代以太网技术的重点发展方向。10G以太网芯片的研发需要攻克高速信号完整性、低功耗设计等一系列技术难题。围绕10G以太网PHY芯片的信号处理关键问题，首先介绍10G以太网的相关国际标准背景，然后讨论10G以太网的网络需求，接着重点阐述10G以太网物理层信号处理的关键技术。最后对全文进行总结并探讨未来高速以太网的进一步发展。

發(fā)表于：2024/12/16 下午3:00:21

遗传基因信息的私人财产性法律保护证成[其他][其他]

公民的基因权利明确直接地反映并体现并维护人的生命尊严。随着生物技术更新迭代，遗传基因信息作为特殊的敏感个人信息，不仅具有高度识别性，更与个人权益息息相关。我国在遗传基因信息的保护上亟需明晰的法律保护路径。以美国关于遗传基因信息的法治脉络为向导，可以看到《美国宪法第四修正案》（Fourth Amendment to the United States Constitution）对公民财产性权益的补正，覆盖遗传基因信息的保护需求。借鉴其他建立在隐私利益基础上的财产权，我国应当通过立法构建遗传基因信息的财产权保护路径，在尊重公民个体生命尊严的基础上为基因科技的革新服务。

發(fā)表于：2024/11/27 下午4:33:15

公安数据开放场景下个人信息匿名化处理法律标准探究[通信与网络][信息安全]

在公安数据开放的背景下，个人信息匿名化处理逐渐成为平衡公安数据开放与个人信息保护的黄金分割点。通过国际横向比较分析，揭示了我国现行“无法识别特定个人且不能复原”的匿名化处理法律标准在操作层面的局限性，并选取我国17省市公安数据开放平台发布的《行政处罚决定书》为样本，对数据开放的类、量、质进行系统性评估。研究发现，公安数据匿名化开放尚处于初步阶段，存在顶层设计缺乏刚性约束、数据过度保密、格式不规范和处理标准不统一等现象。基于此，我国可以确立操作方法、风险检验及效果评估三维协同的匿名化处理法律标准：区分处理直接标识符与准标识符的操作方法标准，引入蓄意侵入者角色的再识别风险检验标准，以及去识别化效果评估标准。通过三重维度的协同作用，助推公安匿名数据最终实现“无法识别特定个人且不能复原”的法律效果。

發(fā)表于：2024/11/27 下午4:15:33

面向风险的人工智能监管进展、创新与启示：基于欧盟视角的观察[人工智能][工业自动化]

随着人工智能技术发展和市场化应用下的风险衍化，人工智能监管产生并独立于人工智能治理，成为化解人工智能风险的基础理念与新兴领域。欧盟首创面向风险的人工智能监管新范式，并借助国际合作、伦理约束与风险监管框架等方式实现欧盟人工智能监管的领导力和行动力。考虑到人工智能技术与社会需求的参差，欧盟优化人工智能监管主体、监管流程以及监管内容以达到人工智能动态风险的有效监管。面对复杂的人工智能风险态势，我国可借鉴欧盟经验，在政策决定层面，基于本土国情制定面向风险的人工智能法律政策与框架体系；在应用实践层面，构建司法机关、市场监督机关以及企业等主体的交互协同机制；在产业结构层面，通过市场赋能推动人工智能监管职能下沉和产业创新发展；在通识教育层面，培育人工智能素养作为防范人工智能风险的监管“安全阀”，实现公正、和谐和创新的未来人工智能发展。

發(fā)表于：2024/11/27 下午4:00:16

公共数据信托模式构造：特征识别、他山之石与中国镜鉴[其他][其他]

公共数据信托具有平衡数据安全与价值分配的折中式法律结构，是赋能数字经济集成法律、技术、政策、资本的协同创新引擎。英国“第三方数据信托”模式在数据信托标的、衡平法系信义关系以及权利救济等方面的经验，对我国探索公共数据信托和公共数据授权运营具有重要参考。基于此，提出厘定公共数据信托标的范围、严密设计信托主体间的权利义务关系、提升公共数据信托治理效能、完善公共数据信托监管机制等举措，以期推动我国公共数据信托的本土化建构，并为地方政府更加高效有序地开展公共数据授权运营工作提供有益借鉴。

發(fā)表于：2024/11/27 下午3:43:02

基于数据湖平台的工业大数据分析实践：以智能油田能效分析为例[人工智能][工业自动化]

工业系统以及工业企业应用场景日益复杂，导致系统处理数据量与数据类型日益增多。面对多样化的业务应用场景和海量多源异构数据，对数据分析的流动性与灵活性要求越来越高。而传统基于数据库的大数据分析平台无法满足不同结构数据汇入与数据源变化。因此，构建了一套端到端、高效协同的大数据分析应用实施框架，结合数据湖平台与智能算法建立针对工业大数据的分析模型，实现以业务分析需求为驱动，结合数据湖平台对于海量多源异构数据的处理、汇聚、管理能力，高效开展数据建模、准备、测试、训练与验证。最后，在智能油田能效分析场景进行应用验证，成功实现对于智能油田能效分析场景下的系统预测、优化与决策功能，为油田全业务流程提供数据支撑，推动智能油田可持续发展。

發(fā)表于：2024/11/27 下午3:23:00

智能时代地方政府网络舆情技术治理的困境及应对策略[通信与网络][其他]

面向智能技术介入网络舆情生成和传播的新环境，分析智能时代网络舆情特征、地方政府网络舆情技术治理面临的困境以及应对策略，对维护国家意识形态安全政权安全，以及促进社会和谐稳定发展具有重要意义。通过实地调查、文献调研、舆情案例分析等实证研究，综合运用归纳和演绎方法，围绕网络舆情主体、客体以及传播媒介等方面，分析了人工智能技术介入后网络舆情的特征，并从人工智能技术在网络舆情监测预警全流程作用出发，分析了智能时代地方政府网络舆情技术治理面临的困境。智能时代网络舆情呈现出主体“非人化”、网络舆情客体多样化以及智能算法加速网络舆论传播等方面特征。当前一些地方政府舆情治理部门面临处理能力跟不上、舆情监测算法智能化程度弱、缺少推演预警手段、跨平台治理难等系列困境，提出了应从树立网络舆情智能化治理理念、构建智能化网络舆情监测预警系统以及建立网络舆情多部门联动处理机制等方面的应对策略。

發(fā)表于：2024/11/27 下午2:50:16

基于Vensim PLE的决策监管类系统的数据质量影响因素分析——以智能化国资国企在线监管平台系统为例[其他][其他]

大数据时代，数据赋能和应用给政府和国有企业的决策和监管带来了便利，但决策监管类系统面临源数据获取、分析、处理等过程导致的数据质量不高问题，影响决策的精准性和监管的有效性。结合本人参与该平台建设需求分析和数据获取的实际工作过程，针对国有资产和国有企业数据获取到应用过程中影响数据质量的主要因素进行分析，构建了数据质量模型的因果关系图和流图，并通过Vensim PLE进行仿真实验，识别到人才对数据质量的重要性。同时，了解其中的学习培训时间、需求变更和元数据因素对数据质量的具体影响趋势，并提出对应改进数据质量的有效方法。

發(fā)表于：2024/11/27 下午2:38:05

基于主从多链的科学数据共享方法构建与实证研究[通信与网络][信息安全]

针对当前科学数据管理中普遍存在安全性不足的问题，试图基于主从多链理论，探索提出一套科学数据保护与共享架构方法。提出一种基于主从多链的科学数据保护与共享方法，这一方法借助多个智能合约、数字签名、星际文件系统（IPFS）技术，并结合科学数据的分级分类和身份认证实现细腻度管理；采用主从多链结合的方式，确保数据的安全性和可扩展性。实证研究结果表明，本方法在存储开销方面显著优于公共链方案，在性能上提升约3倍，并在处理大量交易时展现出更高的稳定性与可靠性。综上所述，该方法具备去中心化、安全可靠、不可篡改等重要特性，能够有效应对日益增长的科学数据保护与共享需求。

發(fā)表于：2024/11/27 下午2:25:00