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算法解釋權(quán)：賦權(quán)爭議、適用邏輯與適用機制[其他][信息安全]

自動化決策算法在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用日漸廣泛，算法治理成為法學(xué)研究的熱點。在算法治理探索的路徑上，算法解釋權(quán)的引入具有重要意義。我國《個人信息保護(hù)法》第24條第3款規(guī)定了具有中國特色的算法解釋權(quán)，但在權(quán)利構(gòu)造上依舊模糊。因此需要圍繞算法解釋權(quán)的構(gòu)成要件展開分析，從主體、時間和內(nèi)容三個方面著重討論算法解釋權(quán)的適用機制，有助于為算法解釋權(quán)適用提供充分的理論依據(jù)和具體的操作指引。

發(fā)表于：3/25/2024 2:30:00 PM

Turbo譯碼SOVA算法的研究與實現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

針對低軌道衛(wèi)星通信的應(yīng)用需求，為了降低干擾，減小負(fù)荷，通常采用卷積碼、Turbo碼等信道編碼的方法提升傳輸?shù)目煽啃阅?。Turbo碼是一種具有接近香農(nóng)極限定理的優(yōu)異信道碼，SOVA譯碼是Turbo碼的一種譯碼方法。以CCSDS推薦的Turbo碼為例，研究了網(wǎng)格圖在SOVA譯碼過程中的功能和用法，并與Viterbi譯碼進(jìn)行了對比，并基于網(wǎng)格圖詳細(xì)闡述了SOVA譯碼的原理和實現(xiàn)步驟，最后對SOVA譯碼的實現(xiàn)過程進(jìn)行了仿真驗證。該方法已實際應(yīng)用于項目，經(jīng)測試該方法實現(xiàn)簡單，獲得了良好的信道編碼增益。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:44 PM

星載高增益寬頻帶高指向性陣列天線設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

針對衛(wèi)星對X波段通信系統(tǒng)電磁波傳輸?shù)男枨?，設(shè)計了一款新型X波段高增益寬頻帶高指向性微帶陣列天線。采用平面多層板形式，通過多種技術(shù)手段改善天線性能。陣列天線采用側(cè)饋的能量輸入方式、多層縫隙耦合饋電設(shè)計提高天線帶寬，同時將輻射層和饋電網(wǎng)絡(luò)層分離以減小電磁波串?dāng)_和提升分離設(shè)計簡約度，增加金屬反射層以提高天線正向增益和前后比。根據(jù)工程總體需求，共設(shè)計了64陣元和256陣元的矩形微帶陣列天線。兩種天線經(jīng)加工測試結(jié)果與仿真結(jié)果基本一致。該天線實現(xiàn)了高增益、寬頻帶、高指向性等性能指標(biāo)，對X波段星地?zé)o線通信系統(tǒng)的設(shè)計有一定指導(dǎo)意義。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:41 PM

用于FPGA平臺上圖像快速旋轉(zhuǎn)的改進(jìn)CORDIC算法[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)數(shù)字算法（CORDIC）被廣泛應(yīng)用于消旋、相機邊框等系統(tǒng)中。在對傳統(tǒng)CORDIC算法分析的基礎(chǔ)上提出了重編碼預(yù)測和多倍迭代優(yōu)化的方法，并用MATLAB進(jìn)行了仿真，又在VIVADO上進(jìn)行了FPGA驗證與對比。實驗結(jié)果表明，上述優(yōu)化相對傳統(tǒng)CORDIC算法以及VIVADO自帶的CORDIC IP核顯著減少了迭代次數(shù)，消耗了更少的資源，計算的精度也有了一定的提升。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:39 PM

基于RuoYi-Cloud的勞動教育平臺建設(shè)[其他][其他]

為幫助學(xué)生學(xué)習(xí)勞動文化、進(jìn)行勞動實踐，輔助教師精準(zhǔn)地安排和開展勞動教學(xué)活動，設(shè)計且實現(xiàn)了一款基于RuoYi-Cloud框架的勞動教育系統(tǒng)，具有勞動教育管理、選課管理、在線學(xué)習(xí)、學(xué)業(yè)預(yù)警、系統(tǒng)監(jiān)控、數(shù)據(jù)分析等功能，使用RuoYi-Cloud框架開發(fā)降低了開發(fā)和維護(hù)成本，提高了開發(fā)效率。采用微服務(wù)架構(gòu)，實現(xiàn)對用戶友好的界面和高度可擴展的后端功能，優(yōu)化了系統(tǒng)的響應(yīng)時間和資源利用率確保系統(tǒng)高效運行，系統(tǒng)的靈活性和擴展性為未來的功能擴展提供良好的基礎(chǔ)。系統(tǒng)為勞動教育實施提供可靠解決方案，通過對系統(tǒng)的實際應(yīng)用和用戶反饋，系統(tǒng)對勞動教育領(lǐng)域有一定參考價值。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:37 PM

多源極軌衛(wèi)星微波溫度計資料實時區(qū)域同化系統(tǒng)[模擬設(shè)計][航空航天]

基于中尺度數(shù)值預(yù)報模式WRF和WRFDA同化系統(tǒng)，實現(xiàn)多源極軌衛(wèi)星微波溫度計資料實時區(qū)域同化，并對同化產(chǎn)品進(jìn)行評估和應(yīng)用。2018年同化試驗結(jié)果表明：通過質(zhì)量控制和偏差訂正，AMSU-A資料第5~9通道亮溫觀測增量O-B（觀測值O和背景場的正演輻射模擬值B的差值）的標(biāo)準(zhǔn)差有效降低，同化后各通道亮溫分析殘差O-A（觀測值O和分析場的正演輻射模擬值A(chǔ)的差值）的標(biāo)準(zhǔn)差有效降低。同化預(yù)報產(chǎn)品被應(yīng)用在暴雨強對流個例和臺風(fēng)個例中，取得良好效果。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:34 PM

基于改進(jìn)YOLOv5的路面裂縫檢測方法[模擬設(shè)計][智能交通]

針對現(xiàn)有裂縫檢測模型體積較大且檢測精度不高的問題，提出一種基于輕量化網(wǎng)絡(luò)的無人機航拍圖像裂縫檢測方法。首先，使用MobileNetv3網(wǎng)絡(luò)替代YOLOv5的主干網(wǎng)絡(luò)，降低模型大??；其次，引入C3TR和CBAM模塊提高網(wǎng)絡(luò)表征能力，將損失函數(shù)替換為EIOU以提高模型的魯棒性。實驗結(jié)果表明，該方法在自制數(shù)據(jù)集上獲得98.9%的精度，相較于原始YOLOv5提高1.2%，模型大小減小51.5%，檢測速度提高37%。改進(jìn)后的模型在精度、大小和速度上均優(yōu)于Faster-RCNN等4種常見裂縫檢測模型，滿足了裂縫檢測的實時性、輕量化和精度需求。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:31 PM

分布式“源荷儲”資源協(xié)同互動異構(gòu)組網(wǎng)方法與仿真實現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

為提升新型電力系統(tǒng)海量分布式“源荷儲”資源協(xié)同互動能力，提出了分布式“源荷儲”資源協(xié)同互動異構(gòu)組網(wǎng)方法與仿真實現(xiàn)。構(gòu)建“三層兩網(wǎng)” 分布式源荷儲資源協(xié)同互動異構(gòu)組網(wǎng)方法，在調(diào)峰、調(diào)頻、需求響應(yīng)等典型互動業(yè)務(wù)建模需求分析基礎(chǔ)上，通過OMNeT++平臺建立分布式資源協(xié)同互動通信網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實際運行特征構(gòu)建通信仿真平臺，實現(xiàn)分布式“源荷儲”資源協(xié)同互動網(wǎng)絡(luò)性能多場景仿真。為分布式資源協(xié)同互動業(yè)務(wù)開展提供定量分析工具，對新型電力系統(tǒng)建設(shè)與新能源消納能力提升具有重要支撐作用。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:29 PM

空間眾包中一種支持高效任務(wù)分配的隱私保護(hù)方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

空間眾包中的位置隱私泄露問題近些年來已經(jīng)引起了學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注。面對這一挑戰(zhàn)，不少研究者提出了相應(yīng)的隱私保護(hù)方案來保護(hù)任務(wù)分配過程中參與者的位置信息安全。然而，這些方案在分配效率方面有所限制，不具備高效性。針對這一問題，提出了一種高效的隱私保護(hù)方案，使用網(wǎng)格索引四叉樹結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)高效且穩(wěn)定的任務(wù)分配服務(wù)，并使用一種對稱隱藏向量加密算法來保護(hù)參與者的隱私安全。大量基于真實數(shù)據(jù)集的仿真實驗表明該方案能夠支持高效的任務(wù)分配服務(wù)。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:27 PM

基于EEMD奇異值熵的局部放電模式識別[測試測量][智能電網(wǎng)]

針對氣體絕緣組合電器（GIS）局部放電故障信號非平穩(wěn)性和放電類型識別準(zhǔn)確率低的問題，提出了一種基于集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EEMD）奇異值熵的局部放電模式識別算法。首先對局部放電原始信號進(jìn)行EEMD分解，得到多個固有模態(tài)分量（IMF），根據(jù)均方差、峭度和歐氏距離評價指標(biāo)選取隱含放電信息居多的最優(yōu)模態(tài)分量進(jìn)行信號重構(gòu)；然后對重構(gòu)信號進(jìn)行奇異值分解，結(jié)合信息熵算法計算出奇異值熵；最后，根據(jù)奇異值熵大小區(qū)分出GIS局部放電的類型。實驗結(jié)果表明，通過與傳統(tǒng)的EMD奇異值熵和VMD奇異值熵算法對比，該方法可以有效地通過各自不同區(qū)間的奇異熵值進(jìn)行識別放電類型。

發(fā)表于：3/20/2024 1:02:25 PM