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機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤時(shí)滯問(wèn)題分析

機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤時(shí)滯問(wèn)題分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤結(jié)果在時(shí)間軸上的滯后問(wèn)題是當(dāng)前機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的一大難點(diǎn)。產(chǎn)生時(shí)滯的情況很多,一般在跟蹤初期和發(fā)生較大機(jī)動(dòng)的時(shí)間段內(nèi)尤為明顯,常常會(huì)因此出現(xiàn)誤差高峰。如果能有方法抑制或者消除時(shí)滯現(xiàn)象,將能顯著提高跟蹤效果。從仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果和現(xiàn)象入手,結(jié)合卡爾曼濾波理論、交互式多模型算法和現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)時(shí)滯問(wèn)題進(jìn)行剖析,根據(jù)跟蹤各個(gè)階段情況的變化,分析時(shí)滯產(chǎn)生的不同原因,并提出可能的解決方法,以期為提高機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤效果提供參考。

發(fā)表于:7/25/2024 3:30:00 PM

過(guò)程論視野下的算法裁量:形成機(jī)理、現(xiàn)實(shí)困境和法治路徑

過(guò)程論視野下的算法裁量:形成機(jī)理、現(xiàn)實(shí)困境和法治路徑[其他][信息安全]

算法在行政裁量領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用,形成了一種新型的算法裁量模式,與此同時(shí),亦帶來(lái)諸多法治挑戰(zhàn),有必要對(duì)其形成機(jī)理、現(xiàn)實(shí)困境和法治路徑展開(kāi)研究。在形成機(jī)理方面,基于法律與事實(shí)的交織構(gòu)造,算法裁量的產(chǎn)生得益于法律的代碼化以及技術(shù)對(duì)事實(shí)的豐富處理。從過(guò)程論視角,對(duì)其進(jìn)行“接收-處理-輸出”階段性劃分,針對(duì)性地逐一釋明不同階段所存在的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題、算法黑箱、算法歧視問(wèn)題?;诖?,有必要從范圍限定、程序約束及權(quán)利保障三個(gè)方面進(jìn)行過(guò)程性的法律控制,從而推動(dòng)算法裁量的法治化實(shí)踐。

發(fā)表于:7/2/2024 2:14:12 PM

數(shù)據(jù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)登記對(duì)象研究

數(shù)據(jù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)登記對(duì)象研究[其他][信息安全]

數(shù)據(jù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)登記制度正處于探索建設(shè)階段,從北京等四地公布的相關(guān)文件來(lái)看,四地方數(shù)據(jù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)登記的對(duì)象在試點(diǎn)層面存在著定義與要件不一致、具體登記內(nèi)容存在差別、不予登記的情形不統(tǒng)一的實(shí)施現(xiàn)狀。從既有知識(shí)產(chǎn)權(quán)制度的數(shù)據(jù)保護(hù)模式和我國(guó)數(shù)據(jù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)登記制度來(lái)看,數(shù)據(jù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)登記對(duì)象的要求仍然是對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)和競(jìng)爭(zhēng)法規(guī)則的反映。數(shù)據(jù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)登記對(duì)象不應(yīng)該局限于商業(yè)數(shù)據(jù),且不以數(shù)據(jù)規(guī)模為條件,而應(yīng)當(dāng)具備價(jià)值性、固定性、處理性等要件,數(shù)據(jù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)制度需要以明確登記對(duì)象為核心,從法律完善、規(guī)范適用、平臺(tái)建設(shè)和配套制度等層面加以完善。

發(fā)表于:7/2/2024 2:14:11 PM

網(wǎng)絡(luò)犯罪抽樣取證的實(shí)踐困境與完善

網(wǎng)絡(luò)犯罪抽樣取證的實(shí)踐困境與完善[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

信息網(wǎng)絡(luò)時(shí)代,網(wǎng)絡(luò)犯罪的海量證據(jù)引發(fā)證明困難的司法困境,抽樣取證規(guī)則為化解網(wǎng)絡(luò)犯罪海量證據(jù)取證困境提供了有益探索。然而抽樣取證在實(shí)踐中仍存在取證標(biāo)準(zhǔn)不明晰、取證程序設(shè)計(jì)不足、取證范圍寬泛、被追訴人權(quán)利保障不健全等困境。對(duì)此,需要明確抽樣取證的標(biāo)準(zhǔn);程序設(shè)計(jì)上,需要從主體權(quán)限、審批程序、構(gòu)建類(lèi)型化抽樣方法體系、非法抽樣證據(jù)排除角度進(jìn)行完善;同時(shí)需要對(duì)抽樣取證的案件范圍、證據(jù)范圍、程序范圍進(jìn)行必要限縮;最后需要從知情權(quán)、參與權(quán)、異議權(quán)等角度加強(qiáng)被追訴人救濟(jì)權(quán)保障。

發(fā)表于:7/2/2024 2:14:10 PM

從失范到規(guī)范:生成式人工智能的監(jiān)管框架革新

從失范到規(guī)范:生成式人工智能的監(jiān)管框架革新[人工智能][信息安全]

生成式人工智能在技術(shù)變革下引發(fā)的失范性風(fēng)險(xiǎn),對(duì)既有人工智能監(jiān)管框架提出了挑戰(zhàn)。從底層技術(shù)機(jī)理出發(fā),可知當(dāng)前生成式人工智能呈現(xiàn)出“基礎(chǔ)模型-專(zhuān)業(yè)模型-服務(wù)應(yīng)用”的分層業(yè)態(tài),分別面臨算法監(jiān)管工具失靈、訓(xùn)練數(shù)據(jù)侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)加劇、各層級(jí)間法律定位不明、責(zé)任界限劃分不清等監(jiān)管挑戰(zhàn)。為此需以分層監(jiān)管為邏輯內(nèi)核,對(duì)我國(guó)既有人工智能監(jiān)管框架進(jìn)行革新。在監(jiān)管方式上應(yīng)善用提示工程、機(jī)器遺忘等科技監(jiān)管工具;在責(zé)任劃定上應(yīng)進(jìn)行主體拆解與分層回溯,從而規(guī)范“基礎(chǔ)模型-專(zhuān)業(yè)模型-服務(wù)應(yīng)用”的分層監(jiān)管框架,以期實(shí)現(xiàn)有效監(jiān)管,促進(jìn)生成式人工智能的高質(zhì)量發(fā)展。

發(fā)表于:7/2/2024 2:14:09 PM

基于生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流量生成方法研究

基于生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流量生成方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

網(wǎng)絡(luò)仿真中的流量生成對(duì)于確保仿真效果至關(guān)重要。目前常見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò)流量生成器通?;谀撤N隨機(jī)模型,生成的流量只能服從指定的隨機(jī)分布。實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中的隨機(jī)模型往往難以確定,導(dǎo)致現(xiàn)有模型對(duì)真實(shí)網(wǎng)絡(luò)流量的仿真有一定的偏差。為了解決這些問(wèn)題,提出了基于生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)空相關(guān)流量生成模型;對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)改進(jìn)了其編碼方式,并使用 Z-score 處理流量數(shù)據(jù),使數(shù)據(jù)趨于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布;提出了一種網(wǎng)絡(luò)流量時(shí)空相關(guān)性的度量方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相較于現(xiàn)有的基線(xiàn)生成方式,所提出的方法在真實(shí)性和相關(guān)性的度量上平均提高了9%。

發(fā)表于:7/2/2024 2:14:00 PM

高校數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)策略的探討與實(shí)踐

高校數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)策略的探討與實(shí)踐[其他][信息安全]

隨著教育信息化的深度推進(jìn),高校數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)越來(lái)越深入師生工作生活,數(shù)據(jù)安全與個(gè)人信息安全問(wèn)題隨之日益突出。通過(guò)分析高校數(shù)據(jù)特點(diǎn),結(jié)合高校數(shù)據(jù)實(shí)際,提出一套切實(shí)可行的分類(lèi)分級(jí)策略,并提出針對(duì)不同分級(jí)數(shù)據(jù)采取的數(shù)據(jù)保護(hù)方案,旨在保障高校數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。

發(fā)表于:7/2/2024 2:14:00 PM

企業(yè)數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)自動(dòng)化路徑研究

企業(yè)數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)自動(dòng)化路徑研究[其他][信息安全]

數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)自動(dòng)化是提升企業(yè)數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)效率、促進(jìn)數(shù)據(jù)安全管理的重要手段。目前,針對(duì)數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)自動(dòng)化路徑的研究還相對(duì)較少。結(jié)合數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)工作流程,總結(jié)企業(yè)數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)面臨的主要問(wèn)題挑戰(zhàn),對(duì)數(shù)據(jù)探測(cè)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、敏感數(shù)據(jù)識(shí)別、分類(lèi)分級(jí)打標(biāo)等典型自動(dòng)化技術(shù)進(jìn)行分析,提出了企業(yè)數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)自動(dòng)化的框架和路徑,為企業(yè)更加高效有序地開(kāi)展數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)自動(dòng)化工作提供有效借鑒。

發(fā)表于:7/2/2024 2:14:00 PM

基于EtherCAT總線(xiàn)的Modbus-RTU主站網(wǎng)關(guān)設(shè)計(jì)

基于EtherCAT總線(xiàn)的Modbus-RTU主站網(wǎng)關(guān)設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

EtherCAT在國(guó)內(nèi)工控領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用,國(guó)內(nèi)許多工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)采用EtherCAT總線(xiàn)作為控制系統(tǒng)總線(xiàn)。Modbus也是一種標(biāo)準(zhǔn)開(kāi)放的通信協(xié)議,許多儀器儀表、傳感器、變頻器支持Modbus協(xié)議,作為Modbus從設(shè)備被大量地應(yīng)用于工控現(xiàn)場(chǎng)。為了解決工控現(xiàn)場(chǎng)EtherCAT總線(xiàn)與Modbus設(shè)備通信問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一種基于EtherCAT總線(xiàn)的Modbus-RTU主站網(wǎng)關(guān)模塊,實(shí)現(xiàn)EtherCAT總線(xiàn)與Modbus協(xié)議的轉(zhuǎn)化。該模塊對(duì)外支持2路RJ45接口和1路DB9接口,其中RJ45接口支持EtherCAT協(xié)議,DB9接口支持Modbus-RTU主協(xié)議。模塊通過(guò)2路RJ45接口靈活應(yīng)用于EtherCAT網(wǎng)絡(luò)中,可以配置鏈型和環(huán)型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

發(fā)表于:7/2/2024 2:14:00 PM

一種多機(jī)制融合的可信網(wǎng)絡(luò)探測(cè)認(rèn)證技術(shù)

一種多機(jī)制融合的可信網(wǎng)絡(luò)探測(cè)認(rèn)證技術(shù)[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

為了在確保網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔踩耐瑫r(shí),保留網(wǎng)絡(luò)的靈活性和可調(diào)性,提出了一種多機(jī)制融合的可信探測(cè)認(rèn)證技術(shù),旨在對(duì)類(lèi)Traceroute的拓?fù)涮綔y(cè)流量進(jìn)行認(rèn)證。該技術(shù)通過(guò)基于IP地址的可信認(rèn)證、基于令牌的可信認(rèn)證以及基于哈希鏈的可信認(rèn)證三種機(jī)制融合,實(shí)現(xiàn)了效率與安全的平衡。通過(guò)這種方法,網(wǎng)絡(luò)管理員可以在不阻斷合法拓?fù)涮綔y(cè)的前提下,保護(hù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔ⅰi_(kāi)發(fā)了一種支持該技術(shù)的拓?fù)涮綔y(cè)工具,并利用Netfilter技術(shù)在Linux主機(jī)上實(shí)現(xiàn)了該技術(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該技術(shù)能夠有效識(shí)別可信探測(cè),其延遲相比傳統(tǒng)Traceroute略有提升。

發(fā)表于:7/2/2024 2:14:00 PM

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