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算法解釋權(quán):賦權(quán)爭(zhēng)議、適用邏輯與適用機(jī)制

算法解釋權(quán):賦權(quán)爭(zhēng)議、適用邏輯與適用機(jī)制[其他][信息安全]

自動(dòng)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(diǎn)。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(guó)《個(gè)人信息保護(hù)法》第24條第3款規(guī)定了具有中國(guó)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(shí)間和內(nèi)容三個(gè)方面著重討論算法解釋權(quán)的適用機(jī)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(shí)現(xiàn)

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

針對(duì)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(duì)比,并基于網(wǎng)格圖詳細(xì)闡述了SOVA譯碼的原理和實(shí)現(xiàn)步驟,最后對(duì)SOVA譯碼的實(shí)現(xiàn)過程進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。該方法已實(shí)際應(yīng)用于項(xiàng)目,經(jīng)測(cè)試該方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)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(jì)

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

針對(duì)衛(wèi)星對(duì)X波段通信系統(tǒng)電磁波傳輸?shù)男枨?,設(shè)計(jì)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(jì)提高天線帶寬,同時(shí)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(jì)簡(jiǎn)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(jì)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(cè)試結(jié)果與仿真結(jié)果基本一致。該天線實(shí)現(xiàn)了高增益、寬頻帶、高指向性等性能指標(biāo),對(duì)X波段星地?zé)o線通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)有一定指導(dǎo)意義。

發(fā)表于:3/20/2024 1:02:41 PM

用于FPGA平臺(tái)上圖像快速旋轉(zhuǎn)的改進(jìn)CORDIC算法

用于FPGA平臺(tái)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(dòng)化]

坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)數(shù)字算法(CORDIC)被廣泛應(yīng)用于消旋、相機(jī)邊框等系統(tǒng)中。在對(duì)傳統(tǒng)CORDIC算法分析的基礎(chǔ)上提出了重編碼預(yù)測(cè)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(yàn)證與對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,上述優(yōu)化相對(duì)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(jì)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(dòng)教育平臺(tái)建設(shè)

基于RuoYi-Cloud的勞動(dòng)教育平臺(tái)建設(shè)[其他][其他]

為幫助學(xué)生學(xué)習(xí)勞動(dòng)文化、進(jìn)行勞動(dòng)實(shí)踐,輔助教師精準(zhǔn)地安排和開展勞動(dòng)教學(xué)活動(dòng),設(shè)計(jì)且實(shí)現(xiàn)了一款基于RuoYi-Cloud框架的勞動(dòng)教育系統(tǒng),具有勞動(dòng)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(shí)現(xiàn)對(duì)用戶友好的界面和高度可擴(kuò)展的后端功能,優(yōu)化了系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間和資源利用率確保系統(tǒng)高效運(yùn)行,系統(tǒng)的靈活性和擴(kuò)展性為未來的功能擴(kuò)展提供良好的基礎(chǔ)。系統(tǒng)為勞動(dòng)教育實(shí)施提供可靠解決方案,通過對(duì)系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用和用戶反饋,系統(tǒng)對(duì)勞動(dòng)教育領(lǐng)域有一定參考價(jià)值。

發(fā)表于:3/20/2024 1:02:37 PM

多源極軌衛(wèi)星微波溫度計(jì)資料實(shí)時(shí)區(qū)域同化系統(tǒng)

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

基于中尺度數(shù)值預(yù)報(bào)模式WRF和WRFDA同化系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)多源極軌衛(wèi)星微波溫度計(jì)資料實(shí)時(shí)區(qū)域同化,并對(duì)同化產(chǎn)品進(jìn)行評(píng)估和應(yīng)用。2018年同化試驗(yàn)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(cè)增量O-B(觀測(cè)值O和背景場(chǎng)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(cè)值O和分析場(chǎng)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(bào)產(chǎn)品被應(yīng)用在暴雨強(qiáng)對(duì)流個(gè)例和臺(tái)風(fēng)個(gè)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(cè)方法

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

針對(duì)現(xiàn)有裂縫檢測(cè)模型體積較大且檢測(cè)精度不高的問題,提出一種基于輕量化網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)航拍圖像裂縫檢測(cè)方法。首先,使用MobileNetv3網(wǎng)絡(luò)替代YOLOv5的主干網(wǎng)絡(luò),降低模型大小;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(shí)驗(yàn)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(cè)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(cè)模型,滿足了裂縫檢測(cè)的實(shí)時(shí)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(chǔ)”資源協(xié)同互動(dòng)異構(gòu)組網(wǎng)方法與仿真實(shí)現(xiàn)

分布式“源荷儲(chǔ)”資源協(xié)同互動(dòng)異構(gòu)組網(wǎng)方法與仿真實(shí)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(chǔ)”資源協(xié)同互動(dòng)能力,提出了分布式“源荷儲(chǔ)”資源協(xié)同互動(dòng)異構(gòu)組網(wǎng)方法與仿真實(shí)現(xiàn)。構(gòu)建“三層兩網(wǎng)” 分布式源荷儲(chǔ)資源協(xié)同互動(dòng)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(dòng)業(yè)務(wù)建模需求分析基礎(chǔ)上,通過OMNeT++平臺(tái)建立分布式資源協(xié)同互動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)模型,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際運(yùn)行特征構(gòu)建通信仿真平臺(tái),實(shí)現(xiàn)分布式“源荷儲(chǔ)”資源協(xié)同互動(dòng)網(wǎng)絡(luò)性能多場(chǎng)景仿真。為分布式資源協(xié)同互動(dòng)業(yè)務(wù)開展提供定量分析工具,對(duì)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

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(duì)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(duì)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(shí)現(xiàn)高效且穩(wěn)定的任務(wù)分配服務(wù),并使用一種對(duì)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(shí)數(shù)據(jù)集的仿真實(shí)驗(yàn)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(shí)別

基于EEMD奇異值熵的局部放電模式識(shí)別[測(cè)試測(cè)量][智能電網(wǎng)]

針對(duì)氣體絕緣組合電器(GIS)局部放電故障信號(hào)非平穩(wěn)性和放電類型識(shí)別準(zhǔn)確率低的問題,提出了一種基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)奇異值熵的局部放電模式識(shí)別算法。首先對(duì)局部放電原始信號(hào)進(jìn)行EEMD分解,得到多個(gè)固有模態(tài)分量(IMF),根據(jù)均方差、峭度和歐氏距離評(píng)價(jià)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(hào)重構(gòu);然后對(duì)重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行奇異值分解,結(jié)合信息熵算法計(jì)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(shí)驗(yàn)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(duì)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(shí)別放電類型。

發(fā)表于:3/20/2024 1:02:25 PM

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