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貿(mào)澤電子開售Molex的航空航天解決方案[電子元件][航空航天]

　　2025年4月1日 – 提供超豐富半導體和電子元器件?的業(yè)界知名新品引入（NPI）代理商貿(mào)澤電子（Mouser Electronics）即日起供應Molex先進的射頻與EMI元器件。這些元器件設計用于改善關鍵任務航空航天應用的信號完整性和電磁兼容性。

發(fā)表于：4/11/2025

e絡盟與美微科簽訂新的全球分銷協(xié)議以投資半導體產(chǎn)品組合[模擬設計][消費電子]

　　中國上海，2025 年4月2日 — 安富利旗下全球電子元器件產(chǎn)品與解決方案分銷商e絡盟宣布已與美微科（MCC）簽署全球分銷協(xié)議，并將為汽車、工業(yè)、消費和計算等各行各業(yè)提供高質(zhì)量分立半導體解決方案。

發(fā)表于：4/2/2025

提升車載連接體驗：恩智浦AW693與智能鏈路管理[通信與網(wǎng)絡][汽車電子]

電氣化已經(jīng)改變汽車行業(yè)，汽車的價值不再是單純的交通工具。如今的汽車正在轉變?yōu)榧孢m性、娛樂性和生產(chǎn)力于一體的精密智能空間，在這里，數(shù)字化集成從可有可無變?yōu)楸夭豢缮佟Ｎ覀円言谥悄芗揖宇I域見證了這種演變。從語音激活助手到智能安防系統(tǒng)，消費者現(xiàn)在期望他們的家居環(huán)境具備智能化和響應能力。這種連接和協(xié)調(diào)離不開看不見的無線接入點網(wǎng)絡。

發(fā)表于：4/2/2025

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(xiàn)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(shù)據(jù)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

“流量劫持”行為民刑法律責任界分機制研究[通信與網(wǎng)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(xiàn)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(zhì)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(wǎng)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

個人數(shù)據(jù)信托制度構建研究[其他][信息安全]

隨著數(shù)字時代的到來，個人數(shù)據(jù)價值越來越高，個人數(shù)據(jù)安全問題愈發(fā)緊迫。當前，個人數(shù)據(jù)保護存在隱私政策或用戶協(xié)議的合同困境、數(shù)據(jù)交易市場主體地位不平等以及數(shù)據(jù)權屬不明等問題。為了破解交易市場中個人數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)權屬、個人數(shù)據(jù)信托制度的基本構成以及相關配套制度，構建個人數(shù)據(jù)信托制度體系，推動數(shù)據(jù)權屬的法律界定，以達到破解交易困境和保護個人數(shù)據(jù)權利的雙重目的。

發(fā)表于：4/1/2025

公共數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)授權運營的風險，主要表現(xiàn)為數(shù)據(jù)授權階段的供需對接風險、數(shù)據(jù)運營階段的壟斷風險以及數(shù)據(jù)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(xiàn)利益協(xié)調(diào)、彌縫政策規(guī)范缺口及提升治理能效。立基于此，公共數(shù)據(jù)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(diào),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

數(shù)據(jù)要素市場下的企業(yè)數(shù)據(jù)合規(guī)指引研究[其他][信息安全]

發(fā)表于：4/1/2025

面向機器學習建模的數(shù)據(jù)治理技術路徑研究[人工智能][其他]

隨著人工智能和機器學習技術的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)質(zhì)量已成為提升模型性能和可靠性的核心因素。特別是在不同類型機器學習模型的應用中，如何有效地實施數(shù)據(jù)治理以提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、穩(wěn)定性和公平性，仍然是一個亟待解決的問題。綜述了數(shù)據(jù)治理在機器學習建模中的關鍵作用，提出了一套系統(tǒng)性的數(shù)據(jù)治理框架，涵蓋數(shù)據(jù)采集、處理、標注、模型訓練等全過程，旨在提供切實可行的治理方案以支撐機器學習應用。該框架強調(diào)在不同階段采用針對性的技術措施，確保數(shù)據(jù)治理的有效性，從而促進數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升和模型的可解釋性、穩(wěn)定性及公平性的保障。本研究為數(shù)據(jù)治理在機器學習中的深入應用提供了理論基礎，并為后續(xù)的技術實踐和創(chuàng)新提供了指導。

發(fā)表于：4/1/2025

氣象數(shù)據(jù)安全防護體系建設探索與實踐[其他][信息安全]

發(fā)表于：4/1/2025

“數(shù)據(jù)出境豁免”規(guī)則下數(shù)據(jù)出境安全評估的演變與完善[其他][信息安全]

“數(shù)據(jù)出境豁免”規(guī)則通過提高數(shù)據(jù)安全評估制度的適用門檻、設置數(shù)據(jù)出境安全評估的豁免情形對數(shù)據(jù)出境安全評估制度產(chǎn)生了重要影響。然而“數(shù)據(jù)出境豁免”規(guī)則的設置在概念范疇、豁免事由的證成以及規(guī)范目的符合性等問題上并未完全理順適用邏輯，這在一定程度上影響數(shù)據(jù)安全評估制度更好地發(fā)揮其效用。為此，通過反思“數(shù)據(jù)出境豁免”規(guī)則可能對數(shù)據(jù)安全評估制度造成的適用性困惑，將“數(shù)據(jù)出境豁免”規(guī)則與歐盟GDPR“克減規(guī)則”進行比較并探尋借鑒意義，從價值層面審視制度定位并通過體系化解釋適恰上位法規(guī)范目的，從定性和定量雙重維度考量豁免事由，加強“數(shù)據(jù)出境豁免”規(guī)則與國家數(shù)據(jù)分級分類制度之間的制度銜接。

發(fā)表于：4/1/2025

先進的電流和電壓檢測技術如何實現(xiàn)超精密機器人[人工智能][工業(yè)自動化]

想象一個類人機器人嘗試穿針引線，或者一個協(xié)作機器人 (cobot) 在食品加工廠中處理易碎品。極輕微的計算錯誤也會導致它們無法實現(xiàn)目標。

發(fā)表于：3/31/2025

華測RTK實景，助力智能管線施工[其他][其他]

管線施工常常需要在復雜的地形和環(huán)境中進行,如城市街道、山區(qū)、河流等。這些復雜的環(huán)境給施工帶來了很大的難度,傳統(tǒng)的手工測量和標記方法不僅耗時耗力,而且精度難以保證。華測RTK實景產(chǎn)品依托強大的CORS服務云端同源算法和空氣介質(zhì)天線,即使在電離層活躍時也能保持高精度定位,其固定率可提升至96%。這使得施工人員能夠迅速而準確地確定管線位置,無需擔心環(huán)境因素帶來的誤差。

發(fā)表于：3/31/2025

基于改進FP-growth的多品類打包推薦算法[其他][其他]

發(fā)表于：3/26/2025

一種結合雙閾值與WSN的OFDM輻射源個體識別[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

針對在低信噪比情況下OFDM輻射源識別率低的問題，提出一種雙閾值與小波散射網(wǎng)絡（Wavelet Scattering Network，WSN）結合的OFDM信號時頻圖輻射源個體識別方法。首先，建立包含指紋特征的OFDM信號指紋模型；其次，利用小波變換對一個符號周期內(nèi)的OFDM信號進行時頻分析得到時頻圖；再次，設計一種雙參數(shù)閾值函數(shù)模型實現(xiàn)自適應抑制噪聲干擾，提高時頻圖的圖像質(zhì)量。經(jīng)WSN處理后，從優(yōu)化后的時頻圖中提取小波散射系數(shù)作為特征集；最后，采用ResNet18進行分類識別。仿真實驗結果表明，該方法能夠顯著抑制噪聲干擾，在信噪比為-4 dB的條件下，識別精度達到87.5%，相較于其他方法表現(xiàn)出更高的識別精度和抗噪性能。

發(fā)表于：3/26/2025