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基于改進(jìn)U-Net的瀝青拌合站混合料裝車(chē)語(yǔ)義分割[人工智能][其他]

針對(duì)現(xiàn)有的瀝青拌合站混合料裝車(chē)語(yǔ)義分割方法平均交并比（Mean Intersection over Union，mIoU）值較低、檢測(cè)速度較慢等問(wèn)題，提出一種輕量化網(wǎng)絡(luò)RCS-UNet對(duì)瀝青拌合站混合料裝車(chē)狀態(tài)進(jìn)行語(yǔ)義分割。首先在U-Net網(wǎng)絡(luò)中加入殘差連接以緩解梯度消失的問(wèn)題，使網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中更加穩(wěn)定，提高模型的收斂速度和泛化能力；其次加入坐標(biāo)注意力（Coordinate Attention，CA）機(jī)制，增強(qiáng)位置與通道的信息感知，提高模型的特征提取能力，使模型更加關(guān)注圖像中的重要區(qū)域；最后將U-Net網(wǎng)絡(luò)中的標(biāo)準(zhǔn)卷積修改為深度可分離卷積，以減小模型的體積和參數(shù)量，使得模型在保持較高性能的同時(shí)，具有更低的資源消耗和更快的推理速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)模型的準(zhǔn)確率、mIoU值以及FPS值分別為99.20%、98.41%和22.98，與經(jīng)典模型和當(dāng)前先進(jìn)模型相比三個(gè)指標(biāo)均為最高，取得了最優(yōu)的語(yǔ)義分割效果。

發(fā)表于：4/21/2025 4:39:16 PM

基于SAM和pix2pix的商品數(shù)據(jù)集生成網(wǎng)絡(luò)[人工智能][消費(fèi)電子]

針對(duì)商品包裝快速變換帶來(lái)的商品數(shù)據(jù)集采集和標(biāo)注過(guò)程繁瑣的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種基于SAM和pix2pix的商品數(shù)據(jù)集生成網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)以單個(gè)商品多角度圖像作為輸入，生成與實(shí)際結(jié)算場(chǎng)景相近似的數(shù)據(jù)集。在RPC大型商品數(shù)據(jù)集上進(jìn)行數(shù)據(jù)集生成，在YOLOv7、Fast R-CNN、AlexNet三種目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)上驗(yàn)證生成數(shù)據(jù)集對(duì)目標(biāo)檢測(cè)效果的提升。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，生成數(shù)據(jù)集融合到原數(shù)據(jù)集后用于訓(xùn)練模型能夠有效提升商品識(shí)別準(zhǔn)確率，并且與真實(shí)數(shù)據(jù)集相比具有較好的替代性。相較于原數(shù)據(jù)集，融合生成數(shù)據(jù)集三個(gè)網(wǎng)絡(luò)上識(shí)別精度分別提升7.3%、4.9%、7.8%。通過(guò)該方法，顯著提高了模型訓(xùn)練的效率與實(shí)用性，減輕傳統(tǒng)商品數(shù)據(jù)集采集與標(biāo)注所需的人力物力投入。

發(fā)表于：4/21/2025 4:30:15 PM

一種基于改進(jìn)的生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的完整12導(dǎo)聯(lián)心電圖重構(gòu)方法[人工智能][醫(yī)療電子]

心電圖（ECG）是評(píng)估心臟健康的重要工具。隨著科技的進(jìn)步，越來(lái)越多的智能設(shè)備被開(kāi)發(fā)用于監(jiān)測(cè)心電信號(hào)。然而，由于便攜性的要求，這些智能設(shè)備通常只能測(cè)量有限導(dǎo)聯(lián)數(shù)量的心電信號(hào)，這可能會(huì)影響心臟疾病診斷的準(zhǔn)確性。為了解決這一問(wèn)題，提出了一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的模型。該模型融合了Transformer和U-Net結(jié)構(gòu)，能夠從單一導(dǎo)聯(lián)的心電信號(hào)重建完整的12導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào)，從而提高便攜式智能設(shè)備的診斷性能。在PTB-XL和紹興人民醫(yī)院12導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào)數(shù)據(jù)集上對(duì)提出的模型進(jìn)行了評(píng)估，并將其與幾種先進(jìn)的方法進(jìn)行了比較。相關(guān)代碼全部上傳至https：//github.com/Chaoquan-123/12-lead-ECG-reconstruction。

發(fā)表于：4/21/2025 4:19:13 PM

航空兵場(chǎng)站信息保障體系發(fā)展研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

場(chǎng)站作為航空兵部隊(duì)訓(xùn)練保障基地，為任務(wù)單位飛行和裝備維修進(jìn)行組織指揮和專業(yè)勤務(wù)工作。飛行任務(wù)全過(guò)程通信導(dǎo)航保障是場(chǎng)站信息通信保障的中心工作，信息通信發(fā)展更新速度不斷加快，面臨的新問(wèn)題急需解決。為了更好適應(yīng)當(dāng)前信息通信體系建設(shè)的發(fā)展，通過(guò)研究網(wǎng)絡(luò)信息一體化建設(shè)，采取仿真計(jì)算模型，得到了實(shí)現(xiàn)場(chǎng)站高效通信導(dǎo)航保障、控制方式全面的系統(tǒng)發(fā)展思路。該研究為適應(yīng)信息化條件下的航空兵導(dǎo)航保障體制、提高體系信息保障能力，奠定了扎實(shí)的理論基礎(chǔ)。

發(fā)表于：4/21/2025 4:10:11 PM

機(jī)器學(xué)習(xí)在惡意加密流量檢測(cè)中的應(yīng)用及研究[人工智能][信息安全]

隨著加密通信的普及，惡意攻擊者利用加密流量隱藏活動(dòng)，傳統(tǒng)基于簽名和規(guī)則的檢測(cè)方法面臨挑戰(zhàn)。機(jī)器學(xué)習(xí)為惡意加密流量檢測(cè)提供了新解決方案。綜述了監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和集成學(xué)習(xí)在該領(lǐng)域的應(yīng)用。監(jiān)督學(xué)習(xí)通過(guò)標(biāo)記數(shù)據(jù)識(shí)別已知攻擊，非監(jiān)督學(xué)習(xí)在未標(biāo)記數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新型攻擊模式，深度學(xué)習(xí)提升了在大數(shù)據(jù)環(huán)境中的特征提取能力，而集成學(xué)習(xí)則通過(guò)模型融合增強(qiáng)系統(tǒng)魯棒性。研究表明，機(jī)器學(xué)習(xí)顯著提高了惡意行為識(shí)別的準(zhǔn)確性，特別是在復(fù)雜數(shù)據(jù)特征提取和新攻擊模式發(fā)現(xiàn)方面。

發(fā)表于：4/21/2025 4:01:10 PM

自動(dòng)化決策算法中的個(gè)人信息侵權(quán)因果關(guān)系認(rèn)定[其他][信息安全]

自動(dòng)化決策算法與傳統(tǒng)侵權(quán)法體系之間存在適用上的矛盾，亟須通過(guò)因果關(guān)系的認(rèn)定予以化解。對(duì)此，應(yīng)在堅(jiān)持傳統(tǒng)的因果關(guān)系構(gòu)成要件認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)基礎(chǔ)上，結(jié)合比例因果關(guān)系理論，對(duì)各因素在損害結(jié)果中的貢獻(xiàn)進(jìn)行量化分析。針對(duì)單一信息處理者場(chǎng)景，可以在疑難案件中引入“合理蓋然性”標(biāo)準(zhǔn)降低受害人舉證難度；對(duì)于多主體參與的情形，通過(guò)類推適用共同危險(xiǎn)行為制度實(shí)現(xiàn)舉證責(zé)任倒置，但需以整體行為與損害的因果關(guān)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(zhuǎn)背景下，更有效地解決技術(shù)復(fù)雜性帶來(lái)的法律挑戰(zhàn)，推動(dòng)信息保護(hù)與技術(shù)發(fā)展的平衡。

發(fā)表于：4/1/2025 5:29:01 PM

“流量劫持”行為民刑法律責(zé)任界分機(jī)制研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

通過(guò)對(duì)我國(guó)關(guān)涉“流量劫持”行為刑事判例的研習(xí)，可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)前司法實(shí)踐中存在“罪名選擇困難、實(shí)行行為與幫助行為識(shí)別錯(cuò)誤、民刑界分不清”問(wèn)題。鑒于當(dāng)前學(xué)術(shù)界未對(duì)“流量劫持”行為的處理達(dá)成一致觀點(diǎn)，亟須依靠類型化思維從定義、類型、本質(zhì)維度對(duì)“流量劫持”行為進(jìn)行再思考。在責(zé)任層面，應(yīng)當(dāng)以“計(jì)算機(jī)系統(tǒng)安全的損害后果嚴(yán)重性”作為法秩序統(tǒng)一性原理指引下民刑責(zé)任區(qū)分的邊界。首先，應(yīng)以“破壞計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)罪”追究域名劫持行為刑事責(zé)任；以“非法控制計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)罪”追究鏈路劫持以及其他未達(dá)到“破壞”程度的流量劫持行為刑事責(zé)任；在上述兩種罪名無(wú)法完全涵蓋所有犯罪行為時(shí)，合理將“提供侵入、非法控制計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)程序、工具罪”和“幫助信息網(wǎng)絡(luò)犯罪活動(dòng)罪”作為兜底罪名予以補(bǔ)充適用。其次，對(duì)于雖然具備廣義“破壞”之意，但卻沒(méi)有達(dá)到“非法控制他人計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)”程度的“流量劫持”行為，應(yīng)當(dāng)將其作為民事反不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)案件論處。最后，取得用戶同意是認(rèn)定劫持行為系合法正當(dāng)行為的法理基礎(chǔ)。

發(fā)表于：4/1/2025 5:18:03 PM

個(gè)人數(shù)據(jù)信托制度構(gòu)建研究[其他][信息安全]

隨著數(shù)字時(shí)代的到來(lái)，個(gè)人數(shù)據(jù)價(jià)值越來(lái)越高，個(gè)人數(shù)據(jù)安全問(wèn)題愈發(fā)緊迫。當(dāng)前，個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)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(chǎng)主體地位不平等以及數(shù)據(jù)權(quán)屬不明等問(wèn)題。為了破解交易市場(chǎng)中個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)的困境，引入信托制度具有可行性和獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。通過(guò)引入第三方信托機(jī)構(gòu)，明確數(shù)據(jù)權(quán)屬、個(gè)人數(shù)據(jù)信托制度的基本構(gòu)成以及相關(guān)配套制度，構(gòu)建個(gè)人數(shù)據(jù)信托制度體系，推動(dòng)數(shù)據(jù)權(quán)屬的法律界定，以達(dá)到破解交易困境和保護(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)權(quán)利的雙重目的。

發(fā)表于：4/1/2025 5:07:57 PM

公共數(shù)據(jù)授權(quán)運(yùn)營(yíng)的風(fēng)險(xiǎn)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(quán)運(yùn)營(yíng)的風(fēng)險(xiǎn)，主要表現(xiàn)為數(shù)據(jù)授權(quán)階段的供需對(duì)接風(fēng)險(xiǎn)、數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)階段的壟斷風(fēng)險(xiǎn)以及數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用階段的失控風(fēng)險(xiǎn)。合作治理模式能通過(guò)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(shí)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(quán)運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的有效治理應(yīng)遵循以下具體路徑：以商談機(jī)制型構(gòu)共治格局,以利益補(bǔ)償機(jī)制為核心促進(jìn)多元主體利益衡平與協(xié)調(diào),以軟硬兼濟(jì)方式增強(qiáng)治理規(guī)范供給,用以回應(yīng)性治理策略增進(jìn)治理效能。

發(fā)表于：4/1/2025 4:55:00 PM

數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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 4:43:55 PM