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設計應用

改進轉移概率矩陣的三維交互式跟蹤模型算法

改進轉移概率矩陣的三維交互式跟蹤模型算法[通信與網絡][通信網絡]

由于現有的簡單的轉移概率矩陣會導致跟蹤精度不高，復雜的轉移概率矩陣會導致跟蹤時間過長，難以滿足三維空間中機動目標跟蹤要求。針對轉移概率矩陣的設計問題，從機理分析入手，提出了一種基于隸屬度函數的模型轉移概率矩陣設計方法，并對三維交互式多模型算法進行了改進完善。仿真結果表明，依據隸屬度函數修正轉移概率矩陣的方法有效提高了三維機動目標的跟蹤精度。

發表于：7/25/2024 3:50:00 PM

有偏量測下基于最大相關熵卡爾曼濾波的目標跟蹤方法

有偏量測下基于最大相關熵卡爾曼濾波的目標跟蹤方法[通信與網絡][通信網絡]

針對傳感器存在系統偏差且噪聲非高斯條件下目標狀態估計精度較差的問題，提出一種有偏量測下基于最大相關熵卡爾曼濾波（Maximum Correntropy Kalman Filter， MCKF）的目標跟蹤方法。該方法通過引入差分機制，利用目標相鄰時刻的有偏量測之差構建差分量測方程，有效克服了系統偏差的影響。隨后基于最大相關熵準則（Maximum Correntropy Criterion， MCC）量化估計誤差的高階矩信息，并以差分量測為先驗條件推導出有偏量測下算法的濾波迭代方程。仿真結果表明，當系統觀測值受傳感器系統偏差和非高斯噪聲干擾時，與現有方法相比，所提方法具有更好的跟蹤性能。

發表于：7/25/2024 3:40:00 PM

機動目標跟蹤時滯問題分析

機動目標跟蹤時滯問題分析[通信與網絡][通信網絡]

機動目標跟蹤結果在時間軸上的滯后問題是當前機動目標跟蹤領域的一大難點。產生時滯的情況很多，一般在跟蹤初期和發生較大機動的時間段內尤為明顯，常常會因此出現誤差高峰。如果能有方法抑制或者消除時滯現象，將能顯著提高跟蹤效果。從仿真實驗的結果和現象入手，結合卡爾曼濾波理論、交互式多模型算法和現代神經網絡模型對時滯問題進行剖析，根據跟蹤各個階段情況的變化，分析時滯產生的不同原因，并提出可能的解決方法，以期為提高機動目標跟蹤效果提供參考。

發表于：7/25/2024 3:30:00 PM

過程論視野下的算法裁量：形成機理、現實困境和法治路徑

過程論視野下的算法裁量：形成機理、現實困境和法治路徑[其他][信息安全]

算法在行政裁量領域中的廣泛應用，形成了一種新型的算法裁量模式，與此同時，亦帶來諸多法治挑戰，有必要對其形成機理、現實困境和法治路徑展開研究。在形成機理方面，基于法律與事實的交織構造，算法裁量的產生得益于法律的代碼化以及技術對事實的豐富處理。從過程論視角，對其進行“接收-處理-輸出”階段性劃分，針對性地逐一釋明不同階段所存在的數據質量問題、算法黑箱、算法歧視問題。基于此，有必要從范圍限定、程序約束及權利保障三個方面進行過程性的法律控制，從而推動算法裁量的法治化實踐。

發表于：7/2/2024 2:14:12 PM

數據知識產權登記對象研究

數據知識產權登記對象研究[其他][信息安全]

數據知識產權登記制度正處于探索建設階段，從北京等四地公布的相關文件來看，四地方數據知識產權登記的對象在試點層面存在著定義與要件不一致、具體登記內容存在差別、不予登記的情形不統一的實施現狀。從既有知識產權制度的數據保護模式和我國數據知識產權登記制度來看，數據知識產權登記對象的要求仍然是對知識產權和競爭法規則的反映。數據知識產權登記對象不應該局限于商業數據，且不以數據規模為條件，而應當具備價值性、固定性、處理性等要件，數據知識產權制度需要以明確登記對象為核心，從法律完善、規范適用、平臺建設和配套制度等層面加以完善。

發表于：7/2/2024 2:14:11 PM

網絡犯罪抽樣取證的實踐困境與完善

網絡犯罪抽樣取證的實踐困境與完善[通信與網絡][信息安全]

信息網絡時代，網絡犯罪的海量證據引發證明困難的司法困境，抽樣取證規則為化解網絡犯罪海量證據取證困境提供了有益探索。然而抽樣取證在實踐中仍存在取證標準不明晰、取證程序設計不足、取證范圍寬泛、被追訴人權利保障不健全等困境。對此，需要明確抽樣取證的標準；程序設計上，需要從主體權限、審批程序、構建類型化抽樣方法體系、非法抽樣證據排除角度進行完善；同時需要對抽樣取證的案件范圍、證據范圍、程序范圍進行必要限縮；最后需要從知情權、參與權、異議權等角度加強被追訴人救濟權保障。

發表于：7/2/2024 2:14:10 PM

從失范到規范：生成式人工智能的監管框架革新

從失范到規范：生成式人工智能的監管框架革新[人工智能][信息安全]

生成式人工智能在技術變革下引發的失范性風險，對既有人工智能監管框架提出了挑戰。從底層技術機理出發，可知當前生成式人工智能呈現出“基礎模型-專業模型-服務應用”的分層業態，分別面臨算法監管工具失靈、訓練數據侵權風險加劇、各層級間法律定位不明、責任界限劃分不清等監管挑戰。為此需以分層監管為邏輯內核，對我國既有人工智能監管框架進行革新。在監管方式上應善用提示工程、機器遺忘等科技監管工具；在責任劃定上應進行主體拆解與分層回溯，從而規范“基礎模型-專業模型-服務應用”的分層監管框架，以期實現有效監管，促進生成式人工智能的高質量發展。

發表于：7/2/2024 2:14:09 PM

基于生成對抗神經網絡的流量生成方法研究

基于生成對抗神經網絡的流量生成方法研究[通信與網絡][信息安全]

網絡仿真中的流量生成對于確保仿真效果至關重要。目前常見的網絡流量生成器通常基于某種隨機模型，生成的流量只能服從指定的隨機分布。實際網絡中的隨機模型往往難以確定，導致現有模型對真實網絡流量的仿真有一定的偏差。為了解決這些問題，提出了基于生成對抗神經網絡的時空相關流量生成模型；對網絡流量數據改進了其編碼方式，并使用 Z-score 處理流量數據，使數據趨于標準正態分布；提出了一種網絡流量時空相關性的度量方法。實驗結果表明，相較于現有的基線生成方式，所提出的方法在真實性和相關性的度量上平均提高了9%。

發表于：7/2/2024 2:14:00 PM

高校數據分類分級策略的探討與實踐

高校數據分類分級策略的探討與實踐[其他][信息安全]

隨著教育信息化的深度推進，高校數據業務越來越深入師生工作生活，數據安全與個人信息安全問題隨之日益突出。通過分析高校數據特點，結合高校數據實際，提出一套切實可行的分類分級策略，并提出針對不同分級數據采取的數據保護方案，旨在保障高校數據的安全性和隱私性。

發表于：7/2/2024 2:14:00 PM

企業數據分類分級自動化路徑研究

企業數據分類分級自動化路徑研究[其他][信息安全]

數據分類分級自動化是提升企業數據分類分級效率、促進數據安全管理的重要手段。目前，針對數據分類分級自動化路徑的研究還相對較少。結合數據分類分級工作流程，總結企業數據分類分級面臨的主要問題挑戰，對數據探測、數據預處理、敏感數據識別、分類分級打標等典型自動化技術進行分析，提出了企業數據分類分級自動化的框架和路徑，為企業更加高效有序地開展數據分類分級自動化工作提供有效借鑒。

發表于：7/2/2024 2:14:00 PM

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