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T型柵GaN HEMT微波器件ESD特性研究[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

對Si基GaN HEMT器件在ESD事件下的失效機理與影響因素進行了研究。探究了器件在不同偏置下的失效電壓分布情況，并結(jié)合微光顯微鏡定位了引起器件退化的異常點，進行了對應(yīng)的微區(qū)分析。另外，還探究了T型柵幾何尺寸如柵腳、柵帽寬度與總柵寬等工藝參數(shù)對器件抗靜電能力的影響并進行相關(guān)機理分析，為器件ESD性能、可靠性的優(yōu)化提供了方向與參考。

發(fā)表于：4/21/2025 4:59:39 PM

器件級帶電器件模型靜電放電測試標準分析及應(yīng)用[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

針對器件級帶電器件模型（CDM）靜電放電國內(nèi)外主要測試標準進行了整理、分析與解讀。梳理了各標準之間的差異性和關(guān)聯(lián)性，明確了各標準的應(yīng)用范圍與技術(shù)要點。深入研究了影響器件級帶電器件模型（CDM）靜電放電測試結(jié)果的因素與控制方法，提出了在標準應(yīng)用過程中保障結(jié)果一致性和準確性的相關(guān)技術(shù)技巧，為器件級帶電器件模型（CDM）測試標準的選擇、測試和工程應(yīng)用提供了指導(dǎo)。

發(fā)表于：4/21/2025 4:50:39 PM

基于改進U-Net的瀝青拌合站混合料裝車語義分割[人工智能][其他]

針對現(xiàn)有的瀝青拌合站混合料裝車語義分割方法平均交并比（Mean Intersection over Union，mIoU）值較低、檢測速度較慢等問題，提出一種輕量化網(wǎng)絡(luò)RCS-UNet對瀝青拌合站混合料裝車狀態(tài)進行語義分割。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題，使網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中更加穩(wěn)定，提高模型的收斂速度和泛化能力；其次加入坐標注意力（Coordinate Attention，CA）機制，增強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)中的標準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，具有更低的資源消耗和更快的推理速度。實驗結(jié)果表明，改進模型的準確率、mIoU值以及FPS值分別為99.20%、98.41%和22.98，與經(jīng)典模型和當前先進模型相比三個指標均為最高，取得了最優(yōu)的語義分割效果。

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][消費電子]

針對商品包裝快速變換帶來的商品數(shù)據(jù)集采集和標注過程繁瑣的問題，設(shè)計了一種基于SAM和pix2pix的商品數(shù)據(jù)集生成網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)以單個商品多角度圖像作為輸入，生成與實際結(jié)算場景相近似的數(shù)據(jù)集。在RPC大型商品數(shù)據(jù)集上進行數(shù)據(jù)集生成，在YOLOv7、Fast R-CNN、AlexNet三種目標檢測網(wǎng)絡(luò)上驗證生成數(shù)據(jù)集對目標檢測效果的提升。實驗結(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別準確率，并且與真實數(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)集三個網(wǎng)絡(luò)上識別精度分別提升7.3%、4.9%、7.8%。通過該方法，顯著提高了模型訓(xùn)練的效率與實用性，減輕傳統(tǒng)商品數(shù)據(jù)集采集與標注所需的人力物力投入。

發(fā)表于：4/21/2025 4:30:15 PM

一種基于改進的生成式對抗網(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）是評估心臟健康的重要工具。隨著科技的進步，越來越多的智能設(shè)備被開發(fā)用于監(jiān)測心電信號。然而，由于便攜性的要求，這些智能設(shè)備通常只能測量有限導(dǎo)聯(lián)數(shù)量的心電信號，這可能會影響心臟疾病診斷的準確性。為了解決這一問題，提出了一種基于生成對抗網(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)的心電信號重建完整的12導(dǎo)聯(lián)心電信號，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)心電信號數(shù)據(jù)集上對提出的模型進行了評估，并將其與幾種先進的方法進行了比較。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)]

場站作為航空兵部隊訓(xùn)練保障基地，為任務(wù)單位飛行和裝備維修進行組織指揮和專業(yè)勤務(wù)工作。飛行任務(wù)全過程通信導(dǎo)航保障是場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，面臨的新問題急需解決。為了更好適應(yīng)當前信息通信體系建設(shè)的發(fā)展，通過研究網(wǎng)絡(luò)信息一體化建設(shè)，采取仿真計算模型，得到了實現(xiàn)場站高效通信導(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，奠定了扎實的理論基礎(chǔ)。

發(fā)表于：4/21/2025 4:10:11 PM

機器學習在惡意加密流量檢測中的應(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，傳統(tǒng)基于簽名和規(guī)則的檢測方法面臨挑戰(zhàn)。機器學習為惡意加密流量檢測提供了新解決方案。綜述了監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習、深度學習和集成學習在該領(lǐng)域的應(yīng)用。監(jiān)督學習通過標記數(shù)據(jù)識別已知攻擊，非監(jiān)督學習在未標記數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新型攻擊模式，深度學習提升了在大數(shù)據(jù)環(huán)境中的特征提取能力，而集成學習則通過模型融合增強系統(tǒng)魯棒性。研究表明，機器學習顯著提高了惡意行為識別的準確性，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

自動化決策算法中的個人信息侵權(quán)因果關(guān)系認定[其他][信息安全]

自動化決策算法與傳統(tǒng)侵權(quán)法體系之間存在適用上的矛盾，亟須通過因果關(guān)系的認定予以化解。對此，應(yīng)在堅持傳統(tǒng)的因果關(guān)系構(gòu)成要件認定標準基礎(chǔ)上，結(jié)合比例因果關(guān)系理論，對各因素在損害結(jié)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(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)雜性帶來的法律挑戰(zhàn)，推動信息保護與技術(shù)發(fā)展的平衡。

發(fā)表于：4/1/2025 5:29:01 PM

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

通過對我國關(guān)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(shù)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(yīng)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(yīng)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(luò)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(yīng)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(chǔ)。

發(fā)表于：4/1/2025 5:18:03 PM

個人數(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(quán)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(gòu)，明確數(shù)據(jù)權(quán)屬、個人數(shù)據(jù)信托制度的基本構(gòu)成以及相關(guān)配套制度，構(gòu)建個人數(shù)據(jù)信托制度體系，推動數(shù)據(jù)權(quán)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(quán)利的雙重目的。

發(fā)表于：4/1/2025 5:07:57 PM