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基于知識圖譜技術的上市企業產業鏈風險預測[其他][信息安全]

隨著產業互聯網的飛速發展，面對海量的產業數據，構建知識圖譜等自然語言處理應用需求逐漸增長。產業信息的有效管理和挖掘有助于及時發現所面臨的風險和機遇，產業鏈風險預測可以為監管部門提供產業風險預警手段。針對以上問題，本文以知識圖譜相關知識為科學依據，提出了基于知識圖譜技術的產業文本數據實體標注準則，對海量上市公司產業信息進行知識抽取，形成自上而下的三維產業知識圖譜。同時研究了上市企業產業知識圖譜特定產業鏈知識的內在聯系，總結規律并結合產業鏈往年時序圖特征信息實現圖譜推理，成功的對產業鏈中上市企業市值等信息進行了預測和分析。

發表于：9/25/2023 5:14:00 PM

基于三維人臉數據增強的深度偽造檢測方法[測試測量][數據中心]

隨著深度偽造技術的發展，深度偽造視頻的制作及傳播變得越來越容易，給社會帶來了巨大的安全風險，深度偽造檢測算法成為當前網絡安全領域的重要方向。聚焦于提出一種泛化性能更好、效率更高、可解釋性更強的深度偽造檢測算法，主要針對DFDC、FaceForensic++及CelebDF三個深度偽造視頻數據集進行實驗并以這三個數據集集中訓練出檢測模型，首先使用人臉檢測算法MTCNN提取人臉圖像，進而將EfficientNet網絡與Transformer架構相結合作為檢測模型，通過采用三維人臉數據增強、注意力機制以及全局局部融合方法對模型進行訓練和測試。模型在未使用型集成、知識蒸餾等方法的基礎上，達到了與最優檢測效果相當的檢測水平。

發表于：9/25/2023 4:48:00 PM

金融數據安全：應對新興技術挑戰的策略與實踐[其他][信息安全]

隨著科技的快速發展和新興技術的廣泛應用，金融行業正面臨著前所未有的安全挑戰。金融數據的安全性對于金融機構和客戶而言至關重要，因為數據泄露或被黑客攻擊可能導致經濟損失、信譽受損以及其他嚴重后果。通過研究對金融數據安全帶來的影響和威脅，探討新興技術對金融數據安全所帶來的挑戰，并提出應對策略和解決方案。該研究成果對于確保金融數據的安全性、維護金融行業的穩定發展具有重要意義。

發表于：9/25/2023 4:34:00 PM

基于數據元件與數據金庫打造安全可信金融數據空間[其他][數據中心]

基于中國電子提出的數據元件與數據金庫理念，數據要素市場被科學合理地切分為數據資源市場、數據元件市場、數據產品市場，實現數據“資源化、資產化、資本化”。安全可信金融數據空間通過搭建多對多的安全可信數據空間架構模型，融合公共數據和社會數據，以信用為手段，以金融科技為抓手，搭建政府、組織、企業和金融機構之間的數據安全流通橋梁，實現多主體在線供給需求對接，支撐數據要素實現安全、高效流通和跨域流通，形成符合經濟學原理的市場化配置體系。

發表于：9/25/2023 4:22:06 PM

基于領域驅動的測控任務評定系統設計與實現[通信與網絡][航空航天]

隨著航天技術的不斷進步，尤其是近年來商業航天的快速發展，高密度航天發射成為常態，測控系統作為航天發射場的重要業務系統之一，該系統運行的能力與效率將極大影響航天發射任務執行的結果，因此有必要實施對測控任務過程的決策與評定研究。考慮到未來測控任務快速評定呈現少人化、通用化、自動化與智能化的發展趨勢，提出了一種基于領域驅動設計的測控任務評定系統設計思想。通過深入分析測控任務評定業務，結合領域驅動設計和微服務架構特點，經過領域模型設計、微服務識別、微服務實現等步驟進行全系統設計。最后，結合典型航天發射測控任務場景，驗證了本方案的可行性，為進一步提升我國測控任務評定效率提供了參考和思路。

發表于：9/25/2023 3:18:47 PM

衛星信道群時延對高階調制信號接收影響的仿真分析[通信與網絡][航空航天]

針對信道群時延對高階調制信號的影響進行仿真分析，給出了線性群時延、拋物線群時延模型下，8PSK、16APSK和16QAM接收系統信道群時延的設計指標。同時針對群時延補償技術，仿真了CAM與DD結合的均衡算法對信道群時延的補償效果，為后續工程設計提供參考。

發表于：9/25/2023 3:11:11 PM

寬帶高功率諧波雷達發射機的設計與實現[微波|射頻][航空航天]

近年來雷達探測技術在各個領域發展取得了飛躍發展，廣泛應用于軍事、民用等方面，諧波雷達由于其非接觸性、穿透性和便攜性等優點而引發人們關注。為了提高發射機的探測距離分辨率和抗電磁干擾能力，提出了一種寬帶高功率諧波雷達發射機的設計方案，對發射前端的功放、天線等關鍵器件給出了具體的設計過程。通過對諧波雷達發射前端系統的仿真與分析，實物制作與測試，驗證了方案的可行性。

發表于：9/25/2023 3:01:00 PM

低軌衛星多目標無源定位到達時差分選方法*[通信與網絡][航空航天]

低地球軌道（Low Earth Orbit，LEO）衛星無源定位場景中不同目標輻射源之間相互干擾、時頻混疊，不同目標的到達時差（Time Difference Of Arrival，TDOA）參數混雜難以區分，較難實現精準目標定位。基于網格密度聚類算法（Clustering Algorithm based on Grid Density，CAGD）的基本原理，并利用TDOA參數的多復雜特征，構建多目標TDOA參數分選模型，實現TDOA定位參數分選。模型通過定義網格密度波谷，解決了定位目標間數據被聚為一類的問題，同時引入位置相連原則實現最佳類簇合并，最終實現定位參數分選。仿真結果表明，相較于傳統網格及密度聚類方法，本方法對LEO衛星無源定位場景下的多目標TDOA參數分選表現更好。

發表于：9/25/2023 2:54:22 PM

LEO衛星TDOA/DOA定位性能分析*[通信與網絡][航空航天]

隨著以“星鏈”衛星為代表的低軌（LEO）互聯網衛星系統的快速發展，星載相控陣列天線的應用數量飛速增長，未來LEO互聯網衛星便于提供星載電磁波到達方向（DOA）檢測能力。衛星覆蓋區內的非法干擾進行定位排查，是未來互聯網衛星系統正常運維的重要保障。目前常用的雙星到達時差（TDOA）/到達頻差（FDOA）定位體制存在定位誤差顯著增大的“定位盲區”造成盲區內的干擾源無法定位的問題，提出了一種基于加權最小二乘約束優化模型的TDOA/DOA雙星干擾源定位技術體制。分析了幾何稀釋精度因子（GDOP）的定位誤差，仿真實驗表明該定位方法具有不存在“定位盲區”的優點，在經緯度張角為4^°×4^°的波束范圍內定位誤差小于0.2 km，定位誤差的地理平均為0.112 km，滿足非法干擾定位排查的應用需求。通過定位解算的根均方差（RMSE）的蒙特卡洛方法，驗證了GDOP誤差精度。該定位方法的定位誤差地理穩定性優于目前常規的雙星TDOA/FDOA定位算法。

發表于：9/25/2023 2:41:49 PM

基于預訓練模型的基層治理敏感實體識別方法[其他][數據中心]

基層治理產生的大量敏感數據可通過數據脫敏去除隱私內容，但這些數據包含較多非結構化文本數據，難以直接進行數據脫敏。因此，需要對非結構化文本數據進行命名實體識別以提取敏感數據。首先把敏感實體分為16類并對信訪文本進行標注，輸入層表示采用預訓練模型BERT，編碼層利用雙向長短時記憶網絡汲取上下文信息，解碼層通過條件隨機場模型優化序列，構建了較高精度的基層治理敏感實體識別模型。針對脫敏工作需要，改變假陰性和假陽性的loss權重，并采用敏感實體框選率輔助評價模型性能。在基層治理信訪數據集和公共數據集MSRA上進行實驗，F1值分別為88.38%和90.11%，相較于基準模型提升了4.64%和3.78%。該模型可應用于非結構化文本的敏感實體識別，識別成功率高。現有評價指標未能較好地反映敏感實體的間接推理關系，應當探索更完善的敏感實體評價體系。

發表于：9/25/2023 2:23:46 PM