DRAM研究现状与发展方向

DRAM研究现状与发展方向[模拟设计][通信网络]

动态随机存取存储器（DRAM）因其高存储密度和成本效益，在现代大规模计算机和超高速通信系统中得到广泛应用。主要介绍动态DRAM的发展历程、关键技术、国内外研究进展以及未来发展方向。首先，介绍了DRAM的分类、基本单元结构、工作原理。其次，详细介绍了DDR SDRAM的关键性能指标以及专用DRAM的发展。然后，介绍了提高DRAM访问速度、容量与密度的创新DRAM架构和技术，以及无电容存储单元结构、3D堆叠DRAM技术以及Rowhammer安全问题及其防御机制。最后，展望了DRAM技术的未来发展方向，阐述了为了应对日益增长的高速、低功耗和高可靠性的存储需求，对现有DRAM技术的进行深入研究和创新的重要性。

发表于：2024/12/16 下午3:35:53

高速车载数据传输物理层接口芯片标准综述

高速车载数据传输物理层接口芯片标准综述[通信与网络][通信网络]

作为实现汽车智能化的关键技术之一，高速、高可靠性、低时延的车载数据传输技术正获得越来越多的关注；同时，对于打破私有协议垄断、增强设备间互联互通的需求日益增长，推动着车载数据传输公有标准的制定成为了国内外标准组织的研究热点。首先介绍了车载数据传输链路的特点，接着聚焦于高速车载数据传输物理层接口芯片标准，对主要标准组织及其标准的制定情况进行了综述，并对各标准的主要性能指标与物理层技术进行了分析与对比。

发表于：2024/12/16 下午3:26:15

基于深度学习的神经归一化最小和LDPC长码译码

基于深度学习的神经归一化最小和LDPC长码译码[通信与网络][通信网络]

LDPC码是一种应用广泛的高性能纠错码，近年来基于深度学习和神经网络的LDPC译码成为研究热点。基于CCSDS标准的（512，256）LDPC码，首先研究了传统的SP、MS、NMS、OMS的译码算法，为神经网络的构建奠定基础。然后研究基于数据驱动（DD）的译码方法，即采用大量信息及其经编码、调制、加噪的LDPC码作为训练数据在多层感知层（MLP）神经网络中进行训练。为解决数据驱动方法误码率高的问题，又提出了将NMS算法映射到神经网络结构的神经归一化最小和（NNMS）译码，取得了比NMS更优秀的误码性能，信道信噪比为3.5 dB时误码率下降85.19%。最后研究了提升NNMS网络的SNR泛化能力的改进训练方法。

发表于：2024/12/16 下午3:11:05

10G以太网的信号处理关键技术

10G以太网的信号处理关键技术[通信与网络][通信网络]

随着AI PC、Wi-Fi路由器、GPON等产品的快速升级，高速有线网络作为网络基础设施的重要组成部分，以太网物理层芯片需要提供更高的传输速率，更好地满足大数据时代下日益增长的带宽需求。10G以太网技术将成为下一代以太网技术的重点发展方向。10G以太网芯片的研发需要攻克高速信号完整性、低功耗设计等一系列技术难题。围绕10G以太网PHY芯片的信号处理关键问题，首先介绍10G以太网的相关国际标准背景，然后讨论10G以太网的网络需求，接着重点阐述10G以太网物理层信号处理的关键技术。最后对全文进行总结并探讨未来高速以太网的进一步发展。

发表于：2024/12/16 下午3:00:21

公安数据开放场景下个人信息匿名化处理法律标准探究

公安数据开放场景下个人信息匿名化处理法律标准探究[通信与网络][信息安全]

在公安数据开放的背景下，个人信息匿名化处理逐渐成为平衡公安数据开放与个人信息保护的黄金分割点。通过国际横向比较分析，揭示了我国现行“无法识别特定个人且不能复原”的匿名化处理法律标准在操作层面的局限性，并选取我国17省市公安数据开放平台发布的《行政处罚决定书》为样本，对数据开放的类、量、质进行系统性评估。研究发现，公安数据匿名化开放尚处于初步阶段，存在顶层设计缺乏刚性约束、数据过度保密、格式不规范和处理标准不统一等现象。基于此，我国可以确立操作方法、风险检验及效果评估三维协同的匿名化处理法律标准：区分处理直接标识符与准标识符的操作方法标准，引入蓄意侵入者角色的再识别风险检验标准，以及去识别化效果评估标准。通过三重维度的协同作用，助推公安匿名数据最终实现“无法识别特定个人且不能复原”的法律效果。

发表于：2024/11/27 下午4:15:33

面向风险的人工智能监管进展、创新与启示：基于欧盟视角的观察

面向风险的人工智能监管进展、创新与启示：基于欧盟视角的观察[人工智能][工业自动化]

随着人工智能技术发展和市场化应用下的风险衍化，人工智能监管产生并独立于人工智能治理，成为化解人工智能风险的基础理念与新兴领域。欧盟首创面向风险的人工智能监管新范式，并借助国际合作、伦理约束与风险监管框架等方式实现欧盟人工智能监管的领导力和行动力。考虑到人工智能技术与社会需求的参差，欧盟优化人工智能监管主体、监管流程以及监管内容以达到人工智能动态风险的有效监管。面对复杂的人工智能风险态势，我国可借鉴欧盟经验，在政策决定层面，基于本土国情制定面向风险的人工智能法律政策与框架体系；在应用实践层面，构建司法机关、市场监督机关以及企业等主体的交互协同机制；在产业结构层面，通过市场赋能推动人工智能监管职能下沉和产业创新发展；在通识教育层面，培育人工智能素养作为防范人工智能风险的监管“安全阀”，实现公正、和谐和创新的未来人工智能发展。

发表于：2024/11/27 下午4:00:16

基于数据湖平台的工业大数据分析实践：以智能油田能效分析为例

基于数据湖平台的工业大数据分析实践：以智能油田能效分析为例[人工智能][工业自动化]

工业系统以及工业企业应用场景日益复杂，导致系统处理数据量与数据类型日益增多。面对多样化的业务应用场景和海量多源异构数据，对数据分析的流动性与灵活性要求越来越高。而传统基于数据库的大数据分析平台无法满足不同结构数据汇入与数据源变化。因此，构建了一套端到端、高效协同的大数据分析应用实施框架，结合数据湖平台与智能算法建立针对工业大数据的分析模型，实现以业务分析需求为驱动，结合数据湖平台对于海量多源异构数据的处理、汇聚、管理能力，高效开展数据建模、准备、测试、训练与验证。最后，在智能油田能效分析场景进行应用验证，成功实现对于智能油田能效分析场景下的系统预测、优化与决策功能，为油田全业务流程提供数据支撑，推动智能油田可持续发展。

发表于：2024/11/27 下午3:23:00

基于主从多链的科学数据共享方法构建与实证研究

基于主从多链的科学数据共享方法构建与实证研究[通信与网络][信息安全]

针对当前科学数据管理中普遍存在安全性不足的问题，试图基于主从多链理论，探索提出一套科学数据保护与共享架构方法。提出一种基于主从多链的科学数据保护与共享方法，这一方法借助多个智能合约、数字签名、星际文件系统（IPFS）技术，并结合科学数据的分级分类和身份认证实现细腻度管理；采用主从多链结合的方式，确保数据的安全性和可扩展性。实证研究结果表明，本方法在存储开销方面显著优于公共链方案，在性能上提升约3倍，并在处理大量交易时展现出更高的稳定性与可靠性。综上所述，该方法具备去中心化、安全可靠、不可篡改等重要特性，能够有效应对日益增长的科学数据保护与共享需求。

发表于：2024/11/27 下午2:25:00

火箭残骸落点综合态势分析方法与应用

火箭残骸落点综合态势分析方法与应用[其他][航空航天]

随着高密度航天发射，火箭残骸数量呈现快速增长态势，全面掌握火箭残骸落点综合态势，是高效评估火箭残骸灾害风险和应急指挥决策的重要依据。提出了火箭残骸落点综合态势分析业务模型和主题域数据模型，论述了基于海量历史残骸落点数据资源，开展火箭残骸落点预报精确度分析、火箭残骸预置落点区域准确度分析和火箭残骸落点散布区域特征分析等数据挖掘分析方法，给出了航天发射残骸落点“态势一张图”的可视化设计要素。工程实践表明，该成果可为提高航天发射火箭残骸风险评估和应急指挥决策能力提供技术支撑，应用效益较好。

发表于：2024/11/26 下午2:20:51

军事智能数据安全问题：对抗攻击威胁

军事智能数据安全问题：对抗攻击威胁[通信与网络][信息安全]

人工智能技术已深入军事作战的各个领域，对现代战争形态进行了全面革新。数据作为军事智能模型的核心驱动力，为模型的有效运转提供了保障。然而，由于深度学习的不可解释性，对抗攻击技术的存在给当前军事智能模型带来了严峻的数据安全问题。这种威胁在智能系统的训练和推理过程中均可能产生，形式多样，难以防范。同时，受到对抗样本干扰的军事数据类型多样，敌方采取的欺骗手段也日趋复杂。因此，分析军事智能数据安全风险样态，并进一步给出军事智能数据风险的防范措施，希望能够为增强军事智能数据的安全性提供有益的参考和借鉴。

发表于：2024/11/26 下午1:49:00