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审计领域大数据治理体系研究[其他][其他]

坚持科技强审、加强审计信息化建设和数据资源分析利用、提高审计大数据治理水平是提升审计效能解决审计全覆盖与审计力量不足矛盾的关键所在。厘清审计领域大数据的来源与现状，从审计大数据治理的相关概念、必要性、价值与意义以及特殊性四个方面进行阐述，提出审计大数据治理体系的主要内容与评价标准，设计治理框架、基于HAO的治理模型，在审计领域大数据生态系统中明确各方利益主体应协同治理以提高治理效率与质量。该研究可为审计组织在战略层面、管理层面、执行层面和工具层面提供借鉴与参考意义。

發(fā)表于：2023/4/25 下午3:41:15

基于钻石模型的AI基础数据服务产业发展路径研究[人工智能][其他]

人工智能基础数据服务产业为人工智能算法研发提供重要的“数据燃料”，是人工智能产业发展的“数据基座”。近年来随着人工智能产业蓬勃发展，人工智能基础数据服务产业进入加速成长阶段，日益成为影响人工智能产业增速和数据安全的重要环节。采用文献资料、市场调研等研究方法，借鉴波特钻石模型理论，构建我国人工智能基础数据产业钻石模型，系统研究产业要素发展现状、趋势及面临挑战，并在“钻石模型”视角下有针对性提出我国人工智能基础数据服务产业发展路径，为把握产业发展现状，厘清产业发展趋势及有效应对挑战提供一种解决方案。

發(fā)表于：2023/4/25 下午3:34:00

粤澳数据跨境流动规制的现实困境与路径初探[其他][其他]

粤澳属不同法域，在数据的立法保护水平、跨境流动机制、监管机构等方面存在显著差异与冲突，严重阻碍了粤澳之间的数据跨境流动。为实现粤澳合作共赢，粤澳数据跨境流动规制需遵循前瞻性原则、平等互利原则、开放自由原则，在内地与澳门现有的法律框架下进行制度完善。同时，在《横琴粤澳深度合作区建设总体方案》的指导下，粤澳协同立法，在横琴粤澳深度合作区先行先试，制定统一的数据跨境流动规则，设立同一数据跨境流动监管机构，为未来区际多边数据跨境自由流动提供横琴方案。

發(fā)表于：2023/4/24 下午5:22:00

数据要素流通体系的工程化研究[其他][数据中心]

当前我国大力培育数据要素市场，推动数据要素赋能实体经济发展。但由于数据要素的流通体系尚未建立，数据供给与需求端的链路不能有效打通，导致我国海量数据资源和丰富应用场景的优势不能充分发挥，制约我国数字经济发展。本研究在总结当前数据要素流通理论的研究进展之上，结合当前数据交易实践基础，综合考虑制度、技术和市场因素，以工程化思维设计了一套适应我国当前数据要素发展阶段的数据流通交易体系。该体系以国家级数据交易所为核心，以内外网结合方式构建数据安全高效流通的基础设施网络，以数据加工与交易一体化服务平台打通数据价值提升与价值变现环节，以全国性数据资产登记平台保障数据产权主体利益。通过以工程化路径构建全国一体化的数据要素流通体系，可以充分激发数据要素价值，全面赋能我国经济社会高速高质量发展。

發(fā)表于：2023/4/24 下午5:10:52

区块链隐私威胁与保护技术研究[其他][信息安全]

区块链面临身份隐私威胁和交易隐私威胁所导致的隐私泄露问题，从隐私保护技术的角度出发，研究并探讨了区块链中的信息混淆技术、信息隐藏技术以及通道隔离技术三种隐私保护解决方案。研究结果表明，区块链现有隐私保护技术具有较好的应用前景，但面对日趋复杂的隐私威胁，区块链隐私保护技术仍具有进一步提升的空间，并分别从两个方面对区块链隐私保护的未来发展进行了展望。

發(fā)表于：2023/4/24 下午4:59:03

基于用户特定空间的对抗推荐模型[通信与网络][信息安全]

自编码器和生成对抗网络作为强大的模型已经被应用到推荐系统领域，能补充用户项目之间的交互信息。但这种模式的训练下，大量的辅助信息被浪费，比如用户特定信息。结合自编码器、生成对抗网络和辅助信息，提出了基于用户特定空间的对抗推荐模型。为建立辅助信息和交互信息的联系，将自编码器的隐空间替换为用户特定空间，交互信息和用户特定信息的点对点映射又限制了模型的表达，因此，在用户特定空间加入对抗训练增加模型的性能。在两个公开电影数据集的充分实验证明了提出模型的有效性和优越性。

發(fā)表于：2023/4/7 下午5:21:00

基于深度强化学习和社会力模型的移动机器人自主避障[其他][其他]

深度强化学习在移动机器人自主避障领域已得到广泛应用，其基本原理是通过模拟环境中的不断试错，结合奖励机制提升机器人的避障性能。然而，针对不同任务场景，网络训练效率存在显著差异。同时，在人群密集的场景中，机器人的行为可能对人类造成干扰。为了应对训练效率低下和机器人行为不符合社会规范的问题，提出了一种将社会力模型融入深度强化学习的自主避障策略。该策略首先将人类未来的运动轨迹考虑进奖励函数，以确保机器人理解人类意图并避免闯入人类的舒适区。其次，在训练过程中引入先验的传统控制器模型，并设计了一种基于概率的切换开关，以随机切换控制器输出，提高机器人的探索效率。实验结果表明，所提出的方法能够增加机器人与人类之间的安全距离，同时实现平稳导航。

發(fā)表于：2023/4/7 下午5:12:00

基于代码嵌入的二进制代码相似性分析方法[其他][其他]

代码嵌入利用神经网络模型将二进制函数的代码表示转化为向量，在漏洞搜索等应用中展现了优势。现有的方法将函数表示为汇编指令序列、控制流图的拓扑结构或若干路径，都没有克服不同编译环境导致控制流图结构变化的干扰。为此,设计了基于基本块树（Basic Block Tree, BBT)的代码表示以及构建了对应的代码嵌入模型BBTree。首先，二进制函数被表示为一系列BBT，每个BBT被处理为指令序列；其次，BBTree利用LSTM和BiGRU将基于BBT的代码表示转化为向量；最后，通过计算向量间的距离去高效衡量对应函数的相似性。在代码搜索中，BBTree的平均准确率比主流工具提升了24.8%；在漏洞搜索中，BBTree的平均召回率比主流工具提升了26.1%。

發(fā)表于：2023/4/7 下午5:06:00

基于ARIMA和改进LSTM的突发事件舆情热度预测[其他][其他]

针对突发重大公共卫生事件的网络舆情热度预测模型存在较大误差问题，文章选取百度指数作为舆情热度，提出了AMRIMA预测和改进的LSTM预测方法。首先,使用ARIMA模型预测新冠肺炎疫情以天为单位的舆情热度；其次，使用改进LSTM预测新冠肺炎疫情以小时为单位的舆情热度,在LSTM中加入注意力机制，实现了提高预测精度的目的；最后，得出预测结果。实验结果表明，ARIMA算法和改进LSTM算法能更准确预测网络舆情热度值，有效提高了网络舆情热度的预测精度。

發(fā)表于：2023/4/7 下午4:51:01

异步审理模式的诉讼效率分析[其他][其他]

异步审理模式基于其在时间和空间上的“非同步”性与坚持“直接言词原则”的传统诉讼模式形成了鲜明对比。关于异步审理模式对诉讼效率的影响问题，使用最小二乘法和倾向得分匹配法实证分析了杭州互联网法院5 714份裁判文书，得出以下结论：首先，采用异步审理模式的案件相较于非异步审理的案件显著提高了158%的诉讼效率。基于高效与便捷两种优势，异步审理模式对于当事人接近正义具有积极作用。其次，异步审理模式对于不同案件类型的诉讼效率具有异质性。现阶段，异步审理司法实践更多适用于以银行为主体的借款纠纷。为更好发挥异步审理模式的制度功能，一方面应当明确异步审理模式的适用群体为弱势自然人群体并加强其认知度；另一方面，在诉讼标的额上限定适用异步审理模式的案件范围，突出异步审理模式的非普适性，以减少异步审理模式对于民事诉讼程序正义价值的冲击。

發(fā)表于：2023/4/7 下午4:32:00