技术突破加速实用容错量子计算机面世

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2030年全球模块化数据中心市场将达到812亿美元

根据Research and Markets的一份报告，全球模块化数据中心市场预计将从2023年的258亿美元增长到2030年的812亿美元，复合年增长率(CAGR)为17.8%。 根据这项研究，模块化数据中心很有价值，因为其可以最大限度地提高能源效率、实现快速部署，并提高计算密度。 组织可以使用IT、电气和机械单元等组件，轻松扩充或升级其现有数据中心基础设施。这些解决方案越来越受欢迎，因为其能够以低功耗使用效率(PUE)水平提供高计算能力，提高运营卓越性，并降低资本和运营费用。

发表于：2024/1/26

又一家芯片巨头发出悲观信号：工业芯片需求愈发恶化

继德州仪器之后，又一家芯片巨头发出悲观指引。 当地时间周四，欧洲芯片制造商意法半导体发布指引称，由于汽车需求疲软和工业部门订单进一步下降，公司第一季度收入预计将下降15%以上——这一展望远低于市场预期。 该公司公布，在去年第四季度， 公司净营收42.8亿美元，同比下降3.2%，略低于分析师平均预估的43亿美元。 公司营利10.2亿美元，同比下降20.5%。

发表于：2024/1/26

基于国产申威众核架构的二维材料分子动力学模拟算法优化

分子动力学（Molecular Dynamics，MD）模拟是探索微观世界的重要工具，在多个领域中得到广泛应用。二维材料是MD在材料科学领域的一个重要研究方向，其中层间作用力的计算是耗时最多的部分。高性能计算是能够提升二维材料模拟效率的关键技术，利用新一代神威超级计算机的强大计算能力，来提高二维材料体系的MD模拟效率。针对层间力场的计算，采用消除冗余计算、多核心融合和设置缓冲区等多种算法优化策略；采用软件Cache累加受力、从核通信累加能量和从核C++特性等技术实现线程级并行；采用软硬件Cache协同策略提升访存效率。实验结果表明：优化后的整体性能提升155倍，模拟效率可达2 ns/day，弱扩展并行效率达到92.7%。

发表于：2024/1/25

反电信网络诈骗中个人信息删除权的实现路径*

《反电信网络诈骗法》是我国在数字社会中进行前端防控犯罪治理思路的典型转型，其中构建的信息监测共享机制成为政企多方协同治理的范例。该机制授予企业组织一定程度以个人信息工具化利用为特性的用户信息控制权，使得信息主体与信息处理者之间的关系更为紧张，其结果可能表现为个人信息删除权的被迫落空。在信息监测机制通体流程解构为“信息实名-信息留存-风险信息识别-风险信息核验-风险信息共享-中止服务”的程序链条中，包括安全义务主体、信息处理目的、信息留存时限都与删除权的权利场景不相协调。其疏解路径应当分别从《个人信息保护法》和《反电信网络诈骗法》两法规范体系内进行思考，明确在法理和规范性解释下法定个人信息利用行为对信息删除请求权抗辩的合理性，厘清信息监测共享机制中与义务主体、内容有关的模糊地带，同时对信息留存的时限与方式给予上限性规定，实现两法以个人信息保护为核心的共同意志。

发表于：2024/1/25

合同自动化的等级序列、展开维度与风险防治*

从合同自动化的等级序列入手,通过类比自动驾驶对合同自动化的差异化发展问题进行探讨,指出智能法律合约想要转换为智能合约需满足文法要求、平台访问、非赋权原则三个基本规则。结合合同生命周期对智能法律合约的运行过程进行系统化的展开，进而对不同阶段的智能法律合同所聚焦的问题进行论证。通过分析智能合约自动执行与法律合同中当事人享有权利之间存在的内生矛盾引出智能合约的风险原点，并加以讨论和评价。最后，摆脱代码之治这种单一化的风险救济途径，通过构建覆盖事前、事中、事后全流程的智能合约风险闭环机制，为探索智能合约可持续发展提供新的可行性方案。

发表于：2024/1/25

人工智能时代反垄断法的挑战：算法共谋的竞争威胁与制度构建

算法共谋对市场造成的威胁主要表现为：一方面，轴辐算法通过使用相同的第三方平台来决定他们的定价策略，从而形成一个轮辐机制，促进了信息的交换；另一方面，自学习算法可以在没有信息共享或明确的协调行为的情形下，达成隐蔽的自主性共谋以促成规避竞争的效果。而目前反垄断法的分析框架在解决算法共谋的认定问题上掣襟露肘。主要表现为：算法共谋在技术上存在着隐蔽性并难以证明，串通行为的认定存在争议，算法共谋的归责标准缺位。首先，在制度层面，既要注重公平竞争与消费者保护，也要兼顾效率目标，来开展算法技术创新和发展。其次，在技术标准层面，扩展更新现有标准中关于串通的定义和协同行为的认定范围，解决算法黑箱与算法共谋的隐蔽性问题。最后，构建和明确算法共谋的责任归属，经营者对算法共谋结果的疏忽可以被解释为具有反竞争的意图。

发表于：2024/1/25

基于深度卷积网络和卷积去噪自编码器的水声信号识别方法

针对复杂水声信号的分类识别问题，提出了一种新的网络模型结构，将卷积神经网络和卷积去噪自编码器结合到一起应用于水声信号Lofar谱的分类识别中。实验结果表明，该模型能够利用更少的参数学习更丰富的鲁棒性特征，目标识别的总体准确率达到81.2%，与传统卷积神经网络识别方法相比具有更高的识别准确率。

发表于：2024/1/25

基于Kalman算法的大数据存储架构可扩展性优化算法

为了优化大数据存储架构可扩展性能，提高大数据架构资源利用率，通过引入Kalman算法设计了一种大数据存储架构可扩展性优化算法。首先，综合考虑大数据存储架构与多核环境内存布局之间的兼容性，设计架构内存布局。其次，设计分布式共享内存协议，确保各个进程在访问共享内存时能够正确地协同工作，提高存储架构的容错性。在此基础上，利用Kalman算法，动态调整存储节点的负载，进而优化大数据存储架构，以提高其可扩展性。实验结果表明，应用该算法后，大数据存储架构的资源利用率始终高于对照组，均达到了96%以上，最高达到了98%，架构可扩展性优化效果显著，服务器资源利用更充分，大规模数据处理更高效。

发表于：2024/1/25

基于事件表示的虚假情报检测研究*

随着互联网的兴起，虚假情报的广泛传播给社会舆论治理和情报分析带来了困难，准确地分辨虚假情报能够帮助相关部门和人员有针对性地进行处理。为了提高虚假情报检测的效率，提出了基于事件表示的虚假情报检测方法。首先，收集情报文本，并对其进行预处理操作；其次将收集到的情报文本转化成词向量；然后，通过LSTM层捕捉情报文本深层次的语义特征；接着使用全连接层，目的在于将高维特征嵌入到低维向量空间，从而获得情报文本的最终表示；最终，将分类结果反馈给相关情报人员进行鉴别处理。经在谣言数据集上的验证表明，该方法可以较好地区分谣言事件与非谣言事件，为更精准地实现情报鉴别提供支持。

发表于：2024/1/25

基于边缘缓存的数据服务共享技术

在嵌入式装备系统中，大数据作为一种战略资产，在优势获取与效率提升方面的价值日益凸显。然而，多源异构、位置分散的大数据缺乏有效利用和深度融合，难以满足业务应用向智能化、协同化转变的需求。为此，以大数据共享利用为导向，基于边缘计算与缓存技术，将数据加工为一种产品和服务能力，以满足嵌入式系统中不同应用对数据服务产品共享的需求；从数据服务共享架构、数据服务管理调度方法、数据服务共享方法等三个方面，探讨分布式数据服务共享技术的可行性，以满足嵌入式装备系统数字化在数据智能、数据协同、决策支持等方面的关键需求。通过大数据的开发利用，推动智能应用的升级更新。

发表于：2024/1/25