设计应用-AET-电子技术应用

T型栅GaN HEMT微波器件ESD特性研究[模拟设计][工业自动化]

对Si基GaN HEMT器件在ESD事件下的失效机理与影响因素进行了研究。探究了器件在不同偏置下的失效电压分布情况，并结合微光显微镜定位了引起器件退化的异常点，进行了对应的微区分析。另外，还探究了T型栅几何尺寸如栅脚、栅帽宽度与总栅宽等工艺参数对器件抗静电能力的影响并进行相关机理分析，为器件ESD性能、可靠性的优化提供了方向与参考。

发表于：4/21/2025 4:59:39 PM

器件级带电器件模型静电放电测试标准分析及应用[模拟设计][工业自动化]

针对器件级带电器件模型（CDM）静电放电国内外主要测试标准进行了整理、分析与解读。梳理了各标准之间的差异性和关联性，明确了各标准的应用范围与技术要点。深入研究了影响器件级带电器件模型（CDM）静电放电测试结果的因素与控制方法，提出了在标准应用过程中保障结果一致性和准确性的相关技术技巧，为器件级带电器件模型（CDM）测试标准的选择、测试和工程应用提供了指导。

发表于：4/21/2025 4:50:39 PM

基于改进U-Net的沥青拌合站混合料装车语义分割[人工智能][其他]

针对现有的沥青拌合站混合料装车语义分割方法平均交并比（Mean Intersection over Union，mIoU）值较低、检测速度较慢等问题，提出一种轻量化网络RCS-UNet对沥青拌合站混合料装车状态进行语义分割。首先在U-Net网络中加入残差连接以缓解梯度消失的问题，使网络在训练过程中更加稳定，提高模型的收敛速度和泛化能力；其次加入坐标注意力（Coordinate Attention，CA）机制，增强位置与通道的信息感知，提高模型的特征提取能力，使模型更加关注图像中的重要区域；最后将U-Net网络中的标准卷积修改为深度可分离卷积，以减小模型的体积和参数量，使得模型在保持较高性能的同时，具有更低的资源消耗和更快的推理速度。实验结果表明，改进模型的准确率、mIoU值以及FPS值分别为99.20%、98.41%和22.98，与经典模型和当前先进模型相比三个指标均为最高，取得了最优的语义分割效果。

发表于：4/21/2025 4:39:16 PM

基于SAM和pix2pix的商品数据集生成网络[人工智能][消费电子]

针对商品包装快速变换带来的商品数据集采集和标注过程繁琐的问题，设计了一种基于SAM和pix2pix的商品数据集生成网络。该网络以单个商品多角度图像作为输入，生成与实际结算场景相近似的数据集。在RPC大型商品数据集上进行数据集生成，在YOLOv7、Fast R-CNN、AlexNet三种目标检测网络上验证生成数据集对目标检测效果的提升。实验结果表明，生成数据集融合到原数据集后用于训练模型能够有效提升商品识别准确率，并且与真实数据集相比具有较好的替代性。相较于原数据集，融合生成数据集三个网络上识别精度分别提升7.3%、4.9%、7.8%。通过该方法，显著提高了模型训练的效率与实用性，减轻传统商品数据集采集与标注所需的人力物力投入。

发表于：4/21/2025 4:30:15 PM

一种基于改进的生成式对抗网络的完整12导联心电图重构方法[人工智能][医疗电子]

心电图（ECG）是评估心脏健康的重要工具。随着科技的进步，越来越多的智能设备被开发用于监测心电信号。然而，由于便携性的要求，这些智能设备通常只能测量有限导联数量的心电信号，这可能会影响心脏疾病诊断的准确性。为了解决这一问题，提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的模型。该模型融合了Transformer和U-Net结构，能够从单一导联的心电信号重建完整的12导联心电信号，从而提高便携式智能设备的诊断性能。在PTB-XL和绍兴人民医院12导联心电信号数据集上对提出的模型进行了评估，并将其与几种先进的方法进行了比较。相关代码全部上传至https：//github.com/Chaoquan-123/12-lead-ECG-reconstruction。

发表于：4/21/2025 4:19:13 PM

航空兵场站信息保障体系发展研究[通信与网络][通信网络]

场站作为航空兵部队训练保障基地，为任务单位飞行和装备维修进行组织指挥和专业勤务工作。飞行任务全过程通信导航保障是场站信息通信保障的中心工作，信息通信发展更新速度不断加快，面临的新问题急需解决。为了更好适应当前信息通信体系建设的发展，通过研究网络信息一体化建设，采取仿真计算模型，得到了实现场站高效通信导航保障、控制方式全面的系统发展思路。该研究为适应信息化条件下的航空兵导航保障体制、提高体系信息保障能力，奠定了扎实的理论基础。

发表于：4/21/2025 4:10:11 PM

机器学习在恶意加密流量检测中的应用及研究[人工智能][信息安全]

随着加密通信的普及，恶意攻击者利用加密流量隐藏活动，传统基于签名和规则的检测方法面临挑战。机器学习为恶意加密流量检测提供了新解决方案。综述了监督学习、非监督学习、深度学习和集成学习在该领域的应用。监督学习通过标记数据识别已知攻击，非监督学习在未标记数据中发现新型攻击模式，深度学习提升了在大数据环境中的特征提取能力，而集成学习则通过模型融合增强系统鲁棒性。研究表明，机器学习显著提高了恶意行为识别的准确性，特别是在复杂数据特征提取和新攻击模式发现方面。

发表于：4/21/2025 4:01:10 PM

自动化决策算法中的个人信息侵权因果关系认定[其他][信息安全]

自动化决策算法与传统侵权法体系之间存在适用上的矛盾，亟须通过因果关系的认定予以化解。对此，应在坚持传统的因果关系构成要件认定标准基础上，结合比例因果关系理论，对各因素在损害结果中的贡献进行量化分析。针对单一信息处理者场景，可以在疑难案件中引入“合理盖然性”标准降低受害人举证难度；对于多主体参与的情形，通过类推适用共同危险行为制度实现举证责任倒置，但需以整体行为与损害的因果关系证成为前提。此法律框架有助于在多方数据处理和信息流转背景下，更有效地解决技术复杂性带来的法律挑战，推动信息保护与技术发展的平衡。

发表于：4/1/2025 5:29:01 PM

“流量劫持”行为民刑法律责任界分机制研究[通信与网络][信息安全]

通过对我国关涉“流量劫持”行为刑事判例的研习，可以发现当前司法实践中存在“罪名选择困难、实行行为与帮助行为识别错误、民刑界分不清”问题。鉴于当前学术界未对“流量劫持”行为的处理达成一致观点，亟须依靠类型化思维从定义、类型、本质维度对“流量劫持”行为进行再思考。在责任层面，应当以“计算机系统安全的损害后果严重性”作为法秩序统一性原理指引下民刑责任区分的边界。首先，应以“破坏计算机信息系统罪”追究域名劫持行为刑事责任；以“非法控制计算机信息系统罪”追究链路劫持以及其他未达到“破坏”程度的流量劫持行为刑事责任；在上述两种罪名无法完全涵盖所有犯罪行为时，合理将“提供侵入、非法控制计算机信息系统程序、工具罪”和“帮助信息网络犯罪活动罪”作为兜底罪名予以补充适用。其次，对于虽然具备广义“破坏”之意，但却没有达到“非法控制他人计算机信息系统”程度的“流量劫持”行为，应当将其作为民事反不正当竞争案件论处。最后，取得用户同意是认定劫持行为系合法正当行为的法理基础。

发表于：4/1/2025 5:18:03 PM

个人数据信托制度构建研究[其他][信息安全]

随着数字时代的到来，个人数据价值越来越高，个人数据安全问题愈发紧迫。当前，个人数据保护存在隐私政策或用户协议的合同困境、数据交易市场主体地位不平等以及数据权属不明等问题。为了破解交易市场中个人数据保护的困境，引入信托制度具有可行性和独特优势。通过引入第三方信托机构，明确数据权属、个人数据信托制度的基本构成以及相关配套制度，构建个人数据信托制度体系，推动数据权属的法律界定，以达到破解交易困境和保护个人数据权利的双重目的。

发表于：4/1/2025 5:07:57 PM