頭條 Frost & Sullivan發布2025年5G網絡基礎設施報告 近日，愛立信連續第五年在Frost &Sullivan發布的《Frost Radar：2025年5G網絡基礎設施》報告中被評為行業領軍企業。這一結果彰顯了愛立信對創新和發展的堅定承諾，以及其滿足運營商（CSP）與企業不斷變化需求的能力。 Frost &Sullivan在全球100多家參與者中，獨立標識出了Frost Radar分析中排名前23位的公司。這些公司在市場的各個細分領域處于領先地位或具有創新性。 最新資訊 中華人民共和國網絡安全法（全文） 中華人民共和國網絡安全法（全文） 發表于：7/27/2022 Palo Alto Networks（派拓網絡）發布首份《Unit 42網絡威脅趨勢研究報告》 近日，Palo Alto Networks（派拓網絡）發布首份《2022 年Unit 42網絡威脅趨勢研究報告》。在報告中，Palo Alto Networks（派拓網絡）就2021年新出現的11,841個網絡漏洞分享了專業見解，并揭示了今明兩年需要注意的20個新興高級威脅。 發表于：7/27/2022 Silicon Labs主辦“Works With” 2022年開發者大會，邀請物聯網領導廠商探討無線連接和智能互聯設備的最新發展 廠商Silicon Labs，今日宣布第三年Works With Conference主題演講和議程，此免費注冊的在線大會將于9月13至15日舉行。Works With是業界首屈一指的開發者大會，旨在培養技能以創建具影響力的連接設備，同時匯集產業的技術品牌、設備制造商、聯盟、設計師、無線標準和生態系統供貨商等，帶領業界邁向更為統一的無線體驗。 發表于：7/26/2022 【創刊詞】鄂維南：打造好數字經濟的基礎設施 近日，中國科學院院士鄂維南為《網絡安全與數據治理》致創刊詞。鄂院士在創刊詞中為加速數字經濟發展，建設高效、高質量和高安全性的數字經濟基礎設施，提出兩點建議。一是全面推進數字經濟基礎設施的建設。二是強化數字經濟基礎設施的創新建設。希望《網絡安全與數據治理》能夠為我國數字經濟領域的創新研究提供一個前瞻、理性、開放和務實的討論空間。 發表于：7/26/2022 【創刊詞】方濱興：踐行網信使命 開展數據要素化探索實踐 近日，中國工程院院士、中國電子首席科學家方濱興為《網絡安全與數據治理》致創刊詞。方院士強調數字時代，數據成為新的生產要素，充分釋放數據要素價值，發揮好數據在數字社會發展中基礎性和支撐性關鍵作用，是數字經濟發展的必然規律，更是把握新發展階段的內在要求、貫徹新發展理念的實踐路徑和構建新發展格局的關鍵支撐。 發表于：7/26/2022 陸志鵬在第五屆數字中國建設峰會數字經濟分論壇上的主題演講 7月23日下午，第五屆數字中國建設峰會數字經濟分論壇舉辦，主題是”把握數字化轉型機遇，賦能經濟高質量發展“，由國家發展改革委、國家網信辦主辦，國家發展改革委創新驅動發展中心、國家信息中心、福建省發展改革委共同承辦。會上，中國電子信息產業集團有限公司副總經理、黨組成員陸志鵬作題為《以工程路徑推動數據基礎制度落地，助推數字經濟高質量發展》主題演講。 發表于：7/25/2022 ROHM開發出可簡化視頻傳輸路徑的、 用于車載多屏顯示器的串行/解串器“BU18xx82-M” 全球知名半導體制造商ROHM面向多屏化趨勢下的車載顯示器領域，開發出支持全高清分辨率（1,980×1,080像素）的SerDes IC*1（串行器：BU18TL82-M，解串器：BU18RL82-M）。 發表于：7/22/2022 華為提出“全面邁向5.5G時代”的理念：萬兆網速將逐步普及 今天，根據通信產業網報道消息，在華為2022華為Win-Win創新周期間，華為常務董事、ICT基礎設施業務管理委員會主任汪濤發表演講，提出了“全面邁向5.5G時代”的理念。 發表于：7/21/2022 基于標簽嵌入的多模態多標簽情感識別算法 多模態情感分析目前是多模態分析和自然語言處理領域的研究熱點，在商品推薦、智能客服等場景中具有廣泛的應用。現有的方法在多標簽場景下對標簽間依賴性表示不充分，并且忽略了模態特征之間語義差距。對此提出了一種基于標簽嵌入的多模態多標簽情感識別算法，通過訓練的標簽嵌入向量捕獲標簽之間依賴關系，對模態特征添加約束減小模態之間的語義差距。實驗結果顯示，該算法在多模態多標簽情感識別任務中在準確率和漢明損失指標上相較于現有方法有明顯提升。 發表于：7/20/2022 針對在線教育情感分析的數據擴充研究 在互聯網上大量主觀性的評論具有豐富的研究價值，可以通過對評論的分析獲取評論的情感極性。在對大量評論進行情感分析時，存在時間和人力消耗過多等問題，針對該問題，提出了基于聚類分析的文本數據擴充方法：在對少量關鍵數據進行標注的基礎上，通過聚類分析標注大量數據，以減少情感分析在實際應用中的成本。以在線教育平臺的評論為例，對目前多個主流在線教育平臺上爬取的共569 970條中文評論數據進行少量標注，然后使用該方法進行數據擴充，最后基于目前多個主流機器學習模型和卷積神經網絡模型進行情感分析訓練。研究結果表明，數據處理經過聚類后取得較好的數據擴充效果，其中采用卷積神經網絡模型進行的情感分析，準確度可以達到96.5%。 發表于：7/20/2022 ?…256257258259260261262263264265…?
