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大数据背景下的数据安全治理研究进展
被引量：
28
1
作者
徐双
刘文斌
+2 位作者
李佳龙
李灯熬
赵菊敏
《太原理工大学学报》
北大核心
2024年第1期127-141,共15页
【目的】通过检索与分析数据安全治理相关技术文献,从数据全生命周期各阶段入手,展开实现数据安全治理的各类安全治理技术研究。【方法】首先,通过介绍数据安全治理现状,分析加强数据安全治理研究的重要性;其次,具体阐述了数据全生命周...
【目的】通过检索与分析数据安全治理相关技术文献,从数据全生命周期各阶段入手,展开实现数据安全治理的各类安全治理技术研究。【方法】首先,通过介绍数据安全治理现状,分析加强数据安全治理研究的重要性;其次,具体阐述了数据全生命周期理论,给出数据生命周期的不同阶段;然后,系统性总结了数据准备、使用、存储与销毁等不同生命周期阶段的数据安全治理技术及其应用;最后,对数据安全治理面临的挑战与未来研究方向进行了分析与展望。【结论】加强数据安全治理,不论是对个人信息的隐私保护,还是对数据产业自身发展,甚至是对国家的信息安全,都有着重大意义。数据安全治理领域应更好地将区块链技术和实际应用相结合,建立更加健全的数据追责机制,明确数据使用的责任和义务。
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关键词
数据安全治理
全生命周期
数据准备
数据使用
数据存储与销毁
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职称材料
基于改进YOLOv7-Tiny的轻量化激光器芯片缺陷检测算法
被引量：
2
2
作者
胡玮
赵菊敏
李灯熬
《太原理工大学学报》
北大核心
2025年第1期137-147,共11页
【目的】高功率半导体激光器的光学灾变损伤是限制其可靠性和寿命的主要因素,因此,有效的缺陷检测对于优化激光器芯片的制造工艺和结构设计至关重要。提出了一种基于改进YOLOv7-Tiny的轻量化激光器芯片缺陷检测算法,旨在解决深度学习应...
【目的】高功率半导体激光器的光学灾变损伤是限制其可靠性和寿命的主要因素,因此,有效的缺陷检测对于优化激光器芯片的制造工艺和结构设计至关重要。提出了一种基于改进YOLOv7-Tiny的轻量化激光器芯片缺陷检测算法,旨在解决深度学习应用于缺陷检测时面临的高计算量和参数量问题。【方法】利用轻量化卷积神经网络替换特征提取主干有效减少对计算资源消耗,有效提取电致发光图像中缺陷特征。为从上下文特征获取更丰富的信息,引入多分支重参数化卷积块重构聚合模块,通过多路径分支丰富特征表示,训练与推理的解耦保证检测效率。此外,结合坐标注意力,提升定位精度。进行了剪枝实验和模型部署,验证算法的初步应用。【结果】在电致发光缺陷数据集上的实验结果显示,本文方法能在较低的参数和计算量下准确地检测出芯片缺陷,展现出良好的性能。
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关键词
光学灾变损伤
半导体激光器芯片
缺陷检测
轻量化
模型剪枝
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职称材料
题名
大数据背景下的数据安全治理研究进展
被引量：
28
1
作者
徐双
刘文斌
李佳龙
李灯熬
赵菊敏
机构
太原理工
大学
大数据学院
太原理工
大学
大数据融合分析与应用
山西省
重点实验室
太原理工大学山西省智能感知工程研究中心
太原理工
大学
信息与计算机学院
出处
《太原理工大学学报》
北大核心
2024年第1期127-141,共15页
基金
国家自然科学基金资助项目(62102280)
山西省基础研究计划资助项目(20210302124167)
+2 种基金
山西省重点研发计划项目(202102020101001)
国家自然科学基金面上资助项目(61972273)
山西省关键核心技术和共性技术研发攻关专项项目(2020XXX007)资助。
文摘
【目的】通过检索与分析数据安全治理相关技术文献,从数据全生命周期各阶段入手,展开实现数据安全治理的各类安全治理技术研究。【方法】首先,通过介绍数据安全治理现状,分析加强数据安全治理研究的重要性;其次,具体阐述了数据全生命周期理论,给出数据生命周期的不同阶段;然后,系统性总结了数据准备、使用、存储与销毁等不同生命周期阶段的数据安全治理技术及其应用;最后,对数据安全治理面临的挑战与未来研究方向进行了分析与展望。【结论】加强数据安全治理,不论是对个人信息的隐私保护,还是对数据产业自身发展,甚至是对国家的信息安全,都有着重大意义。数据安全治理领域应更好地将区块链技术和实际应用相结合,建立更加健全的数据追责机制,明确数据使用的责任和义务。
关键词
数据安全治理
全生命周期
数据准备
数据使用
数据存储与销毁
Keywords
data security governance
full lifecycle
data preparation
data usage
data storage and destruction
分类号
TP309.2 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于改进YOLOv7-Tiny的轻量化激光器芯片缺陷检测算法
被引量：
2
2
作者
胡玮
赵菊敏
李灯熬
机构
太原理工
大学
电子信息
工程
学院
太原理工
大学
计算机科学与技术学院(大数据学院)
太原理工
大学
大数据融合分析与应用
山西省
重点实验室
太原理工大学山西省智能感知工程研究中心
出处
《太原理工大学学报》
北大核心
2025年第1期137-147,共11页
基金
国家重大科研仪器研制项目(62027819)
山西省关键核心技术和共性技术研发攻关专项项目(2020XXX007)。
文摘
【目的】高功率半导体激光器的光学灾变损伤是限制其可靠性和寿命的主要因素,因此,有效的缺陷检测对于优化激光器芯片的制造工艺和结构设计至关重要。提出了一种基于改进YOLOv7-Tiny的轻量化激光器芯片缺陷检测算法,旨在解决深度学习应用于缺陷检测时面临的高计算量和参数量问题。【方法】利用轻量化卷积神经网络替换特征提取主干有效减少对计算资源消耗,有效提取电致发光图像中缺陷特征。为从上下文特征获取更丰富的信息,引入多分支重参数化卷积块重构聚合模块,通过多路径分支丰富特征表示,训练与推理的解耦保证检测效率。此外,结合坐标注意力,提升定位精度。进行了剪枝实验和模型部署,验证算法的初步应用。【结果】在电致发光缺陷数据集上的实验结果显示,本文方法能在较低的参数和计算量下准确地检测出芯片缺陷,展现出良好的性能。
关键词
光学灾变损伤
半导体激光器芯片
缺陷检测
轻量化
模型剪枝
Keywords
catastrophic optical damage
semiconductor laser chip
defect detection
lightweight
model pruning
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大数据背景下的数据安全治理研究进展
徐双
刘文斌
李佳龙
李灯熬
赵菊敏
《太原理工大学学报》
北大核心
2024
28
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进YOLOv7-Tiny的轻量化激光器芯片缺陷检测算法
胡玮
赵菊敏
李灯熬
《太原理工大学学报》
北大核心
2025
2
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职称材料
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