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我国破产程序中的数据跨境流动规制研究

湖南师范大学社会科学学报 2024年第4期53卷 75-85页

作者：欧福永张霄骁湖南师范大学法学院湖南长沙410081

由于破产数据资产具有全球性、敏感性和跨境破产导致数据集中的特点,应当对破产程序中的数据跨境流动进行规制。我国简单而分散的规制方式不利于推进破产程序和保障数据安全。我国现有破产程序中的数据跨境流动规制存在几个方面的不足,... 详细信息

由于破产数据资产具有全球性、敏感性和跨境破产导致数据集中的特点,应当对破产程序中的数据跨境流动进行规制。我国简单而分散的规制方式不利于推进破产程序和保障数据安全。我国现有破产程序中的数据跨境流动规制存在几个方面的不足,包括多重目标之间的冲突未协调、可跨境交易数据资产确定难、数据资产跨境交易条件规制不足、救济模式不能适应破产情境和跨境破产数据共享机制缺失。我国应根据国情,完善破产程序中的数据跨境流动规制,以数据安全保障与破产程序相协调和多层次、多角度规制为基础,增强破产法律和非破产法律规制的一致性和协同性;明确破产中可跨境交易数据资产的范围;完善数据跨境交易的多重规制;完善违反数据保护义务行为的救济模式;积极构建跨境破产程序中的数据共享机制。

关键词：破产数据资产数据跨境流动数据安全

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基于霉变米粉的衍生碳制备及其应用

基于霉变米粉的衍生碳制备及其应用

作者：王轶骁南昌航空大学

学位级别：硕士

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基于事件驱动的量化交易系统的设计与实现

基于事件驱动的量化交易系统的设计与实现

作者：李容骁北京邮电大学

学位级别：硕士

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自主游戏背景下幼儿园沙水游戏的现状研究

自主游戏背景下幼儿园沙水游戏的现状研究

作者：王姿骁喀什大学

学位级别：硕士

游戏是幼儿教育和成长过程中不可或缺的组成部分,它在幼儿的生活中占据着核心地位,是他们获取知识、发展技能和形成个性的重要途径。《幼儿园教育指导纲要》中指出游戏是幼儿最主要的学习方式。本文在自主游戏背景下,探讨沙水游戏在促... 详细信息

游戏是幼儿教育和成长过程中不可或缺的组成部分,它在幼儿的生活中占据着核心地位,是他们获取知识、发展技能和形成个性的重要途径。《幼儿园教育指导纲要》中指出游戏是幼儿最主要的学习方式。本文在自主游戏背景下,探讨沙水游戏在促进幼儿成长与发展方面的作用。自主游戏主张放手游戏,给予幼儿充分的自由,让他们在无拘无束的游戏中获得发展,展现自身的潜能,以此来达到个体发展的最优化。沙水游戏利用低结构化的游戏材料和工具,与自然亲近、接触,通过视觉、触觉等感官体验,丰富幼儿的感知世界,促进其身心的全面成长。因此,沙水游戏与自主游戏的理念具有内在契合性。本研究基于自然主义教育理论和建构主义理论,采用观察法、问卷法和访谈法,从幼儿园沙水游戏的管理、教师沙水游戏的开展与引导和幼儿在沙水游戏中的表现等方面进行了调查。调查结果表明,幼儿园实施沙水游戏有三类阻碍:幼儿园沙水游戏管理缺乏规范;幼儿教师引导力度不足;幼儿自主性发展尚不完善。本研究秉持以幼儿为中心的原则和对现实问题的理论关照,立足自主游戏相关理念,通过与一线幼儿园老师共同实践,分析问题成因,提出三点改进建议:幼儿园加强沙水游戏管理的规范性;教师提高沙水游戏引导能力;家园社联动促进幼儿自主性发展。本研究把握《幼儿园教育指导纲要》和《3-6岁儿童学习与发展指南》中的指导要求,从现状出发,分析问题成因,提出因地制宜的改进建议,将自主游戏更好的渗透到沙水游戏中,丰富沙水游戏形式与内容,更好地促进幼儿在健康、语言、社会、科学、艺术等领域的全面发展,从而能够更为科学、有效地组织沙水游戏,在顺应幼儿身心发展规律的基础上更大程度地激发幼儿的学习潜能,使幼儿获得成长和发展。

关键词：自主游戏沙水游戏幼儿

基于深度学习和专家规则的智能合约漏洞检测研究

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基于深度学习和专家规则的智能合约漏洞检测研究

作者：江明骁河北大学

学位级别：硕士

智能合约在区块链领域的广泛应用为数字经济奠定了基础,然而在其快速发展的同时,智能合约的安全性问题引起了广泛关注。传统的漏洞检测方法主要依赖于固定的专家规则,这种方式存在泛化能力不足、可扩展性差以及准确率不尽人意的问题。... 详细信息

智能合约在区块链领域的广泛应用为数字经济奠定了基础,然而在其快速发展的同时,智能合约的安全性问题引起了广泛关注。传统的漏洞检测方法主要依赖于固定的专家规则,这种方式存在泛化能力不足、可扩展性差以及准确率不尽人意的问题。虽然一些采用深度学习的方法在一定程度上缓解了这些问题,但大多数模型未能很好地编码专家知识,同时在可解释性方面也存在一些疑虑。论文旨在解决传统智能合约漏洞检测方法的不足之处,提出一种漏洞检测机制,将深度学习中的图神经网络与专家模式有机结合,以分阶段的方式工作,从而克服传统方法的限制,提高智能合约漏洞检测的准确性和可靠性。主要工作如下:(1)针对传统方法面对大量智能合约时的检测效率欠缺,提出基于图神经网络的漏洞检测方法并将其作为智能合约漏洞检测机制的第一阶段。对图神经网络的输入进行预处理操作,将合约图标准化,降低影响训练结果的干扰,再将标准图输入时间消息传播网络进行图嵌入和计算结果标签。弥补了漏洞检测机制中传统检测方法泛用性差、检测效果不稳定的问题。(2)通过对特定漏洞的研究,提出在以太坊虚拟机层面的基于专家规则的漏洞检测方法。作为漏洞检测机制的第二阶段,针对几种典型智能合约漏洞设置约束规则,并将这些规则布置在虚拟机层面,在代码保持的空间结构中和插桩算法的控制下,实现在合约运行时阻止危险合约事务的作用。引入专家知识,依赖精细编码专业领域知识,缓解了检测机制第一阶段在可解释性方面的不足。这两个阶段相互协作,补充了各自方法存在的缺陷,形成更加全面、有效的漏洞检测机制。(3)进行了一系列实验分析,验证提出的漏洞检测机制的有效性。结果表明,漏洞检测机制在原有的深度学习模型检测漏洞的效果上平均提高了6%。第二阶段的检查机制成功阻止了处于虚拟机层面的具有危险动作的合约事务,为开发更加稳定的智能合约和构建安全的智能合约环境提供了有力的支持。

关键词：智能合约安全漏洞检测深度学习图神经网络以太坊虚拟机

基于Copula函数和风速正交分量的风矢量联合概率密度研究

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计算力学学报 2024年第5期41卷 942-947页

作者：程正兵冀骁文北京工业大学城市与工程安全减灾教育部重点实验室北京100124

准确地表示风矢量联合概率密度对于风能的评估和风机结构设计具有重要意义,本文将围绕提升风矢量联合概率密度表示结果准确性展开研究。首先,将风矢量表示为风速正交分量,采用混合Normal分布分别对边缘概率密度进行表示,并提出了估计混... 详细信息

准确地表示风矢量联合概率密度对于风能的评估和风机结构设计具有重要意义,本文将围绕提升风矢量联合概率密度表示结果准确性展开研究。首先,将风矢量表示为风速正交分量,采用混合Normal分布分别对边缘概率密度进行表示,并提出了估计混合Normal分布参数的方法。然后,基于Copula函数考虑风速正交分量间的相关性,从而得到二者的联合概率密度,其中Copula参数通过最小二乘法估计,紧接着通过雅可比变换得到风矢量联合概率密度。最后,采用印度风能研究所的测点S3和S7的每小时平均风速和风向数据,与以往基于Copula函数和风速、风向变量得到的风矢量联合概率密度结果进行对比。结果表明,与以往方法相比,所提方法得到的风矢量联合概率密度结果准确性有很大的提升,本文可为风能的开采和利用提供理论依据。

关键词： Copula函数正交分解风矢量联合概率密度混合Normal