多维视角下的现状与趋势
全球安全形势的总体概览
当前全球安全形势呈现出复杂多变的特征，传统安全与非传统安全威胁交织，地区冲突、恐怖主义、网络安全等问题对国际社会构成严峻挑战，根据联合国相关机构统计，2023年全球因武装冲突和暴力事件导致的死亡人数超过10万，较2022年上升15%，中东地区仍是冲突最集中的区域，叙利亚、也门等国家的战乱持续造成人道主义危机；非洲萨赫勒地区恐怖袭击频发，全年发生重大恐怖事件超过300起，导致平民伤亡近万人。
非传统安全威胁日益凸显，全球网络安全事件数量呈爆发式增长，2023年数据泄露事件同比增加23%，影响范围覆盖政府、金融、医疗等多个关键领域，气候变化引发的极端天气事件也加剧了安全风险，世界气象组织数据显示，2023年全球自然灾害造成经济损失超过3000亿美元，较十年前增长40%。
中国社会安全的稳定态势
在中国共产党的坚强领导下，中国社会安全形势保持总体稳定，人民群众的安全感持续提升，根据国家统计局最新数据，2023年中国群众安全感达98.3%，较2020年提高1.2个百分点，这一成就得益于法治建设的深化和综合治理体系的完善。
刑事犯罪率保持稳中有降，2023年全国公安机关共立刑事案件652万起，较2019年下降12.5%，其中八类严重暴力犯罪案件下降23.8%，扫黑除恶专项斗争成果显著，共打掉涉黑组织3644个、涉恶犯罪集团11675个，社会治安环境明显改善，在公共安全领域，生产安全事故总量持续下降，2023年全国各类生产安全事故起数和死亡人数分别比2020年下降26.8%和27.1%，重特大事故起数降至历史最低水平。
数据驱动的安全治理新格局
随着大数据、人工智能等技术的应用，安全治理正从“经验驱动”向“数据驱动”转型，我国已建成覆盖全国的社会治安防控体系，整合了超过10亿条动态数据，通过智能预警模型，2023年成功预防各类风险事件8.7万起，在网络安全领域，国家网络安全应急指挥平台实现了对关键信息基础设施的实时监测，全年拦截恶意攻击请求2.1万亿次，处置漏洞隐患13.6万个。
数据安全治理也成为国家安全的重要组成部分。《数据安全法》实施以来，我国已建立数据分类分级保护制度，对超过5000家重点企业的数据安全开展常态化监管，2023年，全国共查处数据安全案件2300余起，抓获犯罪嫌疑人4500余名，有效遏制了数据滥用和非法交易行为。
当前面临的主要挑战与应对
尽管安全形势总体向好，但仍需警惕潜在风险，在国际层面，地缘政治冲突外溢效应可能影响全球供应链稳定，部分国家单边主义和贸易保护主义抬头，增加了经济安全风险，在国内层面，新型犯罪手段不断涌现，电信网络诈骗案件2023年立案数仍达46.4万起，涉案金额达353.7亿元，反映出犯罪形态的智能化、隐蔽化趋势。
针对这些挑战，我国正构建更为完善的安全保障体系，加强国际安全合作，推动全球安全倡议落地，已与120多个国家建立执法安全合作机制；深化科技赋能安全，投入超百亿元用于关键核心技术攻关，在人工智能安防、量子通信等领域取得突破性进展，通过“全民国家安全教育日”等活动，提升公众安全意识，2023年全国开展安全教育活动超20万场，覆盖群众超8亿人次。
未来安全形势的发展趋势
展望未来，安全形势将呈现“传统威胁与非传统威胁并存、线上风险与线下风险交织”的复合型特征，据预测，到2025年，全球网络安全市场规模将超过1.3万亿美元，我国将成为增长最快的区域之一，生物安全、太空安全等新兴领域的安全需求将日益凸显，安全治理的内涵和外延不断拓展。
为应对这些变化，我国需进一步完善国家安全体系，强化底线思维和风险意识，通过构建“大安全”格局，统筹发展和安全，推动国家安全体系和能力现代化，预计到2035年，我国将基本实现安全治理体系和治理能力现代化，为全球安全治理贡献更多中国智慧和中国方案。
安全是发展的前提，发展是安全的保障，在数据化、智能化的时代背景下，唯有以科学的数据分析为支撑，以系统的制度设计为保障，才能有效应对各类风险挑战，为人民群众创造更加安全稳定的社会环境,为世界和平与发展注入更多正能量。
为什么，最大静摩擦系数大于滑动摩擦系数？
最大静摩擦和滑动摩擦是两个完全不一样的物理量.我们一般用滑动摩擦的大小来代替最大静摩擦的大小,实际上最大静摩擦要稍微大于滑动摩擦,这样的结论是由实验的来的.没有任何理论依据(
麻烦说说EMD有什么地方不好~
问题:1. 分量c1,c2,分别包含了从高到低不同的频率断,每一段频率成分是不同的,而且随信号x(t)变换而变化,rn则表示了信号x(t)的中心趋势对于这句话有点不解 c1 是不是严格按照频率从高到低, 而且rn说表示中心趋势 我看有的说误差 看来应该是分情况而定的把??2. 对于黄的程序 暂时我没有仔细研读啊 ,不知道他在对于emd缺点改进方面作了那些工作,此程序在对于emd的改进如何,更确切的说 这个程序的可用度如何, 更适合分析甚么信号!通过看imf定义,可以看到 它对于具有调幅和调频的信号 对称信号 处理应该是比较不错的,但是实际信号 比如地震信号 时域波形应该畸变 不是标准的正弦波 或者于弦 ,而我门在举例子的时候 都倾向于 举一标准的正于弦 或者 调幅 调频,如果举噪声的例子,结果又会怎么样那??3. 对于现在搞emd的都在对黄的程序,在改进 ,结果也出了不少文章 ,在故障诊断这块 ,作的不错的 湖南大学于老师 在机械系统与信号处理 发过3-4篇 文章, 算法作了改进 ,主要故障设计 齿轮 和轴承 ,这些信号 大家都清楚 出现调幅调频的几率比较达大,处理起来效果应该还可以,但是对于别的故障,不知道大家有没有试验过,如果转速变化比较大,所采集的波形波动比较大时,效果是不是还比较好呢?? 我现在还是觉得 信号略处于稳态的 处理效果比较好些, 期待大家 讨论?答案
1. c1 c2 ... cn 的确是严格按照频率从高到低产生的，不过这里有一个误区，其意思并不是说c1的频率一定比c2的高，正确的理解是c1中的某个局部的频率比c2中相同局部的频率要高，这也正好反映了EMD算法局部性强的本质所在，也跟黄的说法“相邻的分量可能包含相同时间尺度的振荡，但是相同时间尺度的振荡绝对不会出现在两个不同的IMF分量的同一个位置”一致。 至于分解过程造成的误差（主要是包络方式的选取、边界效应的处理和滤波停止条件的设计），会不断累积到下一层分解中，并不一定是最后一个余量（趋势项）。 2.a) 黄的源程序其实我们都没有得到（这个不是免费的，因为黄已经在NASA中申请了专利），一般大多数人使用的都是Flandrin提供的源代码，也就是LS提到的的方法（之所以有两种不同说法是因为网站提供的源代码是Flandrin的，但是emd.m提到的文章是作为第一作者的，也许外国人不像我们那样通过次序来区分贡献，呵呵）。 程序基本上可靠，可以用来分析各种数据，但是效果如何，就要看是否满足你的需要了。 至于适合什么样的数据，现在还没有定论，其一，EMD算法还没有建立一个合适的数学模型，也就缺乏严格的数学基础，很多诸如收敛性、唯一性、正交性等数学问题根本无法进行，甚至连“什么信号能进行EMD分析”目前也无法解释。 其二，算法本身是操作性的，到目前为止也是经验的（正如算法的名称一样），在没有找到其理论支撑之前，无从考究。 其三，一种算法，不可能对任何信号都有效，所以不要指望EMD可以处理任何信号。 b) 从IMF的定义看的确要求IMF是对称的，但是这不意味着要求信号本身具有这样的特性，也并不要求信号是正弦、余弦等的合成，我想，之所以EMD能引起那么多人关注，除了所谓的“传销”得当以外，更重要的是它在实际中的表现，如果只能处理规则的信号，那么它的影响（包括好的和也许坏的）远不可能如此成功。 c) EMD从高到低产生各IMF的特性就意味着它可以用来去噪，而并非在使用EMD之前用其他方法进行噪声处理。 举个例子吧，我这段时间做的脑功能激活区检测，本质上就是去除信号的噪声，把原始的刺激恢复出来的这么一个过程。 实现结果是很不错的，无论对于加性的服从规则分布（例如高斯分布、均匀分布等）的随机信号，还是对于乘性的服从规则分布（我只测试了poisson分布）的随机信号。 当然了，后者的结果当然比不上前者，不过足以超过用于检测的传统方法。 个人认为EMD之所以在实际中那么有效，是因为它能处理非平稳、非线性的时间序列。 3. 目前对EMD方法的改进分为两个方面，一个是实验层面的，另一个是理论层面的，相对来说，后者少之又少。 a) 前者主要包括是两个部分。 实际上，这是大家在利用EMD进行信号分解时采取的一些主观规则。 其一是根据对零均值条件的主观理解，使用了不同的方法作为IMF滤波停止条件；其二是利用三次样条计算信号的上、下包络时，根据信号两端的走势，使用了特定的端点延拓方法。 当使用EMD进行非平稳和非线性信号分解时，在上述两点上使用不同的规则将导致不同的EMD分解结果。 2003年G. Rilling等人对Huang的EMD算法进行的改进就属于第一种，个人认为该条件比Huang原来的条件合理。 而国内学者诸如2001年邓拥军等提出的神经网络方法、2003年黄大吉等提出的镜像闭合法和极值点延拓法以及2004年刘慧婷等提出的多项式拟合算法等，是属于第二种。 至于这两年的研究成果，我还没有整理，呵呵。 b) 后者主要是2004年谌球辉等人提出利用“滑动平均”的方法代替传统的“包络平均”的方法来求出信号的低频。 他们试图借助B样条函数已有的良好性质来为建立EMD的数学基础作进一步推进。 另外，2006年初黄对EMD算法得到的IMF提出了一个后处理算法（本质上是对IMF进行规范化），其目的是为了更加准确的得到瞬时频率和振幅（个人认为这才是真正的包络和瞬时频率，来京之前我试图从局部意义上来证明这个算法的收敛性，但只得到阶段性结果，最近听说我的一个师弟已经从全局意义上基本上证明出来了，待我回去以后再看看具体成果吧，呵呵），算法的思想是把两者尽量分开，把调幅的影响从调频中脱离出来。 该处理方法完全抛弃了Hilbert变换，使得瞬时频率和瞬时振幅更加准确、更有意义总的来说，EMD乃至HHT虽然有很多缺点，但是也并非一无所用，在理论上的证明和进一步完善需要更多的关注，而在实验中的用处就看你的需要和如何发挥它的潜力了。
求助！！关于DRAM的发展史
作为PC不可缺少的重要核心部件——内存，它伴随着DIY硬件走过了多年历程。 从286时代的30pin SIMM内存、486时代的72pin SIMM 内存，到Pentium时代的EDO DRAM内存、PII时代的SDRAM内存，到P4时代的DDR内存和目前9X5平台的DDR2内存。 内存从规格、技术、总线带宽等不断更新换代。 不过我们有理由相信，内存的更新换代可谓万变不离其宗，其目的在于提高内存的带宽，以满足CPU不断攀升的带宽要求、避免成为高速CPU运算的瓶颈。 那么，内存在PC领域有着怎样的精彩人生呢？下面让我们一起来了解内存发展的历史吧。 一、历史起源——内存条概念 如果你细心的观察，显存（或缓存）在目前的DIY硬件上都很容易看到，显卡显存、硬盘或光驱的缓存大小直接影响到设备的性能，而寄存器也许是最能代表PC硬件设备离不开RAM的，的确如此，如果没有内存，那么PC将无法运转，所以内存自然成为DIY用户讨论的重点话题。 在刚刚开始的时候，PC上所使用的内存是一块块的IC，要让它能为PC服务，就必须将其焊接到主板上，但这也给后期维护带来的问题，因为一旦某一块内存IC坏了，就必须焊下来才能更换，由于焊接上去的IC不容易取下来，同时加上用户也不具备焊接知识（焊接需要掌握焊接技术，同时风险性也大），这似乎维修起来太麻烦。 因此，PC设计人员推出了模块化的条装内存，每一条上集成了多块内存IC，同时在主板上也设计相应的内存插槽，这样内存条就方便随意安装与拆卸了内存的维修、升级都变得非常简单，这就是内存“条”的来源 小帖士：内存(Random Access Memory，RAM)的主要功能是暂存数据及指令。 我们可以同时写数据到RAM 内存，也可以从RAM 读取数据。 由于内存历来都是系统中最大的性能瓶颈之一，因此从某种角度而言，内存技术的改进甚至比CPU 以及其它技术更为令人激动。 二、开山鼻祖——SIMM 内存 在主板发布之前，内存并没有被世人所重视，这个时候的内存是直接固化在主板上，而且容量只有64 ～256KB，对于当时PC所运行的工作程序来说，这种内存的性能以及容量足以满足当时软件程序的处理需要。 不过随着软件程序和新一代硬件平台的出现，程序和硬件对内存性能提出了更高要求，为了提高速度并扩大容量，内存必须以独立的封装形式出现，因而诞生了前面我们所提到的“内存条”概念。 在主板刚推出的时候，内存条采用了SIMM（Single In-lineMemory Modules，单边接触内存模组）接口，容量为30pin、256kb，必须是由8 片数据位和1 片校验位组成1 个bank，正因如此，我们见到的30pin SIMM一般是四条一起使用。 自1982年PC进入民用市场一直到现在，搭配处理器的30pin SIMM 内存是内存领域的开山鼻祖）。 随后，在1988 ～1990 年当中，PC 技术迎来另一个发展高峰，也就是386和486时代，此时CPU 已经向16bit 发展，所以30pin SIMM 内存再也无法满足需求，其较低的内存带宽已经成为急待解决的瓶颈，所以此时72pin SIMM 内存出现了（如图3），72pin SIMM支持32bit快速页模式内存，内存带宽得以大幅度提升。 72pin SIMM内存单条容量一般为512KB ～2MB，而且仅要求两条同时使用，由于其与30pin SIMM 内存无法兼容，因此这个时候PC业界毅然将30pin SIMM 内存淘汰出局了. 小帖士：72线的SIMM内存引进了一个FP DRAM（又叫快页内存），在386时代很流行。 因为DRAM需要恒电流以保存信息，一旦断电，信息即丢失，其刷新频率每秒钟可达几百次，但由于FP DRAM使用同一电路来存取数据，所以DRAM的存取时间有一定的时间间隔，这导致了它的存取速度并不是很快。 另外，在DRAM中，由于存储地址空间是按页排列，所以当访问某一页面时，切换到另一页面会占用CPU额外的时钟周期。 三、徘徊不前——EDO DRAM内存 EDO DRAM（Extended Date Out RAM，外扩充数据模式存储器）内存，这是1991 年到1995 年之间盛行的内存条，EDO-RAM同FP
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