工信部拟规定:APP自行更新须得到用户同意

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近日,根据工信部的最新规定,Android平台上的应用程序(APP)在未经用户同意的情况下,将不得自行进行更新。这一规定旨在保护用户的隐私和数据安全,并提供更多的控制权给用户。下面将详细介绍这一规定的背景、目的和相关的源代码示例。

背景

随着智能手机的普及和移动应用的快速发展,APP更新已成为用户体验和软件功能完善的重要环节。然而,一些APP在更新过程中滥用用户权限、未经充分告知或未经用户同意收集个人信息的问题也逐渐突显。为了解决这些问题,工信部决定出台相关规定,限制APP在未经用户同意的情况下自动更新。

目的

这一规定的目的是保护用户的个人隐私和数据安全,加强对APP更新过程的监管,并提供更多的选择和控制权给用户。通过要求APP在更新前必须获得用户的明确同意,用户可以更好地掌握自己的数据流动和隐私权。

源代码示例

为了遵守这一规定,开发人员可以使用以下示例代码,在APP更新前获取用户的同意:

public class UpdateManager {
   
   
    // 检查是否有新版本可用
    public 
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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