我的冉隐私政策

引言

"我的冉"深知个人信息对您的重要性,并重视您的个人信息保护。我们依据法律法规、并向您说明我们处理您个人信息的规则,以便更好地保障您的权利。

我们将遵循合法、正当、必要的原则,收集和使用您的个人信息。如果您提供的是他人个人信息,请您确保已取得相关主体的授权,我们保留随时核查这些个人信息合法来源的权利。我们收集和使用您的个人信息区分两类不同功能需求:

基本业务功能。基本业务功能是实现向您提供产品与服务所必需,或是为防范风险、保障安全、实现合规所必要,您应按照我们的功能需求向我们提供或允许我们收集和使用您的必要个人信息;

我们非常重视信息安全,并采取合理的预防措施,保护个人信息:

为确保信息安全,我们会在可接受的安全水平范围内采用各种保护措施。我们将遵循业界标准,采取有效的安全防护手段,防止个人信息遭受未经授权的访问、使用或修改,以及避免数据损坏或丢失。

我们的具体做法包括:对用户信息进行分级分类和数据访问权限划分;制定内部数据管理制度和操作规程,确保从数据获取、使用到销毁的整个过程都有严格的流程要求,降低用户隐私数据被非法使用的风险;明确各部门及其负责人在接触用户个人信息时的安全管理责任;对员工和代理人实施权限管理,对批量导出、复制和销毁个人信息的行为进行审查;妥善保管记录用户个人信息的纸质、光盘、电磁等多种载体;采取防止网络入侵、防病毒等措施;以及记录对用户个人信息操作的相关人员、时间、地点和事项等信息。

若发生个人信息泄露等安全事件,我们将按照规定及时处置,阻止安全事件扩大。同时,我们还将按照监管部门要求,主动上报信息安全事件的处置情况。

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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