电子数据功能性鉴定

通过对软件的源代码进行分析,并在虚拟系统中运行软件,对软件所实现的功能进行截图记录,鉴定其是否具备某种特殊功能。

软件商业秘密鉴定的程序性鉴定之一:对软件代码的安装

提取软件代码是第一步,紧接着是对软件代码进行安装,部分软件代码需要在运行的环境才能进行软件代码的比较,必然需要对游戏界面进行比较等。对软件代码的安装,可以选择对两套软件代码同时安装或先后安装。在安装的过程中,可以不管其安装使用的文件是不是相同,因为安装使用的文件仅仅是帮助用于对比鉴定文件进行运营的辅助手段,不会影响到用于对比的软件代码,不会对软件商业秘密鉴定造成实质上的影响。通过对比安装过程中的屏幕显示,如软件信息以及使用功能键后的屏幕显示等是否相同。

软件商业秘密鉴定的程序性鉴定之二:软件代码名称对比

在软件代码提取、安装完成后,接下来需要对软件代码进行一系列的对比,对比从外而内,由表及里,一步一步深入进行比较。首先进行比较的应当是软件代码名称类形式上的比较。比如对其安装后的目录,以及各文件进行对比。这种比较是对软件代码表观现象进行比较,包括文件名、文件长度、文件建立时间、文件修改的时间、文件上传、文件属性等几个部分。通常情况下,软件商业秘密侵权人使用的软件代码的环境会有权利人利用软件代码的环境有一定的不同,大部分侵权人会在权利人已有的软件代码基础上,进行部分修改;另一方面,由于侵权人明知自己实施的是侵犯他人软件商业秘密的行为,为规避侵权,或者为降低侵权风险,一般都会对权利人的软件代码作出一定的修改。这就会导致侵权人使用的软件代码与权利人的软件代码绝大多少情况下,不可能完全一致,但这不能否定侵权事实,这也是软件商业秘密鉴定存在的原因。由于侵权人能够修改的毕竟还是只能是少数部分,不可能对绝大多数软件代码进行修改,也不可能对核心代码进行修改,所以绝大部分的软件代码的文件的表观现象还都应当是一致的。

软件商业秘密鉴定的程序性鉴定之三:软件代码使用过程对比

在对软件代码名称进行对比后,下一步是对软件代码使用过程进行对比。在这个阶段的对比,可能会涉及到使用过程中的加密、解密过程,但加密、解密过程不是此处所要进行的对比,因为软件商业秘密鉴定对比的是具体的软件代码,是对软件功能、内容有着实质影响的部分,加密只是权利人保护软件代码的手段、解密只是侵权人为获得软件代码而实施的破坏防护的手段。因此,加密、解密过程本身不是软件代码对比要涉及的内容,也不是软件商业秘密鉴定所针对的对象。在对软件代码使用过程进行对比时,是对软件代码使用过程中的屏幕显示、使用方法、功能、功能键、以往范例等进行对比,特别是对于屏幕显示,要仔细对其普通文献和下拉、内容、选择项、弹出菜单的方位等进行对比。

软件商业秘密鉴定的程序性鉴定之四:对软件代码的提取

软件商业秘密鉴定的基础是代码,然后对代码进行比较,因此只要进行软件商业秘密鉴定,必然涉及到对代码的提取问题,这关系到用于对比的软件代码的来源以及来源是否合法的问题。具体而言,涉及到权利人的软件代码的提取,以及侵权人软件代码的提取,提取时特别要注意不要将双方检材的代码进行混淆,如果混淆,必然会影响软件代码同一性对比结果。


 

具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
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