23、远程数字技术在公证保护中的应用与挑战

远程数字技术在公证保护中的应用与挑战

1. 爱沙尼亚和立陶宛的远程公证情况

在爱沙尼亚,若要进行远程公证行为,需联系爱沙尼亚驻外大使馆。大使馆官员会对申请人进行身份识别,并提供一个配备特殊软件的电脑的独立房间,以便申请人通过视频链接与爱沙尼亚公证员进行一对一沟通。未来,随着安全技术的发展,客户可以在世界任何地方与公证员进行视频通信。

立陶宛采用了德国的公证制度,并根据本国立法进行了修改。该国拥有统一的电子登记系统——eNotaras,公证员和客户通过该系统进行在线交互,包括使用安全的电子手段对文件进行公证。eNotaras信息系统的任务包括:
- 向个人、法人实体和国家机构提供公证服务;
- 确保客户能够方便地获取公证服务;
- 统一信息提交、收集和存储的过程;
- 对公证员履行法定任务所需的数据进行电子处理。

eNotaras信息系统由内部和外部门户组成。内部门户供公证员使用,可执行某些公证服务并访问执行公证行为所需的数据;外部门户供公证客户使用,客户可以在电子空间中为公证行为做准备,通过电子邮件订购公证服务并提交必要的文件,准备好文件后直接前往公证处进行公证。

2. 俄罗斯联邦远程公证的具体情况

2020年12月29日起,俄罗斯联邦立法确定了一系列可以以电子形式(即远程)进行的公证行为,无需申请人亲自到场。这些行为包括:
- 公证员证明翻译的正确性(第81条);
- 向个人和法人实体传输电子文件(第86条);
- 接受非现金存款(第87条);
- 存入非现金资金(第88.1条);
- 以无可争议的方式制作债务催收执行通知(第89条);

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值