基于STM32的多源數(shù)據(jù)采集板卡設(shè)計(jì)

以STM32F429芯片為控制核心，實(shí)現(xiàn)了多源數(shù)據(jù)采集板卡的設(shè)計(jì)、制作、調(diào)試及驅(qū)動(dòng)軟件的編寫(xiě)。板卡具有2路獨(dú)立CAN總線(xiàn)、2路獨(dú)立RS485、4路RS232、8路輸入和8路輸出可配置GPIO端口，且板載GPS/BD模塊。軟件功能包括所有接口驅(qū)動(dòng)與GPS/BD模塊位置地理信息提取。經(jīng)測(cè)試表明，全負(fù)荷工作時(shí)，所有數(shù)據(jù)通道均處于良好的工作狀態(tài)，各端口能夠按約定波特率以最大數(shù)據(jù)更新速率同步收發(fā)數(shù)據(jù)。此外，板卡各接口模塊均進(jìn)行電器隔離，數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定可靠，滿(mǎn)足設(shè)備長(zhǎng)時(shí)間加電工作的要求。

發(fā)表于：2019/11/22

Molex榮獲思科 2019 年卓越技術(shù)賦能獎(jiǎng)

(新加坡 – 2019 年11月21日) 全球領(lǐng)先的電子解決方案制造商Molex宣布榮獲思科的 2019 年卓越技術(shù)賦能獎(jiǎng)。在美國(guó)加利福尼亞州圣克拉拉會(huì)議中心舉辦的第 28 屆年度供應(yīng)商答謝活動(dòng)上，思科公布了獲獎(jiǎng)?wù)呙麊巍?/a>

英特爾積極賦能計(jì)算機(jī)視覺(jué)開(kāi)發(fā)者 軟硬結(jié)合提供全面新體驗(yàn)

近日，由深圳極視角科技有限公司主辦、英特爾提供戰(zhàn)略支持的“CV 101-計(jì)算機(jī)視覺(jué)青年開(kāi)發(fā)者技術(shù)與應(yīng)用大會(huì)暨榜單活動(dòng)頒獎(jiǎng)典禮”在深圳圓滿(mǎn)落幕。本次大會(huì)聚焦于人工智能落地應(yīng)用最廣的計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，匯聚了全球極具代表性的行業(yè)專(zhuān)家、一流企業(yè)家、計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域?qū)W者研究員、算法工程師、業(yè)界人士等近500位參會(huì)者，共同探討計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的最新技術(shù)和未來(lái)趨勢(shì)，展望人工智能在未來(lái)生產(chǎn)生活中的無(wú)限可能。此外，大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)還為“CV 101-計(jì)算機(jī)視覺(jué)青年開(kāi)發(fā)者榜單”活動(dòng)中所評(píng)選出的開(kāi)發(fā)者榜單Top30、開(kāi)發(fā)者榜單獎(jiǎng)項(xiàng)、英特爾 OpenVINO專(zhuān)項(xiàng)獎(jiǎng)的獲獎(jiǎng)?wù)吲e行了頒獎(jiǎng)儀式。

發(fā)表于：2019/11/21

用于電聲測(cè)試儀的精密信號(hào)源設(shè)計(jì)

為了提高電聲測(cè)儀試參數(shù)測(cè)量的精確度，針對(duì)電聲測(cè)試儀校準(zhǔn)設(shè)計(jì)了一款基于DDS芯片的精密信號(hào)源。該信號(hào)發(fā)生器采用直接數(shù)字合成技術(shù)，包括STM32最小系統(tǒng)、DDS芯片系統(tǒng)、帶通濾波器模塊以及數(shù)字電位器。利用STM32控制濾波器模塊對(duì)于DDS模塊產(chǎn)生信號(hào)的諧波成分和噪聲進(jìn)行濾除，實(shí)現(xiàn)高精度的正弦波信號(hào)的產(chǎn)生，以便于電聲測(cè)試儀系統(tǒng)測(cè)量精度的提高。通過(guò)對(duì)數(shù)字電位器的控制，實(shí)現(xiàn)了電聲測(cè)試儀對(duì)于信號(hào)不同幅值的需求。

發(fā)表于：2019/11/21

DALI 2.0智能照明主控器的研究與實(shí)現(xiàn)

為了確保數(shù)字可尋址調(diào)光接口(Digital Addressable Lighting Interface，DALI)系統(tǒng)的兼容性，進(jìn)一步提升智能化照明控制效果，系統(tǒng)地研究了DALI 2.0標(biāo)準(zhǔn)的接口線(xiàn)路及協(xié)議。設(shè)計(jì)了內(nèi)置總線(xiàn)電源及接口電路的DALI 2.0主控器，并設(shè)計(jì)了配套的PC上位機(jī)軟件。提升了主控器的自主運(yùn)行能力，使主控器成為照明系統(tǒng)的“大腦”。實(shí)施了包含主控器、照度傳感器及LED驅(qū)動(dòng)裝置的照明系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，主控器自動(dòng)處理照度傳感器的事件報(bào)告并自主控制環(huán)境照明亮度，達(dá)到了智能管理、降低照明能耗的效果。

發(fā)表于：2019/11/21

PMS2.0系統(tǒng)健康度模型及對(duì)策分析

針對(duì)復(fù)雜計(jì)算環(huán)境下運(yùn)維監(jiān)控需求，提出業(yè)務(wù)系統(tǒng)健康度模型，該模型建立業(yè)務(wù)系統(tǒng)從微觀(guān)層面（多元化的、細(xì)粒度的監(jiān)測(cè)指標(biāo)）到宏觀(guān)層面的“健康度”評(píng)測(cè)方法體系和過(guò)程，為企業(yè)穩(wěn)定健康的業(yè)務(wù)服務(wù)提供有效的運(yùn)維保障方法。并針對(duì)PMS2.0系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)踐。

發(fā)表于：2019/11/21

瑞薩電子推出業(yè)界首款適用于工業(yè)自動(dòng)化的ASi-5 ASSP

　　2019 年 11 月 20 日，日本東京訊 - 全球領(lǐng)先的半導(dǎo)體解決方案供應(yīng)商瑞薩電子株式會(huì)社（TSE：6723）今日宣布，推出業(yè)界首款全面實(shí)現(xiàn)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備ASi-5（執(zhí)行器-傳感器接口規(guī)范V5）標(biāo)準(zhǔn)的芯片解決方案——ASI4U-V5 ASSP。與ASi-3相比，ASi-5具備更卓越的性能與可用性，可提供低至1.27ms周期時(shí)長(zhǎng)、線(xiàn)纜長(zhǎng)度達(dá)200米，并支持每網(wǎng)段96臺(tái)從設(shè)備。已經(jīng)過(guò)現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)證的ASSP為開(kāi)發(fā)人員使用傳感器、執(zhí)行器以及需要簡(jiǎn)單且經(jīng)濟(jì)高效現(xiàn)場(chǎng)總線(xiàn)連接的其它工業(yè)設(shè)備，提供了易于使用的現(xiàn)場(chǎng)總線(xiàn)集成選項(xiàng)。

發(fā)表于：2019/11/20

2019年Q2智能手機(jī)和平板電腦GPU市場(chǎng)份額：Arm保持領(lǐng)先，蘋(píng)果獲取份額

　Strategy Analytics手機(jī)元件技術(shù)服務(wù)最新發(fā)布的研究報(bào)告《2019年Q2智能手機(jī)和平板電腦GPU市場(chǎng)份額：蘋(píng)果獲得了GPU份額》指出，2019年Q2全球智能手機(jī)和平板電腦GPU出貨量同比下降9％。

發(fā)表于：2019/11/20

英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究社區(qū)迎來(lái)企業(yè)成員，埃森哲、空中客車(chē)、通用電氣、日立首批加入

　今天，英特爾宣布包括埃森哲、空中客車(chē)、通用電氣、日立在內(nèi)的首批企業(yè)成員加入快速發(fā)展的英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究社區(qū) (Intel Neuromorphic Research Community，本文簡(jiǎn)稱(chēng)INRC)。在過(guò)去一年里，INRC的規(guī)模擴(kuò)大了兩倍，現(xiàn)有超過(guò)75 家組織，包括全球領(lǐng)先的大學(xué)、政府實(shí)驗(yàn)室、神經(jīng)擬態(tài)類(lèi)初創(chuàng)公司，如今又迎來(lái)了數(shù)家《財(cái)富》世界 500 強(qiáng)企業(yè)。

發(fā)表于：2019/11/20

基于改進(jìn)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站監(jiān)控信息點(diǎn)表優(yōu)化分析

變電站監(jiān)控信息點(diǎn)表作為智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)支撐的尤為關(guān)鍵環(huán)節(jié)，目前對(duì)其數(shù)據(jù)提取、管理、整合、應(yīng)用的技術(shù)手段創(chuàng)新需求格外迫切。因此，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能算法，構(gòu)建變電站監(jiān)控信息點(diǎn)表數(shù)據(jù)融合模型；借助以上模型完成變電站監(jiān)控信息冗余數(shù)據(jù)的特征提取工作，并基于矩陣分析對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法予以改進(jìn)，進(jìn)一步壓縮變電站監(jiān)控信息關(guān)聯(lián)維數(shù)，最終實(shí)現(xiàn)變電站監(jiān)控信息點(diǎn)表的優(yōu)化工作。通過(guò)仿真效果分析，該方法降低了變電站監(jiān)控信息數(shù)據(jù)處理量，提升了變電站監(jiān)控信息人工智能性。

發(fā)表于：2019/11/20