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WiSA E創(chuàng)新技術(shù)支持電視機(jī)無需HDMI連接線傳輸多聲道音頻[嵌入式技術(shù)][其他]

　　美國俄勒岡州比弗頓市 — 2023年3月16日 — 為智能設(shè)備和下一代家庭娛樂系統(tǒng)提供沉浸式無線聲效技術(shù)的領(lǐng)先供應(yīng)商WiSA Technologies股份有限公司（NASDAQ股票代碼：WISA）宣布：已開發(fā)并演示了其最新的WiSA E技術(shù)，該技術(shù)旨在賦能下一代沉浸式音頻產(chǎn)品。WiSA E專為電視機(jī)而設(shè)計(jì)，可提供高質(zhì)量的多聲道音頻傳輸，可支持多達(dá)8（甚至10）個(gè)獨(dú)立揚(yáng)聲器單元，而無需HDMI線纜連接到條形音箱（soundbar）。

發(fā)表于：3/18/2023

是德科技 O-RAN 解決方案被 CableLabs 5G 實(shí)驗(yàn)室選中[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

　　是德科技公司（NYSE：KEYS）近日宣布，KORA（Keysight Open RAN Architect）解決方案已被 CableLabs 5G 實(shí)驗(yàn)室選中，用于在 2023 年度 5G 行業(yè)挑戰(zhàn)賽期間驗(yàn)證O-RAN組件的互操作性。該挑戰(zhàn)賽由美國國家遠(yuǎn)程通信和信息管理局（NTIA）和美國國防部聯(lián)合主辦。

發(fā)表于：3/18/2023

【向?qū)捊麕а葸M(jìn)】：您能跟上寬禁帶測試要求的步伐嗎？[測試測量][汽車電子]

　　碳化硅（SiC）和氮化鎵（GaN）為代表的新一代寬禁帶（WBG）材料的使用度正變得越來越高。在電氣方面，這些物質(zhì)比硅和其他典型半導(dǎo)體材料更接近絕緣體。這些物質(zhì)的采用旨在克服硅的局限性，而這些局限性源自其是一種窄禁帶材料，所以會(huì)引發(fā)不良的導(dǎo)電性泄漏，且會(huì)隨著溫度、電壓或頻率的提高而變得更加明顯。這種泄漏的邏輯極限是不可控的導(dǎo)電率，相當(dāng)于半導(dǎo)體運(yùn)行失效。

發(fā)表于：3/17/2023

芯原已向客戶交付支持8K@120FPS VVC/H.266的多格式視頻硬件解碼器Hantro VC9000D[顯示光電][數(shù)據(jù)中心]

　　2023年3月15日，德國紐倫堡——芯原股份（芯原，股票代碼：688521.SH）今日宣布其多格式視頻硬件解碼器Hantro VC9000D現(xiàn)可支持最新通用視頻編碼（Versatile Video Coding，簡稱VVC/H.266）標(biāo)準(zhǔn)的解碼，為數(shù)據(jù)中心、高清電視、高端智能手機(jī)等設(shè)備提供靈活可配置的先進(jìn)視頻解碼解決方案。

發(fā)表于：3/17/2023

大聯(lián)大詮鼎集團(tuán)推出基于Richtek產(chǎn)品的鋰電池充電器方案[電源技術(shù)][消費(fèi)電子]

　　2023年3月16日，致力于亞太地區(qū)市場的領(lǐng)先半導(dǎo)體元器件分銷商---大聯(lián)大控股宣布，其旗下詮鼎推出基于立锜科技（Richtek）RT9490WSC芯片的鋰電池充電器方案。

發(fā)表于：3/16/2023

基于微源半導(dǎo)體、中科藍(lán)訊和艾為電子產(chǎn)品的TWS耳機(jī)充電倉方案[電子元件][消費(fèi)電子]

　　2023年3月14日，致力于亞太地區(qū)市場的領(lǐng)先半導(dǎo)體元器件分銷商---大聯(lián)大控股宣布，其旗下世平推出基于微源半導(dǎo)體（LPS）LP7810QVF、LP5305QVF、LPB1003B5F芯片和中科藍(lán)訊（Bluetrum）AB132A MCU以及艾為電子（awinic）AW86504STR霍爾傳感器的無線耳機(jī)充電倉方案的TWS耳機(jī)充電倉方案。

發(fā)表于：3/14/2023

羅德與施瓦茨、高通和銥星通信合作測試驍龍衛(wèi)星通信解決方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

　　羅德與施瓦茨近期合作測試和驗(yàn)證了驍龍®衛(wèi)星通信解決方案，這是高通為下一代安卓智能手機(jī)提供的基于衛(wèi)星的連接解決方案。對(duì)于想要提供手機(jī)信號(hào)真正覆蓋全球的智能手機(jī)制造商而言，他們可以依靠R&S的測試設(shè)備來驗(yàn)證其產(chǎn)品的全部功能。R&S CMW100非信令無線測試儀已被高通公司的®加速開發(fā)資源工具包（QDART）支持，能在研發(fā)和生產(chǎn)測試中驗(yàn)證銥星®的波形。

發(fā)表于：3/14/2023

派拓網(wǎng)絡(luò)：網(wǎng)絡(luò)安全五大誤區(qū)：網(wǎng)絡(luò)安全五大誤區(qū)[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

盡管安全問題老生常談，但一些普遍存在的誤區(qū)仍然可能讓企業(yè)隨時(shí)陷入危險(xiǎn)境地。為了有效應(yīng)對(duì)當(dāng)前層出不窮且不斷變換的網(wǎng)絡(luò)威脅，最大程度規(guī)避潛在風(fēng)險(xiǎn)，深入了解網(wǎng)絡(luò)安全的發(fā)展趨勢必不可少。即使部署了最新且最先進(jìn)的硬件和解決方案并嚴(yán)格遵守行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，也不足以100%確保網(wǎng)絡(luò)安全，而且暫時(shí)沒有受到攻擊也并不代表安全措施就固若金湯。派拓網(wǎng)絡(luò)總結(jié)了以下網(wǎng)絡(luò)安全五大誤區(qū)。

發(fā)表于：3/14/2023

為工業(yè)設(shè)備“治未病”開良方，ADI OtoSense 智能電機(jī)傳感器方案加速運(yùn)維數(shù)智化轉(zhuǎn)型[MEMS|傳感技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

古語云“上醫(yī)治未病，下醫(yī)治已病”，近年來隨著智能可穿戴設(shè)備的普及以及健康保健意識(shí)的增強(qiáng)，預(yù)防性健康管理越來越被公眾所重視，“治未病”理念已深入人心。設(shè)備如人，傳統(tǒng)運(yùn)維是“反應(yīng)式”的發(fā)現(xiàn)故障再進(jìn)行處理，如今同樣需要“治未病”的預(yù)測性維護(hù)（PdM），在故障發(fā)生前做出預(yù)警和判斷，避免安全隱患，減少停機(jī)時(shí)間。

發(fā)表于：3/13/2023

RedCap: 5G時(shí)代的新蜂窩物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

發(fā)表于：3/13/2023

RS-485 收發(fā)器常見問題解答[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動(dòng)化]

您是否希望學(xué)習(xí) RS-485 收發(fā)器的設(shè)計(jì)教程？本文基于 TI E2E? 社區(qū)中的常見問題提供了一些解答，對(duì)于任何希望詳細(xì)了解此通信標(biāo)準(zhǔn)的人來說都是非常有用的資源。

發(fā)表于：3/13/2023

試析美國主流媒體在推特平臺(tái)關(guān)于涉華疫情的發(fā)文特征[其他][其他]

在中國新冠疫情面臨新一輪攻堅(jiān)戰(zhàn)的當(dāng)下，美國媒體對(duì)涉華疫情話題的關(guān)注也呈持續(xù)態(tài)勢。以美國主流媒體在推特平臺(tái)發(fā)布的涉華疫情推文及其下評(píng)論轉(zhuǎn)發(fā)等數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，媒體涵蓋美國有線電視新聞網(wǎng)、美聯(lián)社等10家美國主流媒體，時(shí)間跨度為2022年8月24日至2022年11月23日，共采集163條涉華疫情推文以及約8 788條評(píng)論轉(zhuǎn)發(fā)等數(shù)據(jù)。通過定量分析方法總結(jié)美國主流媒體對(duì)涉華疫情的推特發(fā)文特征，進(jìn)一步明晰其報(bào)道偏向與手法，并就中國涉疫信息的對(duì)外傳播提出建議。

發(fā)表于：3/10/2023

融合DBSCAN多測點(diǎn)算法的磁方位校正[其他][其他]

單測點(diǎn)校正法計(jì)算復(fù)雜、不穩(wěn)定、誤差較大，無法滿足井下地磁方位角的精度要求。基于間接單測點(diǎn)分析法和Brooks多測點(diǎn)分析法，提出一種新方法，通過DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法識(shí)別并剔除噪聲，采用橢圓校正法校正徑向干擾，軸向干擾則由單軸多測點(diǎn)分析法校正。實(shí)驗(yàn)證明：改進(jìn)多測點(diǎn)法不僅可以進(jìn)一步提高橢圓校正的擬合效果，還能降低噪聲對(duì)參考點(diǎn)計(jì)算值的影響，計(jì)算得到的方差曲線收斂性更強(qiáng)、更穩(wěn)定，校正后方位角誤差進(jìn)一步降低。

發(fā)表于：3/10/2023

基于時(shí)空注意力金字塔卷積的動(dòng)作識(shí)別[其他][其他]

動(dòng)作識(shí)別算法需要從視頻中提取空間和時(shí)域特征，對(duì)計(jì)算存儲(chǔ)資源要求較高?；?D CNN的網(wǎng)絡(luò)更為輕量，但從視頻中提取時(shí)域特征的能力較弱，動(dòng)作識(shí)別性能通常受到限制。S-TPNet提出時(shí)空金字塔模塊以獲取圖像序列的時(shí)間粒度特征，有效提升了基于2D CNN的動(dòng)作識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的性能?；赟-TPNet，設(shè)計(jì)了時(shí)空注意力模型以凸顯空間和時(shí)間上的重要特征。為降低輸入數(shù)據(jù)量，通常抽取局部視頻幀作為輸入，為降低采樣幀與整體視頻之間的不穩(wěn)定差異，設(shè)計(jì)了自適應(yīng)等間隔采樣策略。實(shí)驗(yàn)表明，在未預(yù)訓(xùn)練的情況下，本網(wǎng)絡(luò)在UCF-101和HMDB-51數(shù)據(jù)集上分別將Top-1精度提高了5.1%和3.3%，并且不會(huì)大幅增加所需參數(shù)。

發(fā)表于：3/10/2023

基于三維時(shí)空注意的密集連接視頻超分算法[其他][其他]

針對(duì)視頻超分對(duì)時(shí)間幀間信息以及分層信息的利用不充分，設(shè)計(jì)了一種具有空間時(shí)序注意力機(jī)制的密集可變形視頻超分辨率重建網(wǎng)絡(luò)。利用三維卷積來提取經(jīng)可變形卷積模塊對(duì)齊后的相鄰幀之間的時(shí)間序列信息，同時(shí)設(shè)計(jì)具有步幅卷積層的輕量級(jí)模塊來提取空間注意力信息。在特征重構(gòu)階段引入密集連接，充分利用分層特征信息以實(shí)現(xiàn)更好的特征重建。選取公共數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明，提出的算法在客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)與視覺對(duì)比效果上都有提升。

發(fā)表于：3/10/2023