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從物聯(lián)網(wǎng)工廠到手術(shù)室：如何設(shè)計更好的通信系統(tǒng)[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動化]

工業(yè)4.0的基礎(chǔ)是可靠的通信基礎(chǔ)設(shè)施。決策者通過基礎(chǔ)設(shè)施從機(jī)器、現(xiàn)場設(shè)備和工廠提取數(shù)據(jù)。要保證機(jī)器人和人機(jī)接口的可靠性，先要深入了解底層技術(shù)選項。

發(fā)表于：11/24/2021

汽車?yán)走_(dá)帶來360度環(huán)繞安全屏障[MEMS|傳感技術(shù)][汽車電子]

如今，雷達(dá)是一項核心汽車技術(shù)，半導(dǎo)體供應(yīng)商現(xiàn)在提供高度優(yōu)化的芯片組，以解決行業(yè)向77GHz頻段轉(zhuǎn)移的問題，該頻段可提供4GHz掃描帶寬。

發(fā)表于：11/24/2021

人工智能新力量意法半導(dǎo)體Deep Edge AI 應(yīng)運而生[人工智能][消費電子]

AI（人工智能）起源于達(dá)特茅斯學(xué)院于1956年舉辦的夏季研討會。在該會議上，“人工智能”一詞首次被正式提出。計算能力的技術(shù)突破推動了人工智能一輪又一輪的發(fā)展。近年來，隨著大數(shù)據(jù)的可用性提高，第三輪人工智能發(fā)展浪潮已經(jīng)來臨。2015年，基于深度學(xué)習(xí)的人工智能算法在ImageNet競賽的圖像識別精度方面首次超過人類，人工智能在發(fā)展道路上高歌猛進(jìn)。隨著計算機(jī)視覺技術(shù)研究取得突破，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在語音識別、自然語言處理等不同研究領(lǐng)域都獲得了巨大的成功?，F(xiàn)在，人工智能已經(jīng)在生活中的方方面面顯示出巨大潛力。

發(fā)表于：11/18/2021

瑞薩電子推出基于新型R-Car S4 SoC和PMIC的汽車網(wǎng)關(guān)解決方案用于下一代汽車計算機(jī)[其他][汽車電子]

　　全球半導(dǎo)體解決方案供應(yīng)商瑞薩電子集團(tuán)（TSE：6723）今日宣布，推出新型汽車網(wǎng)關(guān)解決方案，該方案基于R-Car S4片上系統(tǒng)（SoC）和電源管理IC（PMIC），面向下一代汽車計算機(jī)、通信網(wǎng)關(guān)、域服務(wù)器和應(yīng)用服務(wù)器。伴隨E/E架構(gòu)向域和區(qū)的發(fā)展，瑞薩全新解決方案滿足汽車行業(yè)對高性能、高速網(wǎng)絡(luò)、高網(wǎng)絡(luò)安全和高功能安全等要求。這一解決方案通過軟件的復(fù)用性，以及與R-Car S4無縫配合的新款卓越PMIC，顯著提升開發(fā)效率。

發(fā)表于：11/18/2021

四大能量收集技術(shù)助力突破物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備供電困境[電源技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

長期以來，物聯(lián)網(wǎng)所形成的巨大市場和數(shù)以十億計的龐大設(shè)備數(shù)量已經(jīng)逐漸為人們所熟知。同時，可移動的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備正在變得越來越多，有線電源也并非長久之計。隨著物聯(lián)網(wǎng)市場的持續(xù)蓬勃增長，設(shè)備的供能方式、電池問題正在成為新的挑戰(zhàn)。

發(fā)表于：11/18/2021

指定支持Wi-Fi®的MCU時的注意事項[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢是在一個SoC而非多個離散器件中執(zhí)行更多功能，以精簡物料清單、降低設(shè)計風(fēng)險、減少占用空間。Wi-Fi® MCU即是一個典型，它將Wi-Fi連接與處理器及所需GPIO集成在一起，以滿足多種應(yīng)用的需求。在指定其中一個器件時，需要考慮多個因素，并需審慎進(jìn)行選擇，因此務(wù)必對這些器件有所了解。

發(fā)表于：11/18/2021

基于數(shù)字圖像處理的物流分揀方法及系統(tǒng)[其他][其他]

目前部分快遞公司中小型分揀中心仍存在需要手動錄入快遞地址信息，標(biāo)準(zhǔn)化、自動化程度低等問題，不利于全面自動化的實現(xiàn)。提出了一種基于數(shù)字圖像處理的物流分揀方法，分為快遞面單分割、地址區(qū)域定位和信息識別三個部分。并設(shè)計了硬件和軟件工程化實現(xiàn)系統(tǒng)，通過固定機(jī)位拍攝包裹面單圖像，傳輸?shù)接嬎銠C(jī)上進(jìn)行識別。將識別到的地址信息傳輸?shù)椒謷C(jī)器，從而提高分揀效率。實驗結(jié)果表明，該識別方法和系統(tǒng)具有較好的識別精度和識別速度，能夠滿足工程化實踐要求。

發(fā)表于：11/17/2021

基于CloudSat/CALIPSO數(shù)據(jù)的晉西北地區(qū)云宏觀特征分析[其他][其他]

利用CloudSat/CALIPSO資料對晉西北地區(qū)云宏觀特征進(jìn)行了分析，結(jié)果表明：晉西北地區(qū)云發(fā)生概率的年平均值為58.1%，其中，春季云發(fā)生概率最高，夏季次之，秋、冬兩季相對較低；資料區(qū)分的8類云中，除層云未在晉西北地區(qū)出現(xiàn)外，卷云、高層云、高積云、層積云、積云、雨層云以及深對流云共7類云均有出現(xiàn)，各類云的分布表現(xiàn)出顯著的季節(jié)特征；全年云層分布以單層云系為主，多層云系占比較少，且各類云在單層云及多層云中出現(xiàn)的概率及其垂直分布特征存在較大差異。研究結(jié)果為晉西北地區(qū)的云形態(tài)及發(fā)展規(guī)律、局地氣候研究以及數(shù)值模式模擬等提供了參考和依據(jù)。

發(fā)表于：11/17/2021

RMOF：一種韌性驅(qū)動的微服務(wù)編排框架[其他][其他]

面對多樣化安全威脅，針對微服務(wù)架構(gòu)下的編排調(diào)度問題，提出了一種韌性驅(qū)動的微服務(wù)編排框架(Resilience-driven Microservice Orchestration Framework，RMOF)。RMOF綜合充分考慮系統(tǒng)的韌性目標(biāo)、風(fēng)險、應(yīng)對技術(shù)以及實現(xiàn)代價等，建立在韌性目標(biāo)約束下的微服務(wù)編排模型，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計了一種部分保留的遺傳算法(Partially Preservation Genetic Algorithms，GA-PP)對編排模型進(jìn)行求解，最終形成滿足韌性能力約束的微服務(wù)鏈。實驗結(jié)果表明，RMOF能夠有效建立韌性約束下的微服務(wù)鏈模型，提升系統(tǒng)的韌性能力。

發(fā)表于：11/17/2021

基于驅(qū)控一體技術(shù)的門機(jī)控制器的開發(fā)[其他][其他]

結(jié)合驅(qū)控一體技術(shù)的發(fā)展及市場對快速卷簾門專用控制器的需求，提出一種直接驅(qū)動永磁同步電機(jī)的門機(jī)控制器的實現(xiàn)方案。該控制器硬件由DSP、電源供電模塊、電機(jī)驅(qū)動模塊、輸入輸出模塊及通信模塊等組成，實現(xiàn)了驅(qū)控一體化設(shè)計，提高了門機(jī)控制器的性價比。根據(jù)快速卷簾門控制功能和工藝流程，給出了門機(jī)控制器軟件實現(xiàn)框圖并介紹了其關(guān)鍵控制功能的實現(xiàn)算法。

發(fā)表于：11/17/2021

“商品歸類+區(qū)塊鏈”應(yīng)用場景構(gòu)建的初步構(gòu)想[其他][其他]

關(guān)檢融合以來，商品歸類除了傳統(tǒng)意義的稅收征管要素外，也被賦予了準(zhǔn)入、安全等標(biāo)簽。在新海關(guān)業(yè)務(wù)改革實踐中，諸多海關(guān)業(yè)務(wù)集中矛盾點也突發(fā)在商品歸類這一業(yè)務(wù)線條中。結(jié)合目前商品歸類業(yè)務(wù)、法律法規(guī)與技術(shù)支撐現(xiàn)狀，分析產(chǎn)生痛點與難點的原因，探討建立“商品歸類+區(qū)塊鏈”治理模式的必要性，并就區(qū)塊鏈技術(shù)具有不可篡改性、可追溯性、透明性和隱私保護(hù)性的特征，提出了構(gòu)建商品歸類專屬區(qū)塊鏈的路徑思考。

發(fā)表于：11/17/2021

基于智能合約的分布式數(shù)據(jù)共享模式及其算法研究[其他][信息安全]

針對現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心化存儲所面臨的分布式數(shù)據(jù)一致性、安全性、防篡改性等問題，通過對區(qū)塊鏈及智能合約相關(guān)技術(shù)進(jìn)行介紹，采用拜占庭共識機(jī)制和相關(guān)的密碼技術(shù)，在確保交換數(shù)據(jù)的不可篡改性、不可偽造性和可追溯的情況下，提出了基于智能合約的分布式數(shù)據(jù)共享模式及其應(yīng)用算法，并給出了一致性和安全性分析以及成本評估的方法，在去除第三方可信機(jī)構(gòu)交易信任化、中心化等方面，滿足了數(shù)據(jù)共享的安全性和可信性要求。

發(fā)表于：11/17/2021

融合用戶興趣建模的智能推薦算法研究[其他][其他]

強(qiáng)化學(xué)習(xí)被越來越多地應(yīng)用到推薦系統(tǒng)中。提出一種基于DDPG融合用戶動態(tài)興趣建模的推薦方法（DDPG-LA），使用LSTM網(wǎng)絡(luò)提取用戶的長期興趣，利用注意力機(jī)制方法提取用戶的短期興趣，將兩種興趣結(jié)合作為智能體的狀態(tài)。同時，在LSTM網(wǎng)絡(luò)中加入狀態(tài)增強(qiáng)單元，以加速模型對于用戶長期興趣的建模，在注意力機(jī)制中加入緩解推薦延遲的模塊來解決該方法應(yīng)用于推薦系統(tǒng)中時所產(chǎn)生的缺陷。在Movelines的兩個數(shù)據(jù)集上對模型進(jìn)行實驗，同時在各種測試指標(biāo)上與傳統(tǒng)方法進(jìn)行比較，結(jié)果顯示所提出的算法更具優(yōu)越性。

發(fā)表于：11/17/2021

基于歐氏距離解纏的多角度跨庫人臉表情識別[其他][其他]

當(dāng)前，人臉表情的識別受數(shù)據(jù)庫偏差和姿勢角度差異的影響。為了解決這個問題，提出了一個基于特征解纏的跨數(shù)據(jù)庫無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型。該模型包含三個主要策略：基于歐氏距離的多屬性解纏策略，表情特征內(nèi)部的對比學(xué)習(xí)策略，對抗領(lǐng)域自適應(yīng)策略。該方法首先得到表情、姿勢和庫相關(guān)的特征，并在歐氏空間解纏不同屬性的特征。對比學(xué)習(xí)可以使相同表情標(biāo)簽的特征逼近，不同表情標(biāo)簽的特征疏遠(yuǎn)。對抗領(lǐng)域自適應(yīng)策略使得未被學(xué)習(xí)的目標(biāo)庫樣本和已學(xué)習(xí)過的源庫樣本的特征分布逼近。該方法在8個公開的數(shù)據(jù)庫上展開實驗，得到了充分的驗證。

發(fā)表于：11/17/2021

重要企業(yè)移動辦公網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)防護(hù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

近年來，我國正處于前所未有的高速發(fā)展期，但以軍工單位、政府機(jī)關(guān)及金融能源等為代表的重要企業(yè)使用的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)仍較為保守。移動辦公的普及，給企業(yè)帶來極大便利的同時又挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全架構(gòu)，使企業(yè)面臨新的風(fēng)險。作為對安全保密工作尤其重視的重要企業(yè)，如何適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)發(fā)展新趨勢新模式，通過應(yīng)用移動辦公來達(dá)到降本增效的迫切需求，成為當(dāng)前亟待破解的難點。對重要企業(yè)移動辦公的現(xiàn)狀與問題，從技術(shù)角度分析如何實現(xiàn)移動辦公的數(shù)據(jù)與應(yīng)用安全，以保障使用移動網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行辦公與生產(chǎn)，從而提高科研生產(chǎn)能力。

發(fā)表于：11/17/2021