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出身清華姚班，斯坦福博士畢業(yè)，她的畢業(yè)論文成了「爆款」[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

很少有人的博士論文能夠成為「爆款文章」，但陳丹琦做到了。這位近日從斯坦福畢業(yè)的計算機(jī)科學(xué)博士引發(fā)了人們的廣泛關(guān)注。

發(fā)表于：2/28/2019

MIT開發(fā)出首個碳納米管混合信號集成電路[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

SHARC進(jìn)擊：麻省理工學(xué)院的自我修復(fù)模擬采用RRAM和CNFET技術(shù)，被用于在4位電容數(shù)模轉(zhuǎn)換器中制造碳納米管運(yùn)算放大器。

發(fā)表于：2/28/2019

使用超低噪聲LDO提供“干凈”的電源[電源技術(shù)][其他]

線性穩(wěn)壓器集成電路(IC)將電壓從較高電平降至較低電平，且無需電感。低壓差(LDO)線性穩(wěn)壓器是一種特殊類型的線性穩(wěn)壓器，其壓差（需要保持穩(wěn)壓的輸入和輸出電壓之間的差值）通常低于400 mV。早期的線性穩(wěn)壓器設(shè)計提供大約1.3 V的壓差，這意味著對于5 V的輸入電壓，器件進(jìn)行調(diào)節(jié)可實(shí)現(xiàn)的最大輸出僅為3.7 V左右。然而，在當(dāng)今更復(fù)雜的設(shè)計技術(shù)和晶圓制造工藝條件下，“低”大致定義為<100mV到300mV左右。

發(fā)表于：2/28/2019

基于改進(jìn)SFM的三維重建算法研究[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

針對現(xiàn)有運(yùn)動恢復(fù)結(jié)構(gòu)算法重建模型存在點(diǎn)云稀疏等問題，提出一種利用不同匹配數(shù)據(jù)進(jìn)行模型重建的算法。首先通過對比上下文直方圖(CCH)生成匹配數(shù)據(jù)，利用M估計抽樣一致(MSAC)估算圖像基礎(chǔ)矩陣，進(jìn)而分解得到平移和旋轉(zhuǎn)矩陣，并根據(jù)相機(jī)內(nèi)參計算投影矩陣，然后利用KLT匹配算法更新匹配數(shù)據(jù)，最后三角化生成三維點(diǎn)云。該算法匹配精度高，圖像基礎(chǔ)矩陣易于收斂，通過位移實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)匹配，彌補(bǔ)了圖像低頻區(qū)域匹配數(shù)據(jù)不足的缺陷。實(shí)驗結(jié)果表明，與現(xiàn)有算法相比，該算法生成的點(diǎn)云更致密；在真實(shí)環(huán)境下，該算法可用于物體三維重建。

發(fā)表于：2/28/2019

基于AdaBoost-PSO-ELM算法的滑坡位移預(yù)測研究[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

礦山排土場滑坡的過程是一個動態(tài)、大延遲、高度非線性的特性問題，影響礦山排土場滑坡的因素眾多，各個特性指標(biāo)間相互影響，關(guān)于排土場滑坡預(yù)警并沒有嚴(yán)格的劃分標(biāo)準(zhǔn)。對此，提出一種自適應(yīng)提升算法(Adaptive Boosting，AdaBoost)、改進(jìn)的粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)和極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine，ELM)相結(jié)合的礦山排土場滑坡短期預(yù)測方法。該方法首先利用粒子群優(yōu)化算法得出ELM模型的最佳輸入?yún)?shù)，再通過自適應(yīng)提升算法將得到的多個極限學(xué)習(xí)機(jī)弱預(yù)測器組成新的強(qiáng)預(yù)測器并進(jìn)行預(yù)測，最后以某礦山排土場采集的數(shù)據(jù)為算例，結(jié)果表明改進(jìn)的組合方法的預(yù)測精度明顯優(yōu)于由粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化參數(shù)的極限學(xué)習(xí)機(jī)模型和單獨(dú)的極限學(xué)習(xí)機(jī)模型的預(yù)測精度，其預(yù)測結(jié)果接近于真實(shí)值，為實(shí)現(xiàn)礦山排土場滑坡預(yù)警提供了可能。

發(fā)表于：2/28/2019

微型技術(shù) 影響全球：突破性TI BAW諧振器技術(shù)打造全新電子心跳[模擬設(shè)計][醫(yī)療電子]

近日，德州儀器（TI）發(fā)布了兩款全新的基于體聲波(BAW, bulk acoustic wave)諧振器技術(shù)的核心產(chǎn)品。這些微型計時器尺寸僅有100微米，比頭發(fā)的直徑還小，但它們的運(yùn)行頻率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于石英晶體，可實(shí)現(xiàn)更優(yōu)異的系統(tǒng)性能。

發(fā)表于：2/28/2019

? 基于Cuckoo平臺的HDBSCAN惡意代碼聚類算法*[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

? 泛在網(wǎng)絡(luò)日益受到各種各樣的惡意代碼攻擊，已經(jīng)嚴(yán)重威脅到各個領(lǐng)域的信息安全和網(wǎng)絡(luò)安全。為了分析不同種類惡意代碼之間的異同性，通過搭建Cuckoo沙箱平臺模擬惡意代碼運(yùn)行環(huán)境研究其聚類情況，以此來獲得惡意樣本模擬運(yùn)行的行為分析報告；在特征提取上為了全面覆蓋惡意代碼的主要行為，結(jié)合了動態(tài)行為特征和內(nèi)存特征；之后利用t-SNE機(jī)器學(xué)習(xí)算法來對特征屬性實(shí)現(xiàn)非線性降維；最后對傳統(tǒng)的DBSCAN算法進(jìn)行改進(jìn)，將改進(jìn)后的算法HDBSCAN結(jié)合惡意代碼的行為特征來完成惡意代碼的聚類。實(shí)驗結(jié)果表明，相比于經(jīng)典聚類算法，改進(jìn)后的聚類算法提高了聚類質(zhì)量，獲得了更好的聚類效果，因此具有較高的可行性。

發(fā)表于：2/28/2019

或許這才是物聯(lián)網(wǎng)所需的嵌入式AI處理器[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

日前，法國半導(dǎo)體初創(chuàng)公司GreenWaves Technologies(GreenWaves) 宣布，獲得由華米科技參與領(lǐng)投，公司天使輪領(lǐng)投公司--Soitec以及其他投資人共同參與的共計七百萬歐元的A輪融資。

發(fā)表于：2/27/2019

蘋果電腦最早明年放棄Intel處理器，轉(zhuǎn)用自己的Arm芯片[嵌入式技術(shù)][消費(fèi)電子]

此前外界普遍預(yù)計，蘋果最早將在2020年放棄英特爾處理器，轉(zhuǎn)而采用自己的ARM芯片。Axios報道今日稱，一些開發(fā)人員和英特爾高管預(yù)計最早明年蘋果就會采取這一行動。據(jù)Axios報道，盡管蘋果公司尚未公開表態(tài)，但開發(fā)人員和英特爾高管已私下表示，他們預(yù)計蘋果公司最早明年就會放棄英特爾處理器，轉(zhuǎn)而采用自己的ARM芯片。

發(fā)表于：2/27/2019

SmartSens在ISSCC 2019 圖像傳感器技術(shù)領(lǐng)域報告會作開場報告，收錄論文搶先披露[可編程邏輯][消費(fèi)電子]

2019年2月21日 —— 2018年是5G和人工智能產(chǎn)業(yè)大爆發(fā)的一年。配合5G強(qiáng)大的連接性， AI將在未來實(shí)現(xiàn)云與終端之間最靈活的匹配。圍繞著5G與AI，相關(guān)技術(shù)及應(yīng)用成為當(dāng)前科技熱點(diǎn)。

發(fā)表于：2/27/2019

二十年堅持，富士通能讓FRAM成為主流嗎？[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

市場經(jīng)濟(jì)下每一個技術(shù)領(lǐng)域的競爭都是一場叢林法則的生動演繹。隨著物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)等新興應(yīng)用的爆發(fā)增長，存儲器領(lǐng)域的叢林法則年年都在上演“生動”的故事。

發(fā)表于：2/27/2019

OpenAI被諷ClosedAI？語言模型并沒有想象中的強(qiáng)大[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

前一段時間，OpenAI 丟出了兩枚炸彈，一是公布了當(dāng)前最先進(jìn)的語言模型，二是選擇與開源「Say Goodbye」。他們擔(dān)心 GPT-2 模型太好，會被不懷好意的人濫用。近來，很多研究者呼吁 OpenAI 盡快開源這個 15 億參數(shù)量的大模型，因為它并不能真正「理解」自然語言。

發(fā)表于：2/27/2019

ImageNet分類器可以泛化到ImageNet上嗎？[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

當(dāng)前的分類模型泛化到新數(shù)據(jù)時總會有不同程度的準(zhǔn)確率下降，傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為這種下降與模型的適應(yīng)性相關(guān)。但本文通過實(shí)驗證明，準(zhǔn)確率下降的原因是模型無法泛化到比原始測試集中更難分類的圖像上。

發(fā)表于：2/27/2019

從網(wǎng)絡(luò)設(shè)計到實(shí)際應(yīng)用，深度學(xué)習(xí)圖像超分辨率綜述[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

圖像超分辨率（SR）研究已經(jīng)利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)取得了重大進(jìn)展，本文旨在系統(tǒng)性地綜述這些進(jìn)展。作者將 SR 研究分為三大類：監(jiān)督 SR、無監(jiān)督 SR 以及特定領(lǐng)域的 SR。此外，本文還介紹了這一領(lǐng)域常用的公共開源基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集和性能評估指標(biāo)，并指出了未來的幾個方向以及一些待解決的問題。

發(fā)表于：2/27/2019

達(dá)闥科技，用柔性智能關(guān)節(jié) SCA 定義云端智能柔性機(jī)器人起跑線[可編程邏輯][物聯(lián)網(wǎng)]

作為機(jī)器人的核心零部件，伺服系統(tǒng)的核心技術(shù)一直掌握在歐美、日本以及韓國的手里。

發(fā)表于：2/27/2019