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基于Haar小波和Log-Gabor变换的虹膜识别方法[嵌入式技术][其他]

为了提高虹膜识别的准确率，通过对虹膜图像进行处理，实现了对虹膜图像的准确定位，得到了增强的归一化图像；使用Haar小波变换进行了特征提取，通过采用K-means方法对小波特征数据进行聚类，实现了粗分类得到了小样本集虹膜图像；结合虹膜的纹理特点，通过使用Log-Gabor滤波器提取虹膜局部纹理特征，量化编码后形成了虹膜特征模板；然后在得到的小样本集内通过汉明距离计算虹膜特征模板的相似度，完成对虹膜图像的识别。实验结果表明，提出的虹膜识别方法有效地避免了虹膜匹配过程中因为虹膜数据库中种类多、数量多带来的计算量大、计算时间长的问题，提高了识别准确率。

發(fā)表于：2019/4/23

高帧频视觉实时目标检测系统[可编程逻辑][航空航天]

为了实现高速场景下的智能实时目标检测，设计了一种基于ZYNQ7000系列FPGA的高速相机平台，并利用该平台进行目标检测算法实现,形成了一套高帧频实时目标检测系统样机。该系统将高速CMOS图像信号直接接入FPGA，在本地FPGA中进行数据处理，实现目标检测算法，最终实时输出目标位置序列。FPGA设计采用流水线结构，对高速视频流图像逐级进行背景差分、二值化、质心解算的流水操作，实现了图像获取与目标检测同步进行。测试结果表明，该系统在560×480分辨率下可以实现大于1 100 f/s的实时目标检测，并输出目标位置，检测精度可达3个像素。

發(fā)表于：2019/4/23

传感器节点控制器 – 助力未来连网传感器[MEMS|传感技术][通信网络]

传感器中枢（Sensor hub）的概念被越来越多地采用到当今的SoC设计中，以满足“始终运行”的传感器/外设访问和控制（甚至以高速率）的要求，而且不会增加功耗和设计成本。传感器中枢可以是小型CPU内核，与传感器/外设连接，并通过执行后台操作并仅在需要时“唤醒”主处理器，充当功耗较大的主处理器的卸载引擎的角色。

發(fā)表于：2019/4/22

基于改进DEA算法的声波加密传输系统[嵌入式技术][信息安全]

系统采用改进的数据加密算法（Data Encryption Algorithm，DEA），由复杂可编程逻辑器件（Complex Programmable Logic Device，CPLD）芯片EPM570构建硬件系统。声波信号经频率调制后，经密钥加密后发送给接收端，接收端先经过滤波，再由密钥解密后还原出原信号，从而实现近距离加密传输。硬件电路分为发送端和接收端两部分，由主控器、CPLD、直接数字式频率合成器（Direct Digital Synthesizer，DDS）、滤波器和里所（Reed-solomon，RS）码模块电路构成。实验表明该系统具有较高的安全性，可应用于机密信号或敏感信号的传输。

發(fā)表于：2019/4/22

一种单计算参数的自学习路径规划算法[嵌入式技术][物联网]

针对当前机器人路径规划算法存在计算参数多的问题，提出一种单计算参的自学习蚁群算法。该算法使用一种改进的栅格法完成环境建模，种群中个体使用8-geometry行进规则，整个种群的寻优过程使用了自学习和多目标搜索策略。其特点在于整个算法只需进行一个计算参数设置。仿真实验表明，在复杂的工作空间，该算法可以迅速规划出一条安全避碰的最优路径，效率优于已存在算法。

發(fā)表于：2019/4/22

用于检测汽车电子柴油颗粒滤清系统的差压传感器[MEMS|传感技术][汽车电子]

汽车电子是车体汽车电子控制装置和车载汽车电子控制装置的总称。同时汽车电子化被认为是汽车技术发展进程中的一次革命，汽车电子化的程度被看作是衡量现代汽车水平的重要标志，是用来开发新车型，改进汽车性能最重要的技术措施。未来汽车电子技术的应用将使汽车更加智能化。智能汽车装备有多种传感器，能够充分感知驾车者和乘客的状况，交通设施和周边环境的信息，判断乘员是否处于最佳状态，车辆和人是否会发生危险，并及时采取对应措施。本文主要围绕柴油颗粒滤清系统这个方面应用来对差压传感器做简单的介绍

發(fā)表于：2019/4/21

网络规模更小、速度更快，这是谷歌提出的MorphNet[可编程逻辑][数据中心]

一直以来，深度神经网络在图像分类、文本识别等实际问题中发挥重要的作用。但是，考虑到计算资源和时间，深度神经网络架构往往成本很高。

發(fā)表于：2019/4/21

速度提高100万倍，哈佛医学院大神提出可预测蛋白质结构的新型深度模型[可编程逻辑][数据中心]

蛋白质结构预测是生命科学领域的一大难题。近日，来自哈佛大学医学院的研究人员提出了一种基于氨基酸序列预测蛋白质结构的新方法，准确率可媲美当前最佳方案，但预测速度提升了100万倍。

發(fā)表于：2019/4/21

NAACL 2019 | 怎样生成语言才能更自然，斯坦福提出超越Perplexity的评估新方法[可编程逻辑][数据中心]

语言生成不够「生动」？Percy Liang 等来自斯坦福大学的研究者提出了自然语言评估新标准。

發(fā)表于：2019/4/21

机器学习如何解决「看病难」？Jeff Dean等详述机器学习在医疗领域的应用[可编程逻辑][数据中心]

在这篇文章中，Jeff Dean 等人工智能大牛描绘了一幅机器学习在医疗领域的应用蓝图。

發(fā)表于：2019/4/21

CVPR 2019 | 百度无人车实现全球首个基于深度学习的激光点云自定位技术[可编程逻辑][数据中心]

数名来自百度智能驾驶事业群组（Baidu IDG）的研究员和工程师们实现了全球首个基于深度学习的激光点云自定位技术，不同于传统的人工设计的复杂算法，该系统首度基于深度学习网络实现了高精度厘米级的自定位效果，取得了重要的技术突破。

發(fā)表于：2019/4/21

旷视联合智源发布全球最大物体检测数据集Objects365，举办CVPR DIW2019挑战赛[模拟设计][其他]

4 月 16 日，北京智源人工智能研究院（Beijing Academy of Artificial Intelligence，BAAI，2018 年 11 月 14 日成立）在北京会议中心召开了「智源学者计划暨联合实验室发布会」。

發(fā)表于：2019/4/21

维基百科你已经是个大百科了，该自己学会用ML识别原文出处了[可编程逻辑][数据中心]

维基百科可能是我们认为比较客观真实的材料了，但它包罗万象却又会引起一些小问题，例如很多句子或说法提供不了引用出处。

發(fā)表于：2019/4/21

CVPR 2019 | PointConv：在点云上高效实现卷积操作[可编程逻辑][数据中心]

3D 点云是一种不规则且无序的数据类型，传统的卷积神经网络难以处理点云数据。来自俄勒冈州立大学机器人技术与智能系统（CoRIS）研究所的研究者提出了 PointConv，可以高效的对非均匀采样的 3D 点云数据进行卷积操作，该方法在多个数据集上实现了优秀的性能。

發(fā)表于：2019/4/21

5G系统终端物理层控制的设计与实现[通信与网络][通信网络]

随着5G系统终端物理层处理任务的增加，物理层与高层和底层的交互也大量增加，在原语触发任务的机制下，交互原语混乱导致任务冲突的情况也愈发严重。为了提高交互效率，增强系统的鲁棒性，按照终端开机流程将物理层分为了空态、小区选择态、空闲态、随机接入态和连接态，并设计各状态下物理层任务，通过物理层控制实现对状态及任务的调度，完成与高层和底层的交互，实现终端与基站的正常通信。在5G的TDD制式、80 MHz带宽、子载波间隔为30 kHz等参数配置下，终端物理层可以完成正确的解调或译码，同时能够判断出异常情况并且拒绝处理。

發(fā)表于：2019/4/20