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基于OpenMV的共享單車規(guī)范停車檢測[人工智能][智能交通]

為了解決城市中共享單車亂停亂放的問題，提出了一種基于OpenMV的共享單車規(guī)范停車系統(tǒng)。系統(tǒng)主要由OpenMV開發(fā)板、BC20通信定位模塊以及OneNET云服務器等組成。其中OpenMV完成對停車狀態(tài)的檢測與識別，借助BC20內置的網絡模塊與OneNET云服務器進行數據交互，并將檢測結果反饋至小程序客戶端，從而實現對共享單車的停車檢測和控制。系統(tǒng)通過大量的測試，實驗結果表明系統(tǒng)運行穩(wěn)定，識別準確率為94.1%，可以實現共享單車的規(guī)范停車自動檢測，具有良好的市場應用前景與價值。

發(fā)表于：5/31/2023

基于單頁語義特征的垃圾網頁檢測[人工智能][通信網絡]

為解決垃圾網頁檢測中特征提取難度高、計算量大的問題，提出一種僅基于當前網頁的HTML腳本提取語義特征的方法。首先使用深度優(yōu)先搜索和動態(tài)規(guī)劃相結合的記憶化搜索算法對域名進行單詞切割，采用隱含狄利克雷分布提取主題詞，基于Word2Vec詞向量和詞移距離計算3個單頁語義相似度特征；然后將單頁語義相似度特征融合單頁統(tǒng)計特征，使用隨機森林等分類算法構建分類模型進行垃圾網頁檢測。實驗結果表明，基于單頁內容提取語義特征融合單頁統(tǒng)計特征進行分類的AUC值達到88.0%，比對照方法提高4%左右。

發(fā)表于：5/31/2023

基于動態(tài)圖卷積的點云補全網絡[人工智能][通信網絡]

大多數傳統(tǒng)的深度學習點云補全學習方法僅僅使用了全局特征而忽略了局部特征，為了更好地提取和使用點云的局部特征，提出了一個基于深度學習的端到端點云補全網絡。在點云補全網絡（PCN）的基礎上，編碼部分引入針對局部特征改進的動態(tài)圖卷積（DGCNN），使用多個不同維度的邊卷積提取較為豐富的局部特征，并按照距離弱化遠點的特征；然后用深度殘差網絡連接的思想優(yōu)化網絡結構以實現多尺度特征的融合，并加入平均池化彌補全局池化造成的信息損失；在解碼部分引入折疊網絡（FoldingNet），使輸出的點云更加完整。實驗結果表明，該點云補全網絡相對PCN等點云補全網絡有部分提升，驗證了新方法的有效性。

發(fā)表于：5/31/2023

紋理特征提取方法綜述[其他][其他]

圖像紋理特征提取是圖像紋理分類與分割的基礎，廣泛應用于醫(yī)學圖像、遙感圖像等領域。對近期的主流紋理特征提取方法以及融合方法進行了分析與總結，并探討了紋理特征提取方法未來的研究方向。首先詳細介紹了12個主流的公開紋理數據集的特點及其適用場景；接著總結了近幾年出現的一些紋理特征提取方法，并根據特征融合方式從多個角度對紋理特征融合方法進行了分類介紹；最后總結了紋理特征提取存在的難點和挑戰(zhàn)，并對未來的紋理特征提取方法研究方向進行思考和討論。

發(fā)表于：5/31/2023

空基網絡定向天線對準與跟蹤技術綜述[通信與網絡][通信網絡]

為了滿足寬頻帶、大容量、遠距離和多成員等未來通信需求，定向天線逐漸廣泛地投入應用。由于定向天線只在某些特定方向上收發(fā)電磁波，相比于全向天線其隱蔽性和抗干擾性強，增加了輻射功率的有效利用率，因此能擴大通信距離，更好地適應多節(jié)點的復雜環(huán)境。但同時該特性也使得“定向天線對準”成為了研究熱點，尤其是為了緩解通信頻段變高后傳播損耗帶來的影響，定向天線波束收窄，導致對準難度進一步加??；而空基環(huán)境中通信雙方高速運動，如何保持實時跟蹤也成為關鍵問題。因此針對空-空應用場景，綜述定向天線對準及跟蹤過程中指向求解、角度測量和波束跟蹤等方法，并討論分析了各方法的優(yōu)缺點；總結出以軌跡預測為輔助，基于坐標-信號聯合跟蹤控制方案的系統(tǒng)架構，說明了定向天線對準及跟蹤技術的潛在挑戰(zhàn)和未來的發(fā)展方向。

發(fā)表于：5/31/2023

應對實際工程挑戰(zhàn)，如何為嵌入式軟件開發(fā)選擇編譯器[嵌入式技術][汽車電子]

　　在過去數十年，摩爾定律一直支配著半導體的發(fā)展。隨著MCU的性能越來越強，嵌入式產品也越來越智能，嵌入式軟件也變得越來越復雜。編譯器作為嵌入式軟件開發(fā)的基礎工具，將程序員編寫的源代碼轉換為底層硬件可以執(zhí)行的機器指令。一款優(yōu)秀的編譯器既需要對程序進行優(yōu)化，確保程序可以高效地運行，同時又需要保證轉換的一致性。

發(fā)表于：5/29/2023

如何通過人工智能（AI）和機器學習應對零售勞動力和執(zhí)行方面的挑戰(zhàn)[人工智能][物聯網]

　　今年以來國內消費持續(xù)恢復，國內零售市場呈穩(wěn)步發(fā)展態(tài)勢，而商務部也將2023年定為“消費提振年”，消費的基礎性作用被進一步強調。面對不斷增長的需求，零售團隊人員數量及具體運營執(zhí)行是否能及時匹配，正成為零售商們不得不面臨的挑戰(zhàn)。零售團隊人員的短缺將使商店難以正常運營。當商店經理的人數捉襟見肘時，他們可能沒有時間對員工進行新技能培訓，幫助員工提高現有的技能組合，或者弄清楚如何以更佳的方式在商店中利用其技能。商店經理也可能難以對已有員工進行有效的安排。鑒于如今客戶和員工的期望之高前所未有，因此很難追蹤每位團隊成員的排班偏好和可用性。

發(fā)表于：5/29/2023

基于變壓器的穩(wěn)壓器采用靈活的TLVR結構，實現極快的動態(tài)響應[電源技術][工業(yè)自動化]

　　對于需要數千安培大電流的應用來說，具有極快動態(tài)響應的穩(wěn)壓器（VR）是非常合宜的。本文介紹基于變壓器的穩(wěn)壓器，其采用跨電感電壓調節(jié)器（TLVR）結構，設計用于在負載瞬變期間實現極快響應。采用TLVR結構的基于變壓器的穩(wěn)壓器克服了傳統(tǒng)TLVR結構的缺點，提供很大的設計靈活性和極快的瞬態(tài)響應，因而輸出電容和解決方案尺寸更小，系統(tǒng)成本更低。文中提供了詳細的實驗結果和案例研究，以展示采用TLVR結構的基于變壓器的穩(wěn)壓器具備的綜合優(yōu)勢。

發(fā)表于：5/29/2023

恩智浦S32G3處理器加速開發(fā)軟件定義汽車和安全處理[嵌入式技術][汽車電子]

　　隨著S32G3系列量產，S32G系列汽車網絡處理器的規(guī)模翻了一番，其性能、內存和網絡帶寬均為S32G2系列的2.5倍。新的S32G3處理器與S32G2處理器兼容封裝引腳和軟件，允許客戶設計性能擴展約10倍，以支持多個產品層或隨著時間的推移提高產品性能。S32G系列現在從三個雙核鎖步微控制器擴展到四個雙核鎖步微控制器+八路高性能微計算機，提供3.9k到36k DMIPS的處理范圍。

發(fā)表于：5/29/2023

人工智能在5G和6G網絡中的應用[人工智能][物聯網]

　　人工智能（AI）革命已經到來。隨著ChatGPT等應用的公開發(fā)布，人們得以利用深度神經網絡和機器學習（ML）的力量和潛力獲得親身體驗。ChatGPT是一個語言模型，該模型使用來自互聯網和書籍的海量文本數據進行了訓練，能夠生成類似真人撰寫的文本。這種類型的應用完美體現出了人工智能的優(yōu)勢。它可以通過大量的訓練數據不斷優(yōu)化在復雜場景下的輸出。

發(fā)表于：5/29/2023

Cadence 發(fā)布面向 TSMC 3nm 工藝的 112G-ELR SerDes IP 展示[人工智能][5G]

　　3nm 時代來臨了！Cadence 在 2023 年 TSMC 北美技術研討會期間發(fā)布了面向臺積電 3nm 工藝（N3E）的 112G 超長距離（112G-ELR）SerDes IP 展示，這是 Cadence 112G-ELR SerDes IP 系列產品的新成員。在后摩爾時代的趨勢下，FinFET 晶體管的體積在 TSMC 3nm 工藝下進一步縮小，進一步采用系統(tǒng)級封裝設計（SiP）。通過結合工藝技術的優(yōu)勢與 Cadence 業(yè)界領先的數字信號處理（DSP）SerDes 架構，全新的 112G-ELR SerDes IP 可以支持 45dB 插入損耗，擁有卓越的功耗、性能、面積（PPA）指標，是超大規(guī)模 ASICs，人工智能/機器學習（AI/ML）加速器，交換矩陣片上系統(tǒng)（SoCs）和 5G 基礎設施應用的理想選擇。

發(fā)表于：5/24/2023

Microchip發(fā)布升級版編程器和調試器開發(fā)工具[嵌入式技術][物聯網]

　　對于嵌入式設計人員來說，編程和調試仍然是至關重要的，但人工操作耗時較長，Microchip Technology Inc.（美國微芯科技公司）推出了MPLAB® ICD 5和MPLAB PICkit? 5兩款全新的在線調試器/編程器，為開發(fā)人員提供快速、經濟和便捷的解決方案。這兩款工具都具有遠程編程功能，提供更好的用戶體驗。

發(fā)表于：5/24/2023

計算法學的體系思考與未來展望[其他][其他]

作為一門伴隨計算方法在法學中的深入應用而產生的新興交叉學科，計算法學對于發(fā)現法律系統(tǒng)運行規(guī)律、豐富法學研究方法、構建互聯網法治基礎至關重要?！坝嬎惴▽W”從興起以來便得到了各大高校、科研機構的廣泛關注，并已涌現出諸多成果。計算法學在我國的理論研究與實踐應用仍有探索空間，其概念體系需要得到更好的建構，計算法學研究方法、計算法學的未來發(fā)展亦需匯聚更多共識。展望未來，構建計算法學知識體系、創(chuàng)新計算法學研究工具、探索計算法學新興問題、培養(yǎng)計算法學復合型人才，將是計算法學學科不斷建立健全的必由之路。

發(fā)表于：5/23/2023

基于深度自適應小波網絡的通信輻射源個體識別[通信與網絡][通信網絡]

針對現有的通信輻射源個體識別方法中人工提取特征復雜以及深度學習網絡的識別機制缺乏清晰解釋的問題，提出了一種基于深度自適應小波網絡(Deep Adaptive Wavelet Network，DAWN)的通信輻射源個體識別方法。首先分析了選擇互調干擾作為輻射源間個體特征的原因；接著應用了可實現提升小波變換的卷積神經網絡結構去提取特征，并在其基礎上設計出可以同時完成特征提取和識別的DAWN；最后，選擇Oracle數據集驗證方法的可行性。實驗結果表明：利用DAWN對5個通信輻射源個體識別的準確率為95.5%，并且方法具有良好的抗噪性。

發(fā)表于：5/23/2023

企業(yè)研發(fā)項目價值評估建模與應用[其他][其他]

基于企業(yè)研發(fā)項目演進特點，從經濟價值、戰(zhàn)略價值、科技價值和行業(yè)帶動價值四個方面對研發(fā)項目價值進行量化評估；并借鑒科技進步貢獻率思路，提出研發(fā)貢獻率的概念，將商用化推進階段研發(fā)工作帶來的經濟價值從企業(yè)總利潤中拆分出來，研發(fā)價值進一步顯性化。與此同時，建立研發(fā)項目價值評估矩陣，直觀呈現項目綜合價值表現，對于企業(yè)研發(fā)布局具有較強的指導性和可操作性，也為后續(xù)學術研究提供新的視角。

發(fā)表于：5/23/2023