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物聯(lián)網(wǎng)安全標準體系框架研究[其他][物聯(lián)網(wǎng)]

結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展標準化需要，概述了國際國內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)安全標準化組織，從技術和應用視角對物聯(lián)網(wǎng)安全標準進行了分類，設計了物聯(lián)網(wǎng)安全標準體系框架，并針對性提出了物聯(lián)網(wǎng)安全標準化推進建議。

發(fā)表于：2022/7/1 14:16:00

基于深度學習的視頻行為分類方法綜述[其他][其他]

過去幾年，視頻行為分類從手工選擇特征方式逐步向采用深度學習端到端網(wǎng)絡模型方式轉(zhuǎn)變。討論了傳統(tǒng)手工選擇特征的行為分類方法以及基于深度學習的行為分類方法，著重對包括基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、長短期記憶網(wǎng)絡和時空融合網(wǎng)絡等不同的深度學習方法進行了論述，并對常用視頻行為分類數(shù)據(jù)集做了概述，對視頻行為分類方法的發(fā)展進行總結(jié)和展望。

發(fā)表于：2022/7/1 14:12:00

基于PCIe Gen5的低成本Coupon設計[其他][其他]

數(shù)字技術發(fā)展日新月異，新一代服務器產(chǎn)品中，PCIe Gen5信號速率已經(jīng)達到32 Gb/s，為了確保其信號完整性設計，單板損耗監(jiān)控必不可少，優(yōu)良的Coupon設計因此顯得尤為重要。傳統(tǒng)Coupon多采用Litek探頭技術，以折線方式布線，盡管技術成熟，但存在占用空間大，數(shù)據(jù)穩(wěn)定性差等問題。從產(chǎn)品設計的低成本需求出發(fā)，對PCIe Gen5信號的低成本Coupon設計展開研究，結(jié)合差分繞線理論分析以及仿真數(shù)據(jù)，對幾種不同繞線方式進行分析對比，選擇了一種低空間占有率且高可靠性的Coupon布線方式，并對測試治具進行了改進。實驗結(jié)果表明，提出的Coupon設計方法不僅比傳統(tǒng)方法占用空間少，而且數(shù)據(jù)穩(wěn)定性更高，更加有利于Coupon的低成本、高可靠性設計。

發(fā)表于：2022/6/9 11:31:00

基于法拉第波的水面漂浮物收集系統(tǒng)設計[其他][其他]

為了改善城鎮(zhèn)居住及景觀帶小區(qū)域水面的垃圾漂浮物問題，基于法拉第波原理設計了一個由振動源(產(chǎn)生法拉第波)、浮臺、收集裝置三部分組成的小區(qū)域水面漂浮物自動回收裝置。裝置利用單片機輸出特定的頻率到振動臺，使與振動臺相連的浮子擊打水面，產(chǎn)生相應波長的水波，具有攝取遠距離小顆粒水面漂浮物的能力。在法拉第波的特性作用下，水面的小顆粒漂浮物按照相應的軌跡運動到某一處，從而便于水面垃圾的打撈收集裝置進行回收打撈。本研究可以高效自動收集小區(qū)域水面小顆粒漂浮物，且有效降低對水體內(nèi)生物體產(chǎn)生二次危害，環(huán)保經(jīng)濟，有較好的推廣應用潛力。

發(fā)表于：2022/6/9 11:27:00

基于地感線圈的車輛駛?cè)霗z測電路設計及仿真[模擬設計][汽車電子]

交通物聯(lián)網(wǎng)領域存在對道路車流信息監(jiān)測的業(yè)務需求，將地感線圈布設于道路上可以感知車輛駛?cè)氲男畔ⅲ瑸榻煌ㄎ锫?lián)網(wǎng)提供初始數(shù)據(jù)。針對地感線圈工作場景，闡述了地感線圈工作原理。在此基礎上，設計了一種基于地感線圈的車輛駛?cè)霗z測信號的電路。該信號采集電路主要由調(diào)諧振蕩電路、波形整形電路、微處理器等部分組成，介紹了各模塊的設計要點。通過PSpice軟件仿真表明該電路可有效采集地感線圈狀態(tài)值變化，從而檢測車輛駛?cè)?，在交通物?lián)網(wǎng)領域具有較高的實用價值和應用前景。

發(fā)表于：2022/6/9 11:23:00

高分辨率全球非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格生成實踐[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

球面質(zhì)心Voronoi網(wǎng)格(SCVT)是一種高質(zhì)量的非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格，被國內(nèi)外知名地球系統(tǒng)模式所采用。國際上，已有開源項目Message Passing Interface SCVT(MPI-SCVT)實現(xiàn)了并行的SCVT生成。然而，盡管MPI-SCVT可以很好地適用于一般分辨率網(wǎng)格的生成，當所需網(wǎng)格的分辨率非常高時，MPI-SCVT的使用會出現(xiàn)多個問題，包括初始網(wǎng)格點質(zhì)量差、大數(shù)據(jù)MPI通信、外部庫調(diào)用以及I/O問題。對于這些問題，提出了一整套解決方案。實踐表明，應用此方案可以順利完成全球1.9 km分辨率網(wǎng)格的生成，且到達相同精度時所需迭代步數(shù)顯著減少，節(jié)約了計算時間。

發(fā)表于：2022/6/9 11:18:00

基于龍芯2K1000的Loongnix系統(tǒng)實時性優(yōu)化方法研究[可編程邏輯][消費電子]

在高可靠性要求的工業(yè)自動化應用中，Loongnix系統(tǒng)作為一種分時操作系統(tǒng)，其實時性不能滿足可靠性要求，需要使用實時操作系統(tǒng)。在分析研究Loongnix的Linux內(nèi)核實時性缺陷和RT-Preempt實時性優(yōu)化方法的基礎上，提出一種基于RT-Preempt-Linux實時內(nèi)核替換Loongnix系統(tǒng)原生Linux內(nèi)核的方法，實現(xiàn)Loongnix實時性優(yōu)化和實時化改造，用自設計測試軟件和專用實時性工具Cyclictest對改造后的Loongnix系統(tǒng)進行驗證測試。測試結(jié)果表明改造后的Loongnix系統(tǒng)的實時性能獲得大幅提升，進程切換時間、線程切換時間以及任務延時都能達到微秒級，滿足工業(yè)自動化應用的可靠性要求。

發(fā)表于：2022/6/9 11:12:00

可穿戴上肢功能性電刺激儀的設計與實驗[其他][醫(yī)療電子]

功能性電刺激已經(jīng)成為醫(yī)院腦卒中運動康復治療的常用有效手段，但治療儀機器體積龐大，訓練地點固定且電刺激模式單一。針對以上問題，設計一款基于STM32芯片可穿戴四通道功能性電刺激儀。它需要能夠?qū)崟r調(diào)控電刺激模式與參數(shù)，還能夠滿足患者自主居家的上肢康復訓練。電刺激儀系統(tǒng)由STM32主控芯片、電源管理模塊、boost升壓模塊、電刺激驅(qū)動電路以及串口屏人機交互模塊等組成。實驗結(jié)果表明，該儀器能有效引起肌肉的收縮，正確地輸出電刺激波形，達到行康復治療的療效。

發(fā)表于：2022/6/9 11:09:00

基于HMM模型的煤炭開采沖擊模型分析[其他][其他]

針對煤炭生產(chǎn)開采中沖擊地壓的安全問題，提出基于隱馬爾可夫(HMM)模型的煤炭開采沖擊模型評估分析，通過選取煤炭開采環(huán)境正常以及異常狀態(tài)下的采集數(shù)據(jù)樣本作為離線訓練樣本，得到預開采環(huán)境模型參數(shù)；再通過實時檢測煤炭開采采集數(shù)據(jù)樣本作為在線訓練樣本，將實時數(shù)據(jù)送入預開采環(huán)境模型進行評估，在最大似然度下學習得出其最大概率，通過匹配得到系統(tǒng)當前運行狀態(tài)。實驗結(jié)果表明，該模型在煤炭開采沖擊中有較高的可靠性，煤炭安全監(jiān)測工作穩(wěn)定。

發(fā)表于：2022/6/9 11:05:00

基于Light-BotNet的激光點云分類研究[其他][其他]

三維點云在機器人與自動駕駛中都有著普遍的應用，深度學習在二維圖像上的研究成果顯著，但是如何利用深度學習識別不規(guī)則的三維點云，仍然是一個開放性的問題。目前大場景點云自身數(shù)據(jù)的復雜性，點云掃描距離的變化造成點的分布不均勻，噪聲和異常點引起的挑戰(zhàn)性依然存在。針對于現(xiàn)有的深度學習網(wǎng)絡框架對于激光點云數(shù)據(jù)的分類效率不高以及分類精度低的問題，提出一種基于激光點云特征圖像與Light-BotNet相結(jié)合的CNN-Transform框架。該框架在于通過對點云數(shù)據(jù)進行特征提取，以相鄰的特征點構(gòu)造點云特征圖像作為網(wǎng)絡框架的輸入，最后以Light-BotNet為網(wǎng)絡框架模型進行點云分類訓練。實驗結(jié)果表明，該方法與現(xiàn)有的多數(shù)點云分類方法相比，能夠較好地提升激光點云的分類效率以及分類精度。

發(fā)表于：2022/6/9 11:00:00