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50億蜂窩物聯(lián)網(wǎng)模組，NB-IoT將貢獻一半？

近日，知名研究機構(gòu)Counterpoint發(fā)布了名為《基于應(yīng)用和技術(shù)的全球物聯(lián)網(wǎng)蜂窩模組追蹤和預測：2009-2025》調(diào)研報告，全面深入的分析了全球物聯(lián)網(wǎng)蜂窩模組市場的近況，并對未來的發(fā)展趨勢進行了展望。

發(fā)表于：1/31/2019

專欄征稿 |太赫茲技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用-2019年7月刊

太赫茲波是指頻率介于0.1~10THz之間的電磁波，其波長范圍為 0.03~3 mm，介于微波與紅外輻射之間。20世紀90年代以前，人們對太赫茲波的認識非常有限。近年來，隨著激光技術(shù)和半導體技術(shù)的發(fā)展，為太赫茲脈沖的產(chǎn)生提供了穩(wěn)定、可靠的激發(fā)光源，太赫茲技術(shù)的研究得到蓬勃發(fā)展。太赫茲波在天文、生物、化學等領(lǐng)域有著非常重要的學術(shù)和應(yīng)用價值，尤其在軍事和安全領(lǐng)域，太赫茲技術(shù)更是有著廣闊的應(yīng)用前景。太赫茲技術(shù)被美國評為“改變未來世界的十大技術(shù)”之一，我國政府機構(gòu)和科研院校也是高度關(guān)注，已建立起幾十個THz研究中心(實驗室)。《電子技術(shù)應(yīng)用》雜志擬于2019年第7期（7月6日出刊）推出“太赫茲”主題專欄，現(xiàn)特面向國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜摇W者、工程技術(shù)人員征集相關(guān)主題稿件。

發(fā)表于：12/21/2018

多特征融合及最小均方誤差優(yōu)化的陰影檢測

為降低陰影對運動目標檢測結(jié)果的干擾，提出了一種陰影檢測方法，作為運動偵測方法的后處理步驟。在運動偵測檢測到的目標列表的基礎(chǔ)上，該方法針對R、G、B 3個顏色通道提取相鄰幀之間像素點的亮度、對比度和結(jié)構(gòu)特征，融合這3類特征生成相似度度量，并依據(jù)最小均方誤差準則設(shè)計目標函數(shù)，通過最優(yōu)化方法求解最佳的像素點分割閾值，檢測并消除運動偵測目標中的陰影像素點。陰影檢測實驗在Changedetection.net數(shù)據(jù)集的shadow數(shù)據(jù)子集進行。實驗結(jié)果表明，該方法的陰影檢測率高，檢測耗時少。

發(fā)表于：11/6/2018

基于國產(chǎn)化平臺監(jiān)控軟件的設(shè)計與實現(xiàn)

目前的監(jiān)控設(shè)備大部分是基于國外的基礎(chǔ)軟硬件研制開發(fā)的，存在核心技術(shù)受制于人的安全隱患。針對該問題，提出一種基于國產(chǎn)化軟硬件平臺的監(jiān)控軟件設(shè)計與實現(xiàn)。通過分數(shù)據(jù)庫存儲實現(xiàn)插入、查詢算法的優(yōu)化，采用多線程設(shè)計實現(xiàn)大量并行數(shù)據(jù)的接收與處理，利用面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計方法實現(xiàn)數(shù)據(jù)接收層、處理層和展示層的有效分離。設(shè)計的軟件經(jīng)實際環(huán)境應(yīng)用，表現(xiàn)出良好的數(shù)據(jù)承載能力、實時性和可靠性，同時具有較好的可擴展性和可維護性。

發(fā)表于：11/5/2018

基于深度學習的煙霧識別研究

基于Google第二代人工智能學習系統(tǒng)TensorFlow構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對煙霧圖像進行識別檢測，通過改進的運動檢測算法截取疑似煙霧區(qū)域圖像，并結(jié)合PCA降維算法和Inception Resnet v2網(wǎng)絡(luò)模型在TensorFlow平臺下進行煙霧特征的訓練識別。該算法實現(xiàn)了較大范圍的火災(zāi)實時檢測報警，經(jīng)過實驗證明整個檢測過程準確地識別了視頻流中的煙霧區(qū)域，相比于傳統(tǒng)煙霧識別方法具有更高的準確率和自適應(yīng)性，為大范圍的火災(zāi)煙霧報警提供了一種有效方案。

發(fā)表于：11/2/2018

NB-IoT將為無線煙感帶來哪些改變？

火災(zāi)無疑是人員安全和公共財產(chǎn)的最大威脅之一，近年來獨立煙感越來越多，但由于獨立煙感產(chǎn)品功能單一，只能發(fā)出聲光報警，存在一定局限性。隨著全國NB-IOT技術(shù)的成熟，新的智慧煙感解決方案呼之欲出。

發(fā)表于：10/29/2018

繼蘋果之后，亞馬遜、Super Micro也要求彭博社撤回“間諜芯片”報道

繼上周蘋果要求彭博社撤回本月早些時候發(fā)表的關(guān)于“間諜芯片”報道之后，近日，亞馬遜和超微（Super Micro）也都向彭博社發(fā)出了說明，要求后者撤回關(guān)于間諜芯片的報道。

發(fā)表于：10/24/2018

蘋果CEO罕見動怒，要求彭博社撤掉中國間諜芯片報導

《BuzzFeed News》周五(19 日) 報導顯示，蘋果執(zhí)行長庫克(Tim Cook) 呼吁《彭博商業(yè)周刊》撤掉中國間諜芯片的報導，他罕見動怒表示：「這沒有發(fā)生，也不可能發(fā)生。」

發(fā)表于：10/21/2018

2018年液晶監(jiān)視器出貨預估年成長1.5%

調(diào)查顯示，液晶監(jiān)視器2018年出貨量預計達1.26億臺，相較去年成長1.5%，擺脫連續(xù)七年衰退的頹勢。今年液晶監(jiān)視器出貨成長主要受惠于面板價格到位、北美需求暢旺、電競產(chǎn)品需求火熱，以及無邊框產(chǎn)品暢銷。

發(fā)表于：10/8/2018

奧比中光陳摯：3D視覺技術(shù)趨于成熟，2020年市場將全面爆發(fā)！

人臉識別并不是一項新技術(shù)，人臉識別算法技術(shù)的演進到現(xiàn)在已經(jīng)將近20多年。不過目前大部分人臉識別仍以2D圖像為基礎(chǔ)，由于2D人臉識別存在人臉特征信息損失的情況，因此，2D人臉識別無法保證100%安全，在金融支付等場景中也無法應(yīng)用。

發(fā)表于：9/11/2018

美國芯片業(yè)盼川普不要對中國實施出口管制

CNBC報導，美國企業(yè)研究所(American Enterprise Institute) 亞洲經(jīng)濟學家史劍道(Derek Scissors)9月7日在受訪時表示，美國想要看到的是中國貿(mào)易行為(甚至是其國內(nèi)經(jīng)濟行為)出現(xiàn)非常顯著的變化。他預期美中貿(mào)易緊張情勢可能會再拖兩年。

發(fā)表于：9/8/2018

基于查表結(jié)構(gòu)的指紋增強電路設(shè)計

增強運算是指紋預處理中的關(guān)鍵步驟，在以往算法的基礎(chǔ)上加以改進，設(shè)計了一種基于查表結(jié)構(gòu)的硬件電路，提高了運算速度，同時節(jié)約了硬件資源。用Verilog硬件描述語言對電路進行RTL（Register Transistor Level）建模，并編寫測試模型對電路進行仿真。通過測試結(jié)果可知，電路運算速度快，是等條件下通用處理器運算速度的10倍以上；增強后為二值化指紋圖，減少了預處理的步驟與時間；其優(yōu)越的增強效果，保證了后續(xù)的指紋特征提取與識別的正確率。該增強電路可作為IP核應(yīng)用在指紋識別集成電路中。

發(fā)表于：8/27/2018

基于RFID的冷鏈運輸遠程監(jiān)測系統(tǒng)研究與設(shè)計

設(shè)計并實現(xiàn)了一種基于RFID的冷鏈運輸遠程監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要由車載終端和監(jiān)測中心組成，車載終端由STC12C5A60S2單片機、SIM300無線通信模塊、GPS定位模塊u-blox NEO、RFID電子標簽和讀寫器等部分組成，完成數(shù)據(jù)采集、預處理和發(fā)送功能。監(jiān)測中心利用線程池技術(shù)接收、解析并在線顯示溫濕度和定位數(shù)據(jù)。實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)性能可靠，硬件成本較低，能夠快速完成溫濕度顯示和車輛定位，適合在冷鏈行業(yè)推廣使用。

發(fā)表于：8/23/2018

一種無源射頻識別編解碼電路的設(shè)計與驗證

提出了一種基于ISO/IEC 14443協(xié)議的高頻13.56 MHz RFID芯片的數(shù)字編解碼電路結(jié)構(gòu)，采用Altera FPGA搭建驗證系統(tǒng)，進行了系統(tǒng)設(shè)計的仿真與驗證。該電路實現(xiàn)了RFID標簽芯片通信時所需要的副載波調(diào)制后曼徹斯特編碼和修正密勒碼的解碼，并為后端的協(xié)議棧電路設(shè)計了SPI從機通信接口。

發(fā)表于：8/16/2018

基于FPGA的方向濾波指紋圖像增強算法實現(xiàn)

設(shè)計了一種基于FPGA純硬件方式實現(xiàn)方向濾波的指紋圖像增強算法。采用寄存器傳輸級（RTL）硬件描述語言（Verilog HDL），利用時分復用和流水線處理等技術(shù)完成了方向濾波指紋圖像增強算法在FPGA上的實現(xiàn)。系統(tǒng)通過了Modelsim的仿真驗證，并在Terasic公司的DE2平臺上完成了硬件測試。

發(fā)表于：8/16/2018