頭條 使用有安全保障的閃存存儲構建安全的汽車系統 在現代汽車嵌入式系統中，高度安全的數據存儲是必不可少的，尤其是在面對日益高明的網絡攻擊時。本文將介紹設計師正確使用閃存的步驟。 最新設計資源 出身清華姚班，斯坦福博士畢業，她的畢業論文成了「爆款」[可編程邏輯][數據中心] 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的計算機科學博士引發了人們的廣泛關注。 發表于：2/28/2019 MIT開發出首個碳納米管混合信號集成電路[可編程邏輯][數據中心] SHARC進擊：麻省理工學院的自我修復模擬采用RRAM和CNFET技術，被用于在4位電容數模轉換器中制造碳納米管運算放大器。 發表于：2/28/2019 使用超低噪聲LDO提供“干凈”的電源[電源技術][其他] 線性穩壓器集成電路(IC)將電壓從較高電平降至較低電平，且無需電感。低壓差(LDO)線性穩壓器是一種特殊類型的線性穩壓器，其壓差（需要保持穩壓的輸入和輸出電壓之間的差值）通常低于400 mV。早期的線性穩壓器設計提供大約1.3 V的壓差，這意味著對于5 V的輸入電壓，器件進行調節可實現的最大輸出僅為3.7 V左右。然而，在當今更復雜的設計技術和晶圓制造工藝條件下，“低”大致定義為<100mV到300mV左右。 發表于：2/28/2019 基于改進SFM的三維重建算法研究[嵌入式技術][工業自動化] 針對現有運動恢復結構算法重建模型存在點云稀疏等問題，提出一種利用不同匹配數據進行模型重建的算法。首先通過對比上下文直方圖(CCH)生成匹配數據，利用M估計抽樣一致(MSAC)估算圖像基礎矩陣，進而分解得到平移和旋轉矩陣，并根據相機內參計算投影矩陣，然后利用KLT匹配算法更新匹配數據，最后三角化生成三維點云。該算法匹配精度高，圖像基礎矩陣易于收斂，通過位移實現特征點匹配，彌補了圖像低頻區域匹配數據不足的缺陷。實驗結果表明，與現有算法相比，該算法生成的點云更致密；在真實環境下，該算法可用于物體三維重建。 發表于：2/28/2019 基于AdaBoost-PSO-ELM算法的滑坡位移預測研究[嵌入式技術][工業自動化] 礦山排土場滑坡的過程是一個動態、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，各個特性指標間相互影響，關于排土場滑坡預警并沒有嚴格的劃分標準。對此，提出一種自適應提升算法(Adaptive Boosting，AdaBoost)、改進的粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)和極限學習機(Extreme Learning Machine，ELM)相結合的礦山排土場滑坡短期預測方法。該方法首先利用粒子群優化算法得出ELM模型的最佳輸入參數，再通過自適應提升算法將得到的多個極限學習機弱預測器組成新的強預測器并進行預測，最后以某礦山排土場采集的數據為算例，結果表明改進的組合方法的預測精度明顯優于由粒子群優化算法優化參數的極限學習機模型和單獨的極限學習機模型的預測精度，其預測結果接近于真實值，為實現礦山排土場滑坡預警提供了可能。 發表于：2/28/2019 微型技術 影響全球：突破性TI BAW諧振器技術打造全新電子心跳[模擬設計][醫療電子] 近日，德州儀器（TI）發布了兩款全新的基于體聲波(BAW, bulk acoustic wave)諧振器技術的核心產品。這些微型計時器尺寸僅有100微米，比頭發的直徑還小，但它們的運行頻率遠遠高于石英晶體，可實現更優異的系統性能。 發表于：2/28/2019 ? 基于Cuckoo平臺的HDBSCAN惡意代碼聚類算法*[通信與網絡][信息安全] ? 泛在網絡日益受到各種各樣的惡意代碼攻擊，已經嚴重威脅到各個領域的信息安全和網絡安全。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行環境研究其聚類情況，以此來獲得惡意樣本模擬運行的行為分析報告；在特征提取上為了全面覆蓋惡意代碼的主要行為，結合了動態行為特征和內存特征；之后利用t-SNE機器學習算法來對特征屬性實現非線性降維；最后對傳統的DBSCAN算法進行改進，將改進后的算法HDBSCAN結合惡意代碼的行為特征來完成惡意代碼的聚類。實驗結果表明，相比于經典聚類算法，改進后的聚類算法提高了聚類質量，獲得了更好的聚類效果，因此具有較高的可行性。 發表于：2/28/2019 或許這才是物聯網所需的嵌入式AI處理器[可編程邏輯][數據中心] 日前，法國半導體初創公司GreenWaves Technologies(GreenWaves) 宣布，獲得由華米科技參與領投，公司天使輪領投公司--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。 發表于：2/27/2019 蘋果電腦最早明年放棄Intel處理器，轉用自己的Arm芯片[嵌入式技術][消費電子] 此前外界普遍預計，蘋果最早將在2020年放棄英特爾處理器，轉而采用自己的ARM芯片。Axios報道今日稱，一些開發人員和英特爾高管預計最早明年蘋果就會采取這一行動。據Axios報道，盡管蘋果公司尚未公開表態，但開發人員和英特爾高管已私下表示，他們預計蘋果公司最早明年就會放棄英特爾處理器，轉而采用自己的ARM芯片。 發表于：2/27/2019 SmartSens在ISSCC 2019 圖像傳感器技術領域報告會作開場報告，收錄論文搶先披露[可編程邏輯][消費電子] 2019年2月21日 —— 2018年是5G和人工智能產業大爆發的一年。配合5G強大的連接性， AI將在未來實現云與終端之間最靈活的匹配。圍繞著5G與AI，相關技術及應用成為當前科技熱點。 發表于：2/27/2019 二十年堅持，富士通能讓FRAM成為主流嗎？[嵌入式技術][數據中心] 市場經濟下每一個技術領域的競爭都是一場叢林法則的生動演繹。隨著物聯網和大數據等新興應用的爆發增長，存儲器領域的叢林法則年年都在上演“生動”的故事。 發表于：2/27/2019 OpenAI被諷ClosedAI？語言模型并沒有想象中的強大[可編程邏輯][數據中心] 前一段時間，OpenAI 丟出了兩枚炸彈，一是公布了當前最先進的語言模型，二是選擇與開源「Say Goodbye」。他們擔心 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 億參數量的大模型，因為它并不能真正「理解」自然語言。 發表于：2/27/2019 ImageNet分類器可以泛化到ImageNet上嗎？[可編程邏輯][數據中心] 當前的分類模型泛化到新數據時總會有不同程度的準確率下降，傳統觀點認為這種下降與模型的適應性相關。但本文通過實驗證明，準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。 發表于：2/27/2019 從網絡設計到實際應用，深度學習圖像超分辨率綜述[可編程邏輯][數據中心] 圖像超分辨率（SR）研究已經利用深度學習技術取得了重大進展，本文旨在系統性地綜述這些進展。作者將 SR 研究分為三大類：監督 SR、無監督 SR 以及特定領域的 SR。此外，本文還介紹了這一領域常用的公共開源基準數據集和性能評估指標，并指出了未來的幾個方向以及一些待解決的問題。 發表于：2/27/2019 達闥科技，用柔性智能關節 SCA 定義云端智能柔性機器人起跑線[可編程邏輯][物聯網] 作為機器人的核心零部件，伺服系統的核心技術一直掌握在歐美、日本以及韓國的手里。 發表于：2/27/2019 ?…314315316317318319320321322323…?
