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電爆驅(qū)動器和接觸器驅(qū)動器如何幫助提高混合動力汽車/電動汽車電池斷開系統(tǒng)的安全性和效率[電源技術(shù)][汽車電子]

　　對于混合動力汽車（HEV）和電動汽車（EV），電池管理系統(tǒng) （BMS）中的配電系統(tǒng)可為車輛的核心功能供電，還可提供安全斷開高電壓或高電流事件的機制。隨著對更高電壓、電流、效率和可靠性的需求持續(xù)增長，配電系統(tǒng)的兩個核心組件（高壓繼電器和斷開保險絲）面臨越來越多的設(shè)計挑戰(zhàn)。圖 1 展示了高壓繼電器和斷開保險絲的概覽。

發(fā)表于：3/4/2024

你準(zhǔn)備好迎接新興汽車?yán)走_衛(wèi)星架構(gòu)了嗎？[MEMS|傳感技術(shù)][汽車電子]

隨著全球新車安全評鑒協(xié)會的安全等級和法規(guī)對主動安全功能的要求日益嚴(yán)格，安全性已成為當(dāng)今車輛的一項不可或缺的特性。全球汽車制造商不斷增強其車輛內(nèi)的高級駕駛輔助系統(tǒng) (ADAS) 功能（包括自動緊急制動 (AEB)、自適應(yīng)巡航控制 (ACC) 和高級車道居中），從而滿足這些安全要求并致力于實現(xiàn)更高水平的自動駕駛。為了支持這些功能并滿足安全法規(guī)，汽車周圍的雷達傳感器的數(shù)量正在增加。

發(fā)表于：3/4/2024

雷莫（LEMO）產(chǎn)品系列新分類簡化了選型過程[其他][其他]

　　2024年1月，在瑞士Ecublens，高質(zhì)量連接解決方案領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者雷莫，宣布推出升級版產(chǎn)品系列全新分類，旨在簡化客戶的選型過程。

發(fā)表于：3/1/2024

新款STM32U5：讓便攜產(chǎn)品擁有驚艷圖效[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

　　凝聚ST超低功耗微控制器技術(shù)精華的STM32U5于2021年問世，是一款堪稱可改變游戲規(guī)則的低功耗MCU。

發(fā)表于：3/1/2024

多通道優(yōu)先級放大器的設(shè)計與應(yīng)用[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

　　圖1所示的模擬優(yōu)先級放大器最初是作為多輸出電源的一部分進行設(shè)計，其中穩(wěn)壓操作基于最高優(yōu)先級通道的電壓。該放大器的另一個應(yīng)用是帶電子節(jié)氣門控制的引擎控制系統(tǒng)，其中引擎需要對多個輸入命令中優(yōu)先級最高的一個作出響應(yīng)。

發(fā)表于：3/1/2024

萊迪思為您奉上更安全的解決方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

　　生活在數(shù)字時代，我們看到越來越多的設(shè)備和系統(tǒng)集成到我們生活的方方面面，新的安全挑戰(zhàn)隨之出現(xiàn)，暴露出系統(tǒng)和應(yīng)用的弱點。對于安全架構(gòu)師、工程師、項目經(jīng)理和業(yè)務(wù)經(jīng)理來說，跟上最新的法規(guī)和要求從而設(shè)計合規(guī)的解決方案至關(guān)重要。

發(fā)表于：3/1/2024

思特威物聯(lián)網(wǎng)專題-快速啟動技術(shù)，低功耗IoT設(shè)備進階必備[電源技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

　　近年來，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷演進，智能家居應(yīng)用逐漸融入人們的日常生活。市面上常見的智能家居設(shè)備，如智能可視門鈴、家用攝像頭（IPC）等，多為無線電池供電攝像頭（以下簡稱“無線電池攝像頭”），因體積小巧、無需布線、安裝靈活、支持WiFi聯(lián)網(wǎng)查看等特點，在消費端市場廣受追捧。據(jù)Yole最新預(yù)測，到2028年，該類設(shè)備的出貨量將增長至1.9億顆。與此同時，無線電池攝像頭在續(xù)航能力方面的局限性依然不可忽視：它們一般采用鋰電池或干電池供電，需定期充電或更換電池。因此，高性能、低功耗的攝像頭系統(tǒng)設(shè)計解決方案迫在眉睫。

發(fā)表于：3/1/2024

人工智能安全關(guān)鍵型系統(tǒng)中的驗證和確認[人工智能][航空航天]

　　隨著世界各個國家／地區(qū)紛紛制定人工智能相關(guān)法規(guī)，設(shè)計基于人工智能的系統(tǒng)的工程師必須滿足這些新出臺的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)要求。在 2023 年 10 月 30 日，美國白宮也頒布了一項關(guān)于人工智能法規(guī)的行政命令，強調(diào)穩(wěn)健的驗證和確認（V&V）過程對基于人工智能的系統(tǒng)至關(guān)重要。該指令要求人工智能公司報告和測試特定模型，以確保人工智能系統(tǒng)按預(yù)期運行并滿足指定要求。

發(fā)表于：3/1/2024

是德科技發(fā)布2024技術(shù)趨勢預(yù)測，新一輪技術(shù)變革機遇浮現(xiàn)（下篇）[人工智能][數(shù)據(jù)中心]

　　科技點亮未來，創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展。隨著科技創(chuàng)新的步伐日益加快，2024年將迎來新一輪的突破，有望從根本上重塑整個世界的生活、互動和交流方式。是德科技緊跟技術(shù)創(chuàng)新與行業(yè)發(fā)展動向，于近期發(fā)布了2024主要技術(shù)趨勢預(yù)測，內(nèi)容涵蓋云計算、6G、AI與營銷及AI趨勢、軟件測試與AI、半導(dǎo)體和軟件與AI、EDA、量子、電動汽車等熱點話題，旨在為行業(yè)提供前瞻性的洞察與思考，從而預(yù)見未來。

發(fā)表于：2/29/2024

對網(wǎng)絡(luò)空間安全建模的系統(tǒng)思考[其他][信息安全]

發(fā)表于：2/29/2024

彈性自組織多集群管理系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[其他][信息安全]

Kubernetes等云原生技術(shù)在業(yè)界應(yīng)用時，承載能力有限，無法滿足更高可用性要求，且易被云供應(yīng)商鎖定；東數(shù)西算等戰(zhàn)略的實施運行，需以多集群管理技術(shù)為基礎(chǔ)，但是傳統(tǒng)的云管平臺難以滿足跨多云應(yīng)用的服務(wù)部署和治理的挑戰(zhàn)。提出軟件定義的自組織基礎(chǔ)設(shè)施管理、冪等的分層調(diào)度新理念，實現(xiàn)以集群為最小單位的彈性基礎(chǔ)設(shè)施管理架構(gòu)，將多個Kubernetes集群組成中心式、去中心式、樹狀等任意拓撲結(jié)構(gòu)，進行應(yīng)用的跨云調(diào)度及管理。方案基于樹狀集群結(jié)構(gòu)進行了測試驗證，并與其他方案對比，測試結(jié)果表明該方案能夠滿足未來分布式云場景下海量集群組織管理需求，且保持接入新集群不超過1 s，應(yīng)用的調(diào)度延遲不超過200 ms。

發(fā)表于：2/29/2024

內(nèi)網(wǎng)敏感大數(shù)據(jù)跨網(wǎng)域跨密區(qū)數(shù)據(jù)交換需求及方法策略研究[其他][信息安全]

針對內(nèi)網(wǎng)敏感大數(shù)據(jù)治理和應(yīng)用，分析闡述了數(shù)據(jù)采集報送、引接匯聚、分發(fā)共享、綜合應(yīng)用過程中跨網(wǎng)域跨密區(qū)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和信息交互需求，對比研究了各類跨網(wǎng)域跨密區(qū)數(shù)據(jù)交換技術(shù)方法，并提出了面向應(yīng)用需求實現(xiàn)跨網(wǎng)域跨密區(qū)數(shù)據(jù)交換的方法策略，為內(nèi)網(wǎng)大數(shù)據(jù)建設(shè)運用提供技術(shù)支持和策略建議。

發(fā)表于：2/29/2024

基于動態(tài)均衡技術(shù)的海量異構(gòu)數(shù)據(jù)高并發(fā)可靠接入方法[其他][信息安全]

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的高并發(fā)可靠接入成為了一個亟待解決的問題。提出了一種基于動態(tài)均衡技術(shù)的海量異構(gòu)數(shù)據(jù)高并發(fā)可靠接入方法。該方法采用去中心化的任務(wù)分配機制實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)源接入；針對各類異構(gòu)數(shù)據(jù)源設(shè)計了基于HTTPS、SFTP、Kafka等多樣化采集手段及相應(yīng)的節(jié)點分配和回收機制；采用動態(tài)負載均衡策略對采集資源進行實時調(diào)整，以適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)負載，實現(xiàn)高并發(fā)處理。該研究為實現(xiàn)海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效、可靠接入提供了一種有效的解決方法。

發(fā)表于：2/29/2024

基于ADE-ABiGRU的物聯(lián)網(wǎng)安全態(tài)勢預(yù)測[其他][信息安全]

針對物聯(lián)網(wǎng)安全態(tài)勢預(yù)測的復(fù)雜性和多變性，提出一種基于ADEABiGRU的物聯(lián)網(wǎng)安全態(tài)勢預(yù)測模型。該模型融合了雙向門控循環(huán)單元、多頭注意力機制和殘差結(jié)構(gòu)，并經(jīng)由自適應(yīng)差分進化算法調(diào)優(yōu)，增強了對復(fù)雜時序依賴性的捕捉和對數(shù)據(jù)的多維度分析能力。通過改進自適應(yīng)差分進化算法的自適應(yīng)機制，充分考慮時序數(shù)據(jù)特征，以提升全局搜索效率和局部逼近精度。在ToN_IoT數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)算法相比，該模型在MAPE、R2和MSE上均表現(xiàn)出色，展現(xiàn)出更高的預(yù)測準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

發(fā)表于：2/29/2024

目標(biāo)與態(tài)勢三維可視化系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[其他][信息安全]

為提升大規(guī)模數(shù)據(jù)下態(tài)勢展示的性能和效果，對態(tài)勢展示的關(guān)鍵技術(shù)進行研究，設(shè)計并實現(xiàn)了實時態(tài)勢監(jiān)控、歷史態(tài)勢回放、目標(biāo)三維可視化等功能的系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)插值和數(shù)據(jù)融合等技術(shù)對多源異構(gòu)態(tài)勢數(shù)據(jù)進行實時處理；然后將處理后的數(shù)據(jù)儲存于多級數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中，通過緩存和批量數(shù)據(jù)獲取機制提升數(shù)據(jù)加載效率；最后，基于瀏覽器和GIS服務(wù)實現(xiàn)目標(biāo)與態(tài)勢的三維地理空間可視化。仿真結(jié)果表明，該系統(tǒng)態(tài)勢數(shù)據(jù)獲取快速高效，態(tài)勢展示效果立體清晰，能夠滿足大型模擬對抗演習(xí)中的目標(biāo)分析、態(tài)勢監(jiān)控和回放需求。

發(fā)表于：2/29/2024