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使用有安全保障的閃存存儲構建安全的汽車系統

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。

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基于約束的多維Apriori改進算法[其他][其他]

針對經典多維關聯規則挖掘算法執行效率不高、存在冗余規則的不足，提出基于約束的多維Apriori改進算法，在多維Apriori算法的基礎上，將用戶約束引入挖掘過程，根據關于謂詞的約束產生用戶感興趣的頻繁謂詞集，并以此為依據刪減事務集。該算法一方面通過用戶約束大大縮減了候選謂詞集的產生，另一方面經過刪減的事務集也降低了掃描數據庫的開銷，最終實現了挖掘效率的提高以及冗余規則的減少。應用該算法在FPGA代碼缺陷事務集上進行對比實驗，實驗結果證明了該算法相比多維Apriori算法，在搜索效率以及挖掘結果的準確性方面均得到了改善，有效提高了FPGA代碼缺陷分析的準確性。

發表于：10/23/2023

基于云模型的變分自編碼器數據壓縮方法*[其他][醫療電子]

圖像數據解壓縮問題是一類重要的數據處理問題，數據特征學習在數據壓縮研究中有重要的研究價值。提出了一種基于云模型的變分自編碼器特征表征模型，將云模型作為變分自編碼器的先驗分布，解決變分自編碼器在特征表征上的局限性。變分自編碼器的編碼器部分負責構建數據的特征空間，通過在該空間中采樣獲得隱變量，完成數據壓縮；解碼器部分完成從數據特征到原數據的生成，即數據的解壓。在人臉數據集上與原方法作實驗對比，驗證了該方法的正確性和有效性。

發表于：10/23/2023

基于EWT-ARIMA組合模型的銀杏液流預測與因子關聯分析*[其他][其他]

樹干液流速率由于受到外在環境因子與內在生長機理的綜合作用，往往呈現出非線性與高隨機的特點，單一的預測方法往往難以對其做出較為準確的預測。對此，提出引入經驗小波變換（EWT）方法，對非線性、高隨機的銀杏液流數據進行分解，得到兩組多分辨率分析分量，分別對分量采用統計模型ARIMA進行預測。根據真實數據實驗結果驗證，提出了EWT-ARIMA組合模型能夠較為準確地預測樹干液流的變化趨勢，模型評價指標MSE、MAE、MAPE、R2分別為11.05、2.488、0.1640、0.9599，相較單一ARIMA模型各項評價指標均有較大提升。此外，還利用傳遞熵（EWT），無模型假設地對時滯內環境因子與銀杏液流之間的因果關系進行了探討。

發表于：10/23/2023

面向車聯網多播業務中斷概率約束的資源優化研究[通信與網絡][汽車電子]

隨著汽車工業和通信技術的迅速發展，獲取高質量的交通信息在車輛緊急情況中至關重要。在車聯網中車輛的高速移動性會導致信息傳輸面臨中斷的風險，同時隨著車輛數目的增加，有限的頻譜資源為車聯網的功率分配帶來了挑戰。為了解決這一難題，采用單頻網絡技術，通過資源分配策略來降低信干噪比的中斷概率，最小化單頻網絡中每個路邊單元的傳輸功率。該優化問題被建模為馬爾可夫決策過程，并采用基于好奇心驅動的DQN（C-DQN）資源優化算法來求解。大量仿真結果表明，該方案在滿足較低中斷概率的前提下最小化傳輸功率，所采用的算法與基準算法相比，在學習速度和穩定性方面具有良好的性能。

發表于：10/23/2023

一種高效的衛星通信多模式身份認證協議方案的設計方法[通信與網絡][通信網絡]

針對現有星地協同認證模式認證時延高、地面認證服務器受到攻擊易導致故障等問題，創新性地提出一種可切換的高效多模式身份認證方案。該方案采用星上主用、地面備用的認證模式，星上認證模式下，可有效降低傳統星地認證傳輸過程帶來的通信高時延，實現在不依賴地面歸屬網絡的情況下快速認證；當星上認證模式不可使用時，可迅速切換地面認證模式，保證認證過程穩定可靠，提高系統穩定性和抗毀壞性。同時，該方案采用哈希算法和對稱加密算法完成認證核心運算，有效減少認證過程計算開銷，在提高衛星通信設備接入效率和安全性方面具有較高的應用價值。

發表于：10/23/2023

基于改進OS-ELM的電子鼻在線氣體濃度檢測*[測試測量][消費電子]

電子鼻是一種仿生傳感系統，該設備能夠同時對多種氣體進行識別，因此應用在許多領域當中。氣體濃度算法是電子鼻對氣體定量分析時的核心部分，為了提高電子鼻濃度檢測算法精度，提出一種基于在線序列極限學習機（Online Sequential-Extreme Learning Machine， OS-ELM）的預測模型。該模型通過一維卷積神經網絡（One Dimensional Convolutional Neural Network， 1DCNN）提取特征，使用OS-ELM對氣體濃度進行預測，并提出了一種改進的粒子群（Particle Swarm Optimization， PSO）算法以克服OS-ELM需人工調整模型參數的問題。由理論分析，改進的算法比傳統PSO算法有更強的搜索能力。實驗結果表明，所提模型對氣體的預測精度上較傳統的預測模型具有更高的預測精度和泛化能力。

發表于：10/23/2023

基于國產化云平臺的航天數據混合組播應用技術[測試測量][航空航天]

構建了一種基于云架構的一體化計算機系統，系統國產化率100%。提出了基于國產化云平臺航天數據混合組播應用技術，實現了操作系統、云平臺、虛擬機CPU資源三個層面技術優化，解決了國產操作系統及云平臺網絡資源虛擬化對數據組播的性能瓶頸問題，提升了云平臺數據組播的性能。經過實際測試，提升后性能可滿足了航天任務中心業務使用需求。

發表于：10/23/2023

H.265/HEVC熵解碼的分組并行流水線實現[模擬設計][工業自動化]

針對高效視頻編碼（H.265/HEVC）中CABAC熵解碼模塊的高資源消耗和數據依賴性，設計了一種多路并行的高效FPGA實現結構。根據不同類型語法元素特性，采用分組并行數據調度方法，減少數據處理等待時間和內部存儲器訪問次數，同時利用流水線技術實現運算加速。評估驗證結果表明，熵解碼模塊吞吐量可以達到1.64位元/時鐘周期，滿足當下超高清視頻實時解碼的要求。

發表于：10/23/2023

一種應用分段式電容陣列的20 MS/s 10-bit SAR ADC*[電子元件][工業自動化]

設計了一個10位分辨率，20 MS/s采樣率的逐次逼近型模擬數字轉換器（SAR ADC）。該電路通過采用分段式電容陣列設計，縮短了量化過程中高位電容翻轉后所需要的穩定時間，從而提高了量化速度。此外，還提出了一種新穎、高效的比較器校準方法，以較低的成本實現了比較器失調電壓的抑制。該ADC芯片基于180 nm CMOS工藝設計制造，核心面積為0.213 5 mm2。實際測試結果表明，在1.8 V電源電壓、20 MS/s采樣頻率下，該ADC的信號噪聲失真比（SNDR）達到了58.24 dB。

發表于：10/23/2023

一種基于深度學習模型的無人機巡檢輸電線路山火檢測方法[人工智能][智能電網]

輸電巡檢圖像的背景復雜，目標檢測易受干擾，基于YOLOX神經網絡模型，提出一種輸電線路山火檢測方法。首先采用YOLOX的主干特征提取網絡框架，并將其中多尺度特征提取模塊的常規卷積替換為可變形卷積；其次在加強特征提取階段增加了通道注意力和空間注意力模塊的融合，能夠自適應火焰的外形多變特點，更加有效地提取到山火特征，從而提高目標檢測的準確率。經實驗驗證，所提方法能夠較為準確地檢測到山火，滿足日常巡檢的需求。

發表于：10/23/2023

結合不確定性估計的輕量級人體關鍵點檢測算法[人工智能][醫療電子]

人體關鍵點檢測在智能視頻監控、人機交互等領域有重要應用。針對基于熱圖的人體關鍵點檢測算法依賴高分辨率熱圖、計算資源消耗大的問題，提出一種結合不確定性估計的輕量級算法。使用低分辨率熱圖，結合不確定性估計預測誤差分布的尺度參數，提高了預測結果的可信度；利用尺度參數監督和約束熱圖，緩解梯度消失，增強了網絡的魯棒性。COCO數據集上實驗結果表明，與積分姿態回歸算法相比，改進后算法的平均精度提高了3.3%，降低了資源占用。

發表于：10/23/2023

集成電路產業的多源數據融合前沿識別研究[電子元件][數據中心]

大數據時代，能夠精準及時地識別研究前沿對于科技戰略的定位和科研方向的部署尤為重要，可提供更加全面的決策參考和依據。利用自開發的多源數據融合分析方法，從全球期刊論文、會議論文、專利文獻、科技新聞、研究報告、科技政策、標準等數據進行數據挖掘和去噪，有效識別出集成電路領域當前的研究前沿和技術清單。當前全球集成電路領域的研究熱點和重點發展方向集中在半導體制造設備、高制程制造技術上，重點產品集中在高端芯片、功率器件、傳感器、存儲器以及第三代半導體的相關產品上。中國半導體產業國產化迫在眉睫，前沿識別結果為政府與企業提供有價值的決策支持和參考。

發表于：10/23/2023

考慮多主體利益電力-交通耦合網絡定價策略*[電源技術][智能電網]

隨著電動汽車滲透率的增加，電力網絡和交通網絡在時空上的耦合更加密切。為降低電動汽車無序并入給電網安全穩定運行帶來的挑戰，充分考慮電力負荷需求和交通路況不確定性的影響，建立電動汽車用戶-充電站聚合商-電網運營商多主體利益分層博弈模型，在滿足約束條件的前提下基于改進型蝙蝠算法對多主體利益分層優化問題進行求解。由仿真算例可知，電網運營商針對不同電動汽車滲透率積極調整定價策略可以獲得更高的運行效益。所提方法能有效改善電網電壓質量以確保系統安全穩定運行，為完善電力產業價值鏈體系提供理論支撐。

發表于：10/23/2023

基于圖像識別的用電安全檢查子系統設計與實現*[電源技術][智能電網]

用電安全檢查是保障電網正常運行的重要途徑，傳統的用電安全檢查主要依賴人工的形式對存在安全隱患的場所、設備進行逐一排查。隨著人工智能技術的發展，基于圖像數據的智能分析可協助及時排查相關安全隱患，也可減少對于檢查人員的經驗要求，在提升效率的同時，保障安全檢查準確性。為了更好地提升用電安全檢查的準確性，提出了基于YOLO神經網絡的用電隱患識別算法，該算法可對用電設備的指示燈進行識別，并與正常狀態進行比對，發現異常狀態及時發出告警信息。基于該算法，還設計并實現了基于圖像識別的用電安全檢查子系統。通過實際數據驗證，系統對設備指示燈狀態不一致性檢測等可達到較高水平，滿足對用電安全檢查的需求。

發表于：10/23/2023

計及MCMC方法的電網概率檢修計劃指標優化模型*[電源技術][智能電網]

電力檢修是保證電力系統正常運行的重要環節，有效的電力檢修計劃安排將大幅提升電網運行的可靠性。通過設備狀態分級、設備運行年限、設備運行成本等指標構建概率檢修模型，實現檢修計劃的優化，采用概率檢修計劃優化策略提高電網可靠性和經濟性指標，并在檢修模型采用馬爾可夫鏈-蒙特卡洛法用于提高模型準確度。最后通過仿真對概率檢修模型與傳統檢修模型進行分析比較，在確定最優檢修概率的同時，突顯了概率檢修模型的優越性，為電力產業價值鏈體系中電力檢修環節的完善提供理論基礎。

發表于：10/23/2023

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