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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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LEO衛星TDOA/DOA定位性能分析*[通信與網絡][航空航天]

隨著以“星鏈”衛星為代表的低軌（LEO）互聯網衛星系統的快速發展，星載相控陣列天線的應用數量飛速增長，未來LEO互聯網衛星便于提供星載電磁波到達方向（DOA）檢測能力。衛星覆蓋區內的非法干擾進行定位排查，是未來互聯網衛星系統正常運維的重要保障。目前常用的雙星到達時差（TDOA）/到達頻差（FDOA）定位體制存在定位誤差顯著增大的“定位盲區”造成盲區內的干擾源無法定位的問題，提出了一種基于加權最小二乘約束優化模型的TDOA/DOA雙星干擾源定位技術體制。分析了幾何稀釋精度因子（GDOP）的定位誤差，仿真實驗表明該定位方法具有不存在“定位盲區”的優點，在經緯度張角為4^°×4^°的波束范圍內定位誤差小于0.2 km，定位誤差的地理平均為0.112 km，滿足非法干擾定位排查的應用需求。通過定位解算的根均方差（RMSE）的蒙特卡洛方法，驗證了GDOP誤差精度。該定位方法的定位誤差地理穩定性優于目前常規的雙星TDOA/FDOA定位算法。

發表于：9/25/2023

基于預訓練模型的基層治理敏感實體識別方法[其他][數據中心]

基層治理產生的大量敏感數據可通過數據脫敏去除隱私內容，但這些數據包含較多非結構化文本數據，難以直接進行數據脫敏。因此，需要對非結構化文本數據進行命名實體識別以提取敏感數據。首先把敏感實體分為16類并對信訪文本進行標注，輸入層表示采用預訓練模型BERT，編碼層利用雙向長短時記憶網絡汲取上下文信息，解碼層通過條件隨機場模型優化序列，構建了較高精度的基層治理敏感實體識別模型。針對脫敏工作需要，改變假陰性和假陽性的loss權重，并采用敏感實體框選率輔助評價模型性能。在基層治理信訪數據集和公共數據集MSRA上進行實驗，F1值分別為88.38%和90.11%，相較于基準模型提升了4.64%和3.78%。該模型可應用于非結構化文本的敏感實體識別，識別成功率高。現有評價指標未能較好地反映敏感實體的間接推理關系，應當探索更完善的敏感實體評價體系。

發表于：9/25/2023

一種基于虛擬端點的PCIe交換機地址分配方案*[其他][其他]

針對PCIe總線特性，結合工業控制裝備的應用特性以及設計、調試和查找問題的便利性，提出一種基于虛擬端點的PCIe交換機地址分配方案。通過分析PCIe設備的枚舉與資源分配過程，將虛擬端點添加到PCIe交換機系統拓撲結構中，設計PCIe外設地址空間固定分配機制，并給出外設的物理槽位號的計算公式，可在外設交互故障時刻快速定位故障外設。通過實驗驗證，在支持熱插拔的裝置中，無論外設板卡的運行數目、類型和位置如何改變，該地址分配方案可實現各下游虛擬PCI橋下接入的有效端點分配的地址空間固定，且消除了遍歷查詢外設地址環節，提高了數據傳輸的效率，有益于PCIe總線更加便捷地應用于工控領域。

發表于：9/25/2023

基于局部方差和后驗概率分類的快速模板匹配算法*[其他][其他]

具有旋轉不變性的模板匹配算法在工業制造上具有廣泛的應用。為解決傳統的模板匹配方法在目標旋轉、匹配速度上的問題，提出一種基于局部方差和后驗概率分類的模板匹配方法。為減少計算量，在匹配中通過局部方差過濾掉部分候選窗口，并在后驗概率分類模塊中通過對比不同區域穩定特征點對的灰度來計算窗口相關性。使用后驗概率分類計算窗口相關度能在預處理過程實現旋轉不變性，并保證準確率在95%以上。實驗結果表明，該算法在80萬像素級的任意角度匹配圖像上選擇合適的窗口移動步長后，可將匹配時間減少到10 ms以內，相較于現有算法速度更快。

發表于：9/25/2023

基于關聯規則和遺傳算法的服裝輔料儲位優化*[其他][其他]

針對服裝行業受時尚潮流影響，物料型號更新迅速，導致倉庫庫存結構混亂、作業效率低下的問題，設計一種將Apriori算法同改進遺傳算法結合（AIGA）的儲位優化方法。首先Apriori算法挖掘物料組間關聯規則，將相關性較強物料組合并形成大類庫區，按照大類揀貨頻次動態調整庫區位置；其次結合物料相關性和揀貨頻次，以最小化揀貨距離為主要優化目標建立儲位分配模型。通過遺傳算法進行儲位分配搜索，并改進遺傳算法的初始化、交叉和變異算子，同時設計災變機制，提高算法搜索性能。結果表明，與現有儲位分配方案相比，揀貨距離平均縮短23.85%，有效提高倉庫作業效率。

發表于：9/25/2023

Semi-TCP與ARQ聯合的端到端可靠傳輸方法*[通信與網絡][通信網絡]

在無線自組織網絡中，數據傳輸受干擾較多，信道不穩定，因此傳統的TCP協議并不能滿足在這種復雜環境下的通信要求，節點間的自動重傳請求協議（ARQ）重傳增加，會導致節點的緩存占用率很大，整體傳輸性能降低。為了解決該問題，采用Semi-TCP協議與ARQ協議相結合，在不改變原有TCP架構的基礎上將擁塞控制下放到鏈路層，改變鏈路層ARQ的糾錯能力，提高信道的利用率。在Exata平臺上進行了仿真，實驗證明在無線多跳網絡中，該方法能有效提高網絡傳輸性能。

發表于：9/25/2023

衛星通信中頻轉發干擾的一種快速定位方法研究[通信與網絡][通信網絡]

針對衛星通信系統中頻轉發干擾的快速定位問題進行了研究，分析了中頻轉發干擾產生的原因，給出定位中頻轉發干擾的步驟和方法，通過定量分析建立中頻轉發干擾模型，結合在網衛星地面站的運行情況建立頻偏數據庫，通過設計基于頻偏的中頻轉發干擾定位算法，精確定位轉發干擾的地球站。仿真結果驗證了該算法在中頻轉發干擾定位過程的可行性，有效降低了干擾定位時間并提升了準確定位干擾站的概率，為衛星通信系統面臨此類干擾時的快速定位提供解決方法，對衛星通信網的穩定運行具有較大實際意義。

發表于：9/25/2023

基于遺傳算法的輸變電設備數據補全*[電源技術][智能電網]

在數字孿生技術的發展下，我國電網行業也在由原來的物理電網逐步向數字電網發展。輸變電設備作為電網中的電能輸送和傳輸的樞紐設備，其運行的可靠性直接關系到電網的安全穩定運行。因此，及時掌握輸變電設備當前的運行狀態以及未來一段時間的運行趨勢，實現對設備運行狀態的準確評估，對于保證設備安全可靠運行具有重要意義。然而，在目前的實際應用過程中，受限于傳感裝置穩定性差、現場運行環境惡劣、電磁環境復雜等原因，輸變電設備的狀態量數據會出現數據缺失造成獲得的數據質量較差，這會直接影響設備狀態評估模型的準確性。提出一種基于遺傳算法的輸變電設備缺失數據補全方法，首先對變換域隨機賦值，然后通過實現稀疏域中系數向量最小化達到缺失點恢復的效果。實驗證明，該算法能夠準確地恢復缺失數據。

發表于：9/22/2023

一種水中六價鉻便攜式檢測儀硬件系統的設計[測試測量][工業自動化]

六價鉻是水質監測中重要的檢測指標，對環境具有危害性。為檢測水中六價鉻的濃度，基于朗伯-比爾定律設計了一種水中六價鉻便攜式檢測儀。對檢測儀的工作原理和硬件系統結構進行了詳細介紹，并使用該檢測儀開展了水中六價鉻濃度的檢測實驗。實驗結果表明，該六價鉻便攜式檢測儀能夠快速、可靠、準確地檢測出水中六價鉻的濃度。

發表于：9/22/2023

一種基于SiP技術的高性能信號處理電路設計[模擬設計][工業自動化]

系統級封裝（System in a Package，SiP）已成為后摩爾時代縮小電子器件體積、提高集成度的重要技術路線，是未來電子設備多功能化和小型化的重要依托。針對信號處理系統小型化、高性能的要求，采用SiP技術設計了一種高性能信號處理電路。該SiP電路集成了多種裸芯，包括DSP、NOR Flash、DDR3和千兆網PHY芯片，實現了一種通用的信號處理核心模塊的小型化，相比于傳統板級電路在同樣的功能和性能的條件下，該SiP電路的體積和重量更小。

發表于：9/22/2023

C波段高效率內匹配功率放大器設計*[模擬設計][工業自動化]

闡述了一款內匹配功率放大器的設計過程和測試結果。該放大器工作在5~5.8 GHz，采用氮化鎵HEMT工藝，在28 V漏極供電電壓下實現了48 dBm輸出功率和55%功率附加效率。同時，該內匹配放大器將柵極和漏極偏置電路設計在芯片內部，無需在外部設計偏置電路，在保證功放性能的同時實現了小型化。該設計充分體現了GaN內匹配電路的高功率、高效率、小型化的優勢。

發表于：9/22/2023

高壓數字控制應用中實現安全隔離與低功耗的解決方案[電源技術][工業自動化]

在高壓應用中，實現有效的電氣隔離至關重要，它可以避免多余的漏電流在系統中具有不同地電位（GPD）的兩個部分之間流動[1]。

發表于：9/22/2023

一種基于CLASS-AB類運放的無片外電容LDO設計*[模擬設計][消費電子]

介紹了一種基于CLASS-AB類運放無片外電容的低壓差線性穩壓器（LDO）。電路在高擺率誤差放大器（EA）的基礎上，通過構建動態偏置電路反饋到EA內部動態偏置管，大幅改善了LDO的瞬態響應能力，且動態偏置電路引入的左半平面零點保證了LDO的環路穩定性。同時，EA采用過沖檢測電路減小了輸出過沖，縮短了環路穩定時間。電路基于65 nm CMOS工藝設計和仿真。仿真結果表明，在負載電流10 μA~50 mA、輸出電容0~50 pF條件下，LDO輸出穩定無振蕩。在LDO輸入2.5 V、輸出1.2 V、無片外電容條件下，控制負載在10 μA和50 mA間跳變，LDO輸出恢復時間為0.7 μs和0.8 μs，下沖和上沖電壓為58 mV和15 mV。

發表于：9/22/2023

基于多尺度注意力融合網絡的胃癌病理圖像分割方法*[人工智能][醫療電子]

近年來，隨著深度學習技術的發展，基于編解碼的圖像分割方法在病理圖像自動化分析上的研究與應用也逐漸廣泛，但由于胃癌病灶復雜多變、尺度變化大，加上數字化染色圖像時易導致的邊界模糊，目前僅從單一尺度設計的分割算法往往無法獲得更精準的病灶邊界。為優化胃癌病灶圖像分割準確度，基于編解碼網絡結構，提出一種基于多尺度注意力融合網絡的胃癌病灶圖像分割算法。編碼結構以EfficientNet作為特征提取器，在解碼器中通過對多路徑不同層級的特征進行提取和融合，實現了網絡的深監督，在輸出時采用空間和通道注意力對多尺度的特征圖進行注意力篩選，同時在訓練過程中應用綜合損失函數來優化模型。實驗結果表明，該方法在SEED數據集上Dice系數得分達到0.806 9，相比FCN和UNet系列網絡一定程度上實現了更精細化的胃癌病灶分割。

發表于：9/22/2023

融入翻譯記憶庫的法律領域神經機器翻譯方法*[人工智能][通信網絡]

面向法律領域的神經機器翻譯對于合同文本翻譯等應用場景具有重要價值。由于法律領域雙語對齊語料稀缺，翻譯效果還不理想。針對該問題，目前有效的方法是融入翻譯記憶或翻譯模版等外部信息，但法律領域的文本多具有固定的表達結構且用詞準確規范，在翻譯記憶庫中同時利用翻譯結構信息和語義信息能夠進一步提升法律領域翻譯性能。基于此，提出一種融入翻譯記憶庫的法律領域機器翻譯方法。提出了一種新的法律領域翻譯記憶庫，首先基于語義和結構信息的相似性訓練跨語言檢索模型以充分利用單語數據，然后從翻譯記憶庫中檢索與輸入源句相關的一組翻譯記憶和翻譯模版，進而引導翻譯模型生成目標句子。實驗表明，在MHLAW數據集上，提出的方法可以使譯文較基線模型提升1.28個BLEU點。

發表于：9/22/2023

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