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通過定制半導(dǎo)體來應(yīng)對供應(yīng)鏈挑戰(zhàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][消費(fèi)電子]

　　在競爭和創(chuàng)新的雙重壓力之下，企業(yè)消耗的數(shù)據(jù)越來越多，但無線頻譜的容量卻不會(huì)再增長。物聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)駕駛汽車以及 5G 和即將到來的 6G 網(wǎng)絡(luò)已然提出了巨大的高速數(shù)據(jù)需求。除此之外，尚未發(fā)明的新應(yīng)用未來不僅需要更大的帶寬，還需要使用先進(jìn)的半導(dǎo)體來支持這些新技術(shù)。考慮到近年來由于供應(yīng)鏈不穩(wěn)定所帶來的挑戰(zhàn)，科技企業(yè)如何才能滿足創(chuàng)新需求？

發(fā)表于：8/30/2023

嵌入式IoMT設(shè)備的安全設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

　　醫(yī)療行業(yè)對連接設(shè)備的日益依賴使其易受網(wǎng)絡(luò)攻擊，排名僅次于小型企業(yè)。為了防止?jié)撛诘臑?zāi)難，美國食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）已經(jīng)制定了可供醫(yī)療設(shè)備制造商遵循的嵌入式設(shè)備安全實(shí)現(xiàn)指南。這份指南涵蓋了設(shè)計(jì)、開發(fā)、產(chǎn)品發(fā)布、售后支持和停產(chǎn)等各個(gè)階段。盡管FDA指南中的信息對于設(shè)計(jì)人員來說是必讀的，但它通常以高層級角度編寫，最常見的是闡述應(yīng)當(dāng)實(shí)現(xiàn)哪些功能，而沒有說明如何實(shí)現(xiàn)。為了幫助醫(yī)療設(shè)備設(shè)計(jì)人員深入研究，本文提供了一些缺失的細(xì)節(jié)。

發(fā)表于：8/29/2023

如何有效使用RISC-V的跟蹤技術(shù)[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

　　在嵌入式軟件開發(fā)中，利用完整的應(yīng)用跟蹤，可為開發(fā)人員分析其產(chǎn)品行為提供無限的可能性。通過對應(yīng)用程序的全面了解，他們可以跟蹤每一條指令，看看他們的應(yīng)用程序是否按照預(yù)期運(yùn)行，或者是否出現(xiàn)錯(cuò)誤或漏洞。那么，如何才能最大化地利用現(xiàn)有可用的RISC-V跟蹤呢？

發(fā)表于：8/29/2023

10BASE-T1L樓宇控制器如何助力實(shí)現(xiàn)可持續(xù)樓宇管理系統(tǒng)[測試測量][工業(yè)自動(dòng)化]

　　本文重點(diǎn)介紹在樓宇管理系統(tǒng)（BMSs）中使用以太網(wǎng)直接數(shù)字控制器（DDCs）（也稱為樓宇控制器）的好處，并說明如何將10BASE-T1L協(xié)議融合到典型的BMS架構(gòu)中。10BASE-T1L的數(shù)據(jù)傳輸速率達(dá)到10 Mbps，支持各種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并可通過單條雙絞線供電，在點(diǎn)對點(diǎn)、環(huán)形和線形網(wǎng)絡(luò)配置中為DDC控制器和邊緣節(jié)點(diǎn)提供無縫以太網(wǎng)連接。它提供實(shí)時(shí)控制，克服了以前協(xié)議的局限性，同時(shí)，它支持的邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)量幾乎不受限制。由于它能重復(fù)使用現(xiàn)有的單條雙絞線布線，因此支持長達(dá)1千米的遠(yuǎn)距離數(shù)據(jù)傳輸，是現(xiàn)有BMS比較理想的改良型解決方案。其無需配備耗電的網(wǎng)關(guān)，支持無縫云端連接。這對于希望采用最新BMS技術(shù)卻擔(dān)心對建筑物能效產(chǎn)生不利影響的用戶，真可謂是雪中送炭。

發(fā)表于：8/29/2023

基于PG網(wǎng)絡(luò)的全流程優(yōu)化在高性能CPU內(nèi)核中的應(yīng)用[電子元件][工業(yè)自動(dòng)化]

隨著高性能計(jì)算芯片的集成度不斷提高以及工藝的進(jìn)步，金屬連線的寬度越來越窄，芯片電源網(wǎng)絡(luò)上電阻增加和高密度的邏輯門單元同時(shí)有邏輯翻轉(zhuǎn)動(dòng)作時(shí)會(huì)在電源網(wǎng)絡(luò)上產(chǎn)生電壓降（IR Drop），導(dǎo)致芯片產(chǎn)生時(shí)序問題，甚至可能發(fā)生邏輯門的功能故障。

發(fā)表于：8/29/2023

學(xué)子專區(qū)—ADALM2000實(shí)驗(yàn)：磁性接近傳感器[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

　　本次實(shí)驗(yàn)的目標(biāo)是利用磁場生成和檢測原理去構(gòu)建簡單的接近檢測器，并觀察檢測器輸出電壓是如何隨著電磁體越來越靠近傳感器而增加的。

發(fā)表于：8/26/2023

測量軟件在 Wi-Fi 7 測試中發(fā)揮重要作用[測試測量][通信網(wǎng)絡(luò)]

　　這個(gè)世界允許無線連接缺席哪怕一天嗎？大部分情況下無法做到，因?yàn)槲覀兊娜粘；顒?dòng)大都依賴于無線通信技術(shù)。無論是工作、上學(xué)還是日常通信，無線連接都已經(jīng)不可或缺。無線連接技術(shù)的進(jìn)步促進(jìn)了其他技術(shù)、研究和創(chuàng)新理念的發(fā)展。而無線設(shè)備的更新?lián)Q代又推動(dòng)了無線技術(shù)在不斷變化的世界中推陳出新。

發(fā)表于：8/26/2023

遠(yuǎn)離危險(xiǎn)：打造安全的自動(dòng)駕駛汽車[人工智能][汽車電子]

　　當(dāng)下的汽車行業(yè)正在經(jīng)歷一場變革――電動(dòng)汽車逐漸興起，自動(dòng)駕駛汽車（AV）的自動(dòng)化程度越來越高。在中國，眾多企業(yè)紛紛投身于全自動(dòng)駕駛汽車的研發(fā)，而且已有一系列試點(diǎn)項(xiàng)目落地，為盡早實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)而努力。香港某科技園正在開展一項(xiàng) AV 試驗(yàn)，研究如何將通勤者接駁到智慧城市環(huán)境下的公共交通系統(tǒng)中。中國消費(fèi)者比西方消費(fèi)者更樂意接受自動(dòng)駕駛，對各種自動(dòng)駕駛功能也抱有更大的熱情。

發(fā)表于：8/25/2023

一種基于Mesh網(wǎng)絡(luò)的混合AOA/RSSI協(xié)作定位算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

傳統(tǒng)到達(dá)角度（Angle-Of-Arrival， AOA）/接受信號強(qiáng)度指示（Received Signal Strength Indicator， RSSI）混合定位往往需要多個(gè)錨節(jié)點(diǎn)布設(shè)陣列天線以實(shí)現(xiàn)高精度定位，為解決在錨節(jié)點(diǎn)資源受限下精度較低的問題，提出了一種基于Mesh網(wǎng)絡(luò)的混合AOA/RSSI協(xié)作定位方法。僅有中心主錨節(jié)點(diǎn)提供AOA角度的情況下，采取最小二乘法對聯(lián)合真實(shí)和虛擬錨節(jié)點(diǎn)所對應(yīng)角度和距離信息進(jìn)行初步定位；利用未知節(jié)點(diǎn)之間的協(xié)作通信和測距信息，位置估計(jì)問題被轉(zhuǎn)換為無約束非線性優(yōu)化問題，給予短距離鏈路更高權(quán)重，通過迭代求解最終實(shí)現(xiàn)協(xié)作定位。仿真結(jié)果表明，所提算法在錨節(jié)點(diǎn)資源受限情況下有效地提升了定位精度。

發(fā)表于：8/25/2023

基于區(qū)塊鏈的分布式標(biāo)識密碼管理*[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

基于標(biāo)識的密碼算法（如SM9等），需要可信第三方密鑰生成中心KGC為用戶生成標(biāo)識私鑰，存在密鑰托管、單點(diǎn)故障的風(fēng)險(xiǎn)和問題。提出了一種分布式標(biāo)識密碼管理方案，多個(gè)參與方分別產(chǎn)生部分標(biāo)識私鑰發(fā)送給用戶，用戶本地運(yùn)算產(chǎn)生標(biāo)識私鑰，避免了密鑰托管的問題；同時(shí)身份標(biāo)識狀態(tài)等數(shù)據(jù)可信上鏈，可以去中心化查詢用戶身份標(biāo)識及有效性，解決了KGC單點(diǎn)失效及信任的問題，提高了系統(tǒng)可用性和安全性。經(jīng)分析表明，方案在運(yùn)行效率和帶寬要求方面均具有明顯優(yōu)勢。

發(fā)表于：8/25/2023

基于改進(jìn)Stacking集成分類算法的用戶用電信息異常識別[人工智能][智能電網(wǎng)]

隨著電力用戶信息采集系統(tǒng)的發(fā)展，更豐富的用戶用電信息被用于用戶用電信息異常的識別?；贔DI攻擊進(jìn)行虛假數(shù)據(jù)注入，構(gòu)造用戶用電信息異常數(shù)據(jù)集，并提出了一種基于召回率的改進(jìn)Stacking集成分類算法。該算法采用K-近鄰算法（k-Nearest Neighbors，KNN）、隨機(jī)森林模型（Random Forests，RF）、支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）以及梯度決策樹（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）作為Stacking結(jié)構(gòu)的基分類模型；采用邏輯回歸（Logistic Regression，LR）作為Stacking結(jié)構(gòu)的元分類模型。并基于召回率為基分類模型的輸出結(jié)果進(jìn)行權(quán)值賦值，從而作為元分類模型的輸入數(shù)據(jù)集。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，所提的基于召回率的改進(jìn)Stacking集成分類算法相比于傳統(tǒng)Stacking集成分類算法擁有更高效的分類性能。

發(fā)表于：8/25/2023

多核專用指令處理器集成開發(fā)環(huán)境設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][通信網(wǎng)絡(luò)]

該集成開發(fā)環(huán)境面向一款多核密碼專用指令協(xié)處理器而設(shè)計(jì)，包含指令集模擬器、匯編器、調(diào)試器等功能模塊，支持基于匯編語言的軟件調(diào)試，支持密碼算法性能評估。根據(jù)實(shí)現(xiàn)密碼算法的特點(diǎn)，該集成開發(fā)環(huán)境中的密碼處理引擎模擬器采用了運(yùn)算指令提前譯碼的方式，以提高模擬器的性能。在此基礎(chǔ)上，為了程序調(diào)試和算法性能評估的需要，采用不同的模擬策略，分別設(shè)計(jì)了指令級同步模擬器和共享數(shù)據(jù)級同步模擬器。經(jīng)測試，該集成開發(fā)環(huán)境在進(jìn)行算法評估時(shí)，模擬指令的速度達(dá)到了4.83 MIPS，性能評估結(jié)果與硬件仿真一致。

發(fā)表于：8/25/2023

萬兆鏈路聚合式多路高清視頻傳輸技術(shù)研究及應(yīng)用*[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了滿足目前攝像機(jī)看得清、看得遠(yuǎn)、看得實(shí)時(shí)、成本低等需求，結(jié)合高清模擬視頻的發(fā)展現(xiàn)狀，針對基于光纖通信技術(shù)的多路高清模擬視頻超遠(yuǎn)距離傳輸存在成本高、傳輸速率慢、實(shí)時(shí)性差等主要問題，分析多路大帶寬高清模擬視頻如何在一條光纜傳輸?shù)年P(guān)鍵技術(shù)，提出了基于萬兆鏈路聚合的模擬視頻遠(yuǎn)距離傳輸?shù)慕M網(wǎng)解決方案。該方案可以幫助同軸模擬高清視頻解決遠(yuǎn)距離超高成本傳輸問題，為模擬監(jiān)控整體解決方案提供了必不可缺的組成部分，具有引領(lǐng)作用。

發(fā)表于：8/25/2023

車載燃料電池發(fā)動(dòng)機(jī)交流阻抗測量系統(tǒng)設(shè)計(jì)及應(yīng)用*[電源技術(shù)][汽車電子]

為解決車載質(zhì)子交換膜燃料電池發(fā)動(dòng)機(jī)在-30℃低溫冷儲(chǔ)存及冷啟動(dòng)問題，提出了一種測量車載燃料電池發(fā)動(dòng)機(jī)單片交流阻抗的測量系統(tǒng)，單片電流電壓信號通過帶通濾波電路處理后，進(jìn)行快速傅里葉變換計(jì)算出單片阻抗；在采集阻抗時(shí)，通過另外一個(gè)控制核心采集單片電壓，實(shí)現(xiàn)了單片電壓及阻抗的同步雙采集。在系統(tǒng)關(guān)機(jī)策略中，將單片阻抗作為關(guān)機(jī)判據(jù)，在其達(dá)到低溫儲(chǔ)存及冷啟動(dòng)的閾值點(diǎn)后，系統(tǒng)停止吹掃完成關(guān)機(jī)。系統(tǒng)能夠在-30℃低溫儲(chǔ)存及冷啟動(dòng)，并最終在北京2022冬奧會(huì)實(shí)車批量應(yīng)用。

發(fā)表于：8/25/2023

面向用戶體驗(yàn)增強(qiáng)的信息檢索評估模型研究*[其他][工業(yè)自動(dòng)化]

如何為用戶精準(zhǔn)提供高質(zhì)量信息是信息檢索系統(tǒng)有效提升用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵問題所在。在對國內(nèi)外相關(guān)技術(shù)研究進(jìn)展基礎(chǔ)之上，從引入信息資源與用戶需求之間最佳匹配的動(dòng)態(tài)評估機(jī)制角度，提出了一種面向用戶體驗(yàn)增強(qiáng)的信息檢索動(dòng)態(tài)評估模型，對模型中的信息質(zhì)量評估方法、用戶期望評估方法、情境動(dòng)態(tài)評估方法和用戶體驗(yàn)評估方法等進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì)，并對模型中各因素權(quán)重進(jìn)行最優(yōu)化搜索求解。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，構(gòu)建的動(dòng)態(tài)評估模型具有較好的“魯棒”特性，對不滿足用戶需求的信息過濾效果明顯，將用戶所需的高質(zhì)量信息返回給用戶，明顯增強(qiáng)了用戶對信息檢索的應(yīng)用體驗(yàn)。

發(fā)表于：8/25/2023