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破解充電四大難題促進(jìn)新能源車發(fā)展

今年全國“兩會”期間，新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展利好不斷。在蓬勃發(fā)展的趨勢下，顛覆性的商業(yè)模式時時刻刻震驚著新能源時代。3月16日下午，中國新能源汽車充電運(yùn)營建設(shè)研討會暨新華網(wǎng)與特銳德合資合作簽約儀式在北京舉行。新華網(wǎng)與特銳德通過強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，加速城市充電設(shè)施網(wǎng)絡(luò)投資建設(shè)，為“互聯(lián)網(wǎng)+”注入新活力。

發(fā)表于：3/21/2016

基于車輛聲音及震動信號相融合的車型識別

車型識別技術(shù)是智能運(yùn)輸系統(tǒng)的核心。針對目前車型識別方法的不足，提出了一種基于車輛聲音和震動信號相融合的車型識別方法。用BCS算法提取聲震信號的特征，并在特征級融合形成特征向量，以此作為訓(xùn)練樣本對支持向量機(jī)的分類器進(jìn)行訓(xùn)練。對兩種車型的聲音和震動數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的結(jié)果表明，基于特征級融合的聲震信號能夠準(zhǔn)確識別不同的車型，識別準(zhǔn)確率達(dá)到86%以上，是一種有效的車型識別方法。

發(fā)表于：3/20/2016

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)車車輪故障診斷

針對現(xiàn)有機(jī)車車輪超聲檢測系統(tǒng)無法準(zhǔn)確區(qū)分其故障類型，探討了一種基于小波包變換與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法來識別基于超聲檢測機(jī)車車輪的故障類型。該方法對機(jī)車車輪的超聲檢測的回波信號進(jìn)行小波包分解，并提取了頻譜能量特征值，由此構(gòu)造不同類型機(jī)車車輪內(nèi)部傷損對應(yīng)的特征向量，然后利用改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練隨機(jī)抽取的樣本空間，并對測試樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了識別驗證。通過實驗驗證了該方法能夠快速準(zhǔn)確地識別出機(jī)車車輪不同類型的故障對應(yīng)的超聲檢測信號。

發(fā)表于：3/20/2016

【AET看幕展】安森美的下一代汽車方案和技術(shù)

?在剛剛閉幕的2016上海慕尼黑電子展，汽車電子仍然是最熱門的話題。作為汽車電子領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊-安森美3月16日舉行了媒體發(fā)布會，安森美圖像傳感器部中國業(yè)務(wù)開發(fā)及全球市場副總裁Sammy Yi、中國汽車解決方案工程中心高級經(jīng)理張青向眾多記者解讀了安森美2016年在汽車和工業(yè)/安防領(lǐng)域的策略與方案。

發(fā)表于：3/20/2016

基于物聯(lián)網(wǎng)RFID技術(shù)的高校固定資產(chǎn)管理研究

隨著高等教育事業(yè)的快速發(fā)展，高校的固定資產(chǎn)規(guī)模迅速擴(kuò)大，然而相應(yīng)的資產(chǎn)管理模式卻缺乏完整性和先進(jìn)性，致使其管理效率不高，無法實現(xiàn)信息的及時更新。為了解決資產(chǎn)管理過程中賬實不符、設(shè)備易丟失等問題，介紹了一種利用物聯(lián)網(wǎng)RFID技術(shù)解決諸多復(fù)雜問題的方法，極大地提高了高校固定資產(chǎn)的管理效率，為網(wǎng)絡(luò)時代下的高校固定資產(chǎn)管理提供了一定的理論借鑒。

發(fā)表于：3/20/2016

【AET看幕展】瑞薩：三大招提升盈利能力

作為全球首屈一指的MCU供應(yīng)商，23%的市場占有率不是蓋的！全球汽車半導(dǎo)體排名第一更不是浪得虛名！在剛剛閉幕的2016慕尼黑上海電子展，瑞薩攜其14款解決方案驚艷亮相，涵蓋智能汽車、智能家居、智能工業(yè)三大熱門應(yīng)用領(lǐng)域，特精選幾個以餮讀者！

發(fā)表于：3/20/2016

評估數(shù)據(jù)質(zhì)量的過程

評估關(guān)系數(shù)據(jù)庫的質(zhì)量的過程對數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)至關(guān)重要。評估關(guān)系數(shù)據(jù)庫的質(zhì)量包含兩種獨(dú)立的審計方式：一種是對圖表中描述的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)的審計，另一種是在指定點對數(shù)據(jù)庫內(nèi)容進(jìn)行審計。數(shù)據(jù)庫圖表審計主要檢查設(shè)計缺陷，是否有違背數(shù)據(jù)庫準(zhǔn)則以及偏離原始數(shù)據(jù)模型的情況，同時測量數(shù)據(jù)庫的大小、復(fù)雜性和結(jié)構(gòu)質(zhì)量。數(shù)據(jù)庫內(nèi)容審計則比較選擇的數(shù)據(jù)的狀態(tài)屬性，以確定是否有不正確的數(shù)據(jù)，并檢查是否有丟失和多余的記錄。上述兩種方式的目的都是為了啟動數(shù)據(jù)清理過程，以確保或恢復(fù)數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

發(fā)表于：3/19/2016

大數(shù)據(jù)處理平臺比較與分析

雖然以MapReduce和Hadoop分布式系統(tǒng)（HDFS）為核心的Hadoop已在大規(guī)模數(shù)據(jù)密集的商業(yè)領(lǐng)域成功應(yīng)用，但是對于多個并行操作之間重用工作數(shù)據(jù)集卻表現(xiàn)不佳。作為對其的一種補(bǔ)充，本文介紹了Spark。首先介紹Hadoop的MapReduce與HDFS基本概念與設(shè)計思想，然后介紹了Spark的基本概念與思想，并且著重介紹了彈性分布式數(shù)據(jù)集RDD，并通過實驗證明和分析對比了Hadoop與Spark。

發(fā)表于：3/19/2016

帶你認(rèn)識四大分類嵌入式處理器

發(fā)表于：3/18/2016

云漢芯城“E-FIT”創(chuàng)新服務(wù)模式震撼2016慕尼黑電子展

2016年3月15日至17日，國內(nèi)領(lǐng)先的電子產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺云漢芯城攜旗下電商采購平臺、電子工程師交流社區(qū)和電子制造業(yè)增值服務(wù)三大核心業(yè)務(wù)體系，連續(xù)4年亮相在上海新國際博覽中心舉辦的“2016慕尼黑（上海）電子展”。今年慕尼黑電子展盛況空前，除了電子行業(yè)內(nèi)知名原廠、授權(quán)分銷商參與外，國內(nèi)眾多新興電子器件商城也紛紛參展，成為歷年展會中最為火爆的一屆。

發(fā)表于：3/18/2016

科技部充電網(wǎng) 車聯(lián)網(wǎng) 互聯(lián)網(wǎng)“三網(wǎng)融合”

新能源汽車充電盈利難一直是困擾產(chǎn)業(yè)發(fā)展的瓶頸之一?？萍疾拷煌I(lǐng)域科技項目專員王秉剛16日表示，推動充電網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)的“三網(wǎng)融合”，將有助于解決這一問題。

發(fā)表于：3/18/2016

百度擬在美國測試無人駕駛汽車

3月17日消息，據(jù)《華爾街日報》網(wǎng)站報道，百度首席科學(xué)家吳恩達(dá)日前在接受采訪時透露，公司很快將在美國測試無人駕駛汽車。百度希望在2018年前推出一款可商用的車型。百度去年晚些時候公開表示有意研發(fā)無人駕駛汽車。由于汽車與機(jī)器人愈發(fā)類似，非傳統(tǒng)的汽車制造商正在汽車行業(yè)獲得一席之地。

發(fā)表于：3/17/2016

移動支付+穿戴設(shè)備+車聯(lián)網(wǎng) 跨平臺連接新消費(fèi)

2016年世界移動通信大會（MWC）中，移動支付已向跨平臺設(shè)備邁進(jìn)。Visa跨入與智能表商Pebble及本田汽車等戰(zhàn)略聯(lián)盟，MasterCard也與WISeKey合作，將付款整合至STI（safety interfaces）技術(shù)加密，以供購買高價時尚產(chǎn)品。TrendForce旗下拓墣產(chǎn)業(yè)研究所資深研究經(jīng)理謝雨珊表示，2016年遠(yuǎn)程移動支付工具將不局限于智能手機(jī)，服務(wù)已可延伸至穿戴設(shè)備和汽車中使用，隨著連網(wǎng)設(shè)備不斷增多，安全性驗證機(jī)制將更顯重要。

發(fā)表于：3/17/2016

基于TMS570的高可靠性隨鉆壓力計

為了實現(xiàn)井下隨鉆壓力測量，設(shè)計出一種高可靠性壓力計。選擇了適合井下高溫、高壓環(huán)境的微控制器與壓力傳感器，同時分析了可能的器件失效風(fēng)險并給出了解決方法。借助安全微控制器的“安全島”理念及設(shè)計架構(gòu)，該壓力計能夠自動處理微控制器及壓力傳感器的軟硬件錯誤以保證工作可靠性。該壓力計在石油鉆井領(lǐng)域中可以有效減少起鉆次數(shù)來降低鉆井成本。

發(fā)表于：3/16/2016

多核系統(tǒng)的實時任務(wù)調(diào)度算法研究

為更好地解決多核系統(tǒng)實時任務(wù)調(diào)度問題，針對基本蟻群算法求解最短路徑過程中容易陷入局部最優(yōu)的情況，對基本蟻群算法進(jìn)行了改進(jìn)。改進(jìn)算法根據(jù)系統(tǒng)的實際情況對概率選擇公式做出調(diào)整，同時根據(jù)相應(yīng)策略對信息素進(jìn)行調(diào)整，有效地縮小了信息素之間的差距，有利于跳出局部最優(yōu)狀態(tài)。實驗結(jié)果表明，該算法與基本蟻群算法相比在收斂速度和計算最優(yōu)解方面都有了提高。

發(fā)表于：3/16/2016