无码国产偷倩在线播放老年人,日产精品一线二线三线优势

电感参数可视化测量方法研究[测试测量][智能电网]

电感器有很多参数，其中最重要的两个参数决定了电感器的性能：电感值和饱和电流。既有的电感参数测量方法要么能比较精确地测量电感值，要么能用其他辅助手段测量饱和电流，但都不能同时测量电感值和饱和电流。结合数字存储示波器特殊的单次触发和图形显示技术，设计简易的电阻电感串联测量电路，根据电感值的测量定义，测量出电感两端的电压值以及取样电阻的电流变动值，从而计算出电感值。数字存储示波器显示测量曲线的拐点，即可求出电感饱和电流。通过实验验证，此方法能得到精确的电感值，同时能得到直观的饱和电流值。方法原理简单，设计合理，易于操作，是在实验室缺少LCR测试仪的情况下一个经济有效的电感参数测量方法。

發(fā)表于：2023/5/31

基于改进模糊PID位置随动系统控制[测试测量][工业自动化]

针对直流有刷电机在使用传统模糊PID控制器进行位置随动控制时，由于负载转矩变化导致系统跟随性能下降以及负载转矩未知的问题，提出了基于负载观测器的改进模糊PID控制器代替传统模糊PID控制器，在传统模糊控制结构的基础上增加负载观测器，实时观测系统负载转矩，并利用负载转矩实时调节系统控制器参数，提升了系统在负载转矩突变时的位置跟随能力。仿真结果表明：负载观测器能实时、准确地观测负载转矩，改进模糊PID控制器对负载扰动有较强的抑制能力，并有效减小了系统的调节时间和稳态误差。

發(fā)表于：2023/5/31

基于USB2.0总线的NAND Flash检测及控制方法[测试测量][工业自动化]

在高速大容量存储装置设计中多采用NAND Flash存储器，针对目前采用串口检测坏块、实现数据读写的方法存在检测速度慢、等待时间长等缺点，提出了基于USB2.0总线的NAND Flash检测与控制方法。利用FPGA逻辑控制功能和高速USB接口芯片设计通信和控制电路，并通过上位机软件实现对Flash的命令、操作控制，由用户通过PC应用程序完成对NAND Flash的读写、擦除检测及坏块标定。经实验应用验证，该方法检测、读写速度快，使用灵活，能准确、有效实现数据的快速读写、擦除及坏块标定，可广泛应用于存储测试装置的设计研制中。

發(fā)表于：2023/5/31

基于木马特征风险敏感的硬件木马检测方法[测试测量][信息安全]

针对现有硬件木马检测方法中存在的木马检出率偏低问题，提出一种基于木马特征风险敏感的门级硬件木马检测方法。通过分析木马电路的结构特征和信号特征，构建11维硬件木马特征向量；提出了基于Borderline-SMOTE的硬件木马特征扩展算法，有效扩充了训练数据集中的木马样本信息；基于PSO智能寻优算法优化SVM模型参数，建立了木马特征风险敏感分类模型。该方法基于Trust-Hub木马库中的17个基准电路展开实验验证，其中16个基准电路的平均真阳率（TPR）达到100%，平均真阴率（TNR）高达99.04%，与现有的其他检测方法相比，大幅提升了硬件木马检出率。

發(fā)表于：2023/5/31

基于OpenMV的共享单车规范停车检测[人工智能][智能交通]

为了解决城市中共享单车乱停乱放的问题，提出了一种基于OpenMV的共享单车规范停车系统。系统主要由OpenMV开发板、BC20通信定位模块以及OneNET云服务器等组成。其中OpenMV完成对停车状态的检测与识别，借助BC20内置的网络模块与OneNET云服务器进行数据交互，并将检测结果反馈至小程序客户端，从而实现对共享单车的停车检测和控制。系统通过大量的测试，实验结果表明系统运行稳定，识别准确率为94.1%，可以实现共享单车的规范停车自动检测，具有良好的市场应用前景与价值。

發(fā)表于：2023/5/31

基于单页语义特征的垃圾网页检测[人工智能][通信网络]

为解决垃圾网页检测中特征提取难度高、计算量大的问题，提出一种仅基于当前网页的HTML脚本提取语义特征的方法。首先使用深度优先搜索和动态规划相结合的记忆化搜索算法对域名进行单词切割，采用隐含狄利克雷分布提取主题词，基于Word2Vec词向量和词移距离计算3个单页语义相似度特征；然后将单页语义相似度特征融合单页统计特征，使用随机森林等分类算法构建分类模型进行垃圾网页检测。实验结果表明，基于单页内容提取语义特征融合单页统计特征进行分类的AUC值达到88.0%，比对照方法提高4%左右。

發(fā)表于：2023/5/31

基于动态图卷积的点云补全网络[人工智能][通信网络]

大多数传统的深度学习点云补全学习方法仅仅使用了全局特征而忽略了局部特征，为了更好地提取和使用点云的局部特征，提出了一个基于深度学习的端到端点云补全网络。在点云补全网络（PCN）的基础上，编码部分引入针对局部特征改进的动态图卷积（DGCNN），使用多个不同维度的边卷积提取较为丰富的局部特征，并按照距离弱化远点的特征；然后用深度残差网络连接的思想优化网络结构以实现多尺度特征的融合，并加入平均池化弥补全局池化造成的信息损失；在解码部分引入折叠网络（FoldingNet），使输出的点云更加完整。实验结果表明，该点云补全网络相对PCN等点云补全网络有部分提升，验证了新方法的有效性。

發(fā)表于：2023/5/31

纹理特征提取方法综述[其他][其他]

图像纹理特征提取是图像纹理分类与分割的基础，广泛应用于医学图像、遥感图像等领域。对近期的主流纹理特征提取方法以及融合方法进行了分析与总结，并探讨了纹理特征提取方法未来的研究方向。首先详细介绍了12个主流的公开纹理数据集的特点及其适用场景；接着总结了近几年出现的一些纹理特征提取方法，并根据特征融合方式从多个角度对纹理特征融合方法进行了分类介绍；最后总结了纹理特征提取存在的难点和挑战，并对未来的纹理特征提取方法研究方向进行思考和讨论。

發(fā)表于：2023/5/31

空基网络定向天线对准与跟踪技术综述[通信与网络][通信网络]

为了满足宽频带、大容量、远距离和多成员等未来通信需求，定向天线逐渐广泛地投入应用。由于定向天线只在某些特定方向上收发电磁波，相比于全向天线其隐蔽性和抗干扰性强，增加了辐射功率的有效利用率，因此能扩大通信距离，更好地适应多节点的复杂环境。但同时该特性也使得“定向天线对准”成为了研究热点，尤其是为了缓解通信频段变高后传播损耗带来的影响，定向天线波束收窄，导致对准难度进一步加剧；而空基环境中通信双方高速运动，如何保持实时跟踪也成为关键问题。因此针对空-空应用场景，综述定向天线对准及跟踪过程中指向求解、角度测量和波束跟踪等方法，并讨论分析了各方法的优缺点；总结出以轨迹预测为辅助，基于坐标-信号联合跟踪控制方案的系统架构，说明了定向天线对准及跟踪技术的潜在挑战和未来的发展方向。

發(fā)表于：2023/5/31

应对实际工程挑战，如何为嵌入式软件开发选择编译器[嵌入式技术][汽车电子]

　　在过去数十年，摩尔定律一直支配着半导体的发展。随着MCU的性能越来越强，嵌入式产品也越来越智能，嵌入式软件也变得越来越复杂。编译器作为嵌入式软件开发的基础工具，将程序员编写的源代码转换为底层硬件可以执行的机器指令。一款优秀的编译器既需要对程序进行优化，确保程序可以高效地运行，同时又需要保证转换的一致性。

發(fā)表于：2023/5/29

如何通过人工智能（AI）和机器学习应对零售劳动力和执行方面的挑战[人工智能][物联网]

　　今年以来国内消费持续恢复，国内零售市场呈稳步发展态势，而商务部也将2023年定为“消费提振年”，消费的基础性作用被进一步强调。面对不断增长的需求，零售团队人员数量及具体运营执行是否能及时匹配，正成为零售商们不得不面临的挑战。零售团队人员的短缺将使商店难以正常运营。当商店经理的人数捉襟见肘时，他们可能没有时间对员工进行新技能培训，帮助员工提高现有的技能组合，或者弄清楚如何以更佳的方式在商店中利用其技能。商店经理也可能难以对已有员工进行有效的安排。鉴于如今客户和员工的期望之高前所未有，因此很难追踪每位团队成员的排班偏好和可用性。

發(fā)表于：2023/5/29

基于变压器的稳压器采用灵活的TLVR结构，实现极快的动态响应[电源技术][工业自动化]

　　对于需要数千安培大电流的应用来说，具有极快动态响应的稳压器（VR）是非常合宜的。本文介绍基于变压器的稳压器，其采用跨电感电压调节器（TLVR）结构，设计用于在负载瞬变期间实现极快响应。采用TLVR结构的基于变压器的稳压器克服了传统TLVR结构的缺点，提供很大的设计灵活性和极快的瞬态响应，因而输出电容和解决方案尺寸更小，系统成本更低。文中提供了详细的实验结果和案例研究，以展示采用TLVR结构的基于变压器的稳压器具备的综合优势。

發(fā)表于：2023/5/29

恩智浦S32G3处理器加速开发软件定义汽车和安全处理[嵌入式技术][汽车电子]

　　随着S32G3系列量产，S32G系列汽车网络处理器的规模翻了一番，其性能、内存和网络带宽均为S32G2系列的2.5倍。新的S32G3处理器与S32G2处理器兼容封装引脚和软件，允许客户设计性能扩展约10倍，以支持多个产品层或随着时间的推移提高产品性能。S32G系列现在从三个双核锁步微控制器扩展到四个双核锁步微控制器+八路高性能微计算机，提供3.9k到36k DMIPS的处理范围。

發(fā)表于：2023/5/29

人工智能在5G和6G网络中的应用[人工智能][物联网]

　　人工智能（AI）革命已经到来。随着ChatGPT等应用的公开发布，人们得以利用深度神经网络和机器学习（ML）的力量和潜力获得亲身体验。ChatGPT是一个语言模型，该模型使用来自互联网和书籍的海量文本数据进行了训练，能够生成类似真人撰写的文本。这种类型的应用完美体现出了人工智能的优势。它可以通过大量的训练数据不断优化在复杂场景下的输出。

發(fā)表于：2023/5/29

Cadence 发布面向 TSMC 3nm 工艺的 112G-ELR SerDes IP 展示[人工智能][5G]

　　3nm 时代来临了！Cadence 在 2023 年 TSMC 北美技术研讨会期间发布了面向台积电 3nm 工艺（N3E）的 112G 超长距离（112G-ELR）SerDes IP 展示，这是 Cadence 112G-ELR SerDes IP 系列产品的新成员。在后摩尔时代的趋势下，FinFET 晶体管的体积在 TSMC 3nm 工艺下进一步缩小，进一步采用系统级封装设计（SiP）。通过结合工艺技术的优势与 Cadence 业界领先的数字信号处理（DSP）SerDes 架构，全新的 112G-ELR SerDes IP 可以支持 45dB 插入损耗，拥有卓越的功耗、性能、面积（PPA）指标，是超大规模 ASICs，人工智能/机器学习（AI/ML）加速器，交换矩阵片上系统（SoCs）和 5G 基础设施应用的理想选择。

發(fā)表于：2023/5/24