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克服PCB板间多连接器组对齐的挑战[模拟设计][工业自动化]

印刷电路板（PCB板）制造商在提高可靠性和降低成本的同时，也面临着增加密度、缩小占位面积、减少侧面尺寸、管理热流和提高数据速率等重大压力。随着他们不断成功地消减这些压力，一个有趣的挑战出现在设计师们的面前，即在两片PCB板之间去对齐多个已配对连接器组。

發(fā)表于：2020/11/20

基于鱼叉式换档同步器的纯电动汽车动态分析[其他][汽车电子]

为了提高纯电动汽车的换档质量和整体能量效率，提出一种鱼叉式换档同步器代替传统锥形同步器的电动汽车动力总成系统。结合鱼叉式同步器的动力学模型，研究传动系统在换档过程中的瞬态响应，建立动力总成系统的原始动力学模型。同时，提出一种基于特殊阶跃函数的换档控制方法，对鱼叉式换档同步器的各档扭矩弹簧刚度进行优化。实验结果表明，新型鱼叉式同步器的动力学模型和控制策略具有较好的算法精度，优化后的扭矩弹簧使啮合过程中的冲击力明显减小。因此，所设计的鱼叉式换档同步器与传统同步器相比具有明显的优越性。

發(fā)表于：2020/11/20

PARA-AC：一种基于AC自动机的高性能匹配算法[其他][其他]

原始AC自动机由于匹配性能低，无法满足当前大数据环境下大规模特征串实时匹配的应用需求。针对这一问题，提出一种基于多线程的多模式串匹配加速算法，称之为PARA-AC(Parallel Aho-Corasick automaton)。该算法将待匹配字符串切割成若干字符子串以及若干切割点边界字符集，并将字符子串、切割点边界字符集输入至线程池中进行匹配，从而实现字符串的并行化加速处理。实验结果表明，与原始AC自动机匹配算法相比，PARA-AC算法显著提高了匹配速度，约为原始AC的13.91倍。

發(fā)表于：2020/11/20

SiC助力功率半导体器件的应用结温升高，将大大改变电力系统的设计格局[电源技术][工业自动化]

Yole Development 的市场调查报告表明，自硅功率半导体器件诞生以来，应用的需求一直推动着结温升高，目前已达到150℃。随着第三代宽禁带半导体器件（如SiC）出现以及日趋成熟和全面商业化普及，其独特的耐高温性能正在加速推动结温从目前的150℃迈向175℃，未来将进军200℃。借助于SiC的独特高温特性和低开关损耗优势，这一结温不断提升的趋势将大大改变电力系统的设计格局。这些典型的、面向未来的高温、高功率密度应用，包括深度整合的电动汽车动力总成、多电和全电飞机乃至电动飞机、移动储能充电站和充电宝，以及各种液体冷却受到严重限制的电力应用。

發(fā)表于：2020/11/19

基于DAG的Hive数据溯源方法[测试测量][数据中心]

数据溯源能够快速定位数据的来源及其产生过程，对审计、数据生命周期管理都有很大帮助，是数据安全防护中的重要一环。针对传统数据溯源机制难以应用于Hive数据仓库中大规模、复杂的数据处理的问题，提出了一种基于DAG的数据溯源方法，实现了对Hive中数据的溯源。最后通过实验对该方法的有效性以及性能进行了测试与验证。

發(fā)表于：2020/11/19

基于零信任架构的IoT设备身份认证机制研究[通信与网络][信息安全]

随着物联网技术与互联网经济的发展，新技术态势下的网络安全威胁和风险不断涌现与扩散，新型应用场景致使网络安全边界模糊、增加新的暴露面,安全风险不容忽视。提出基于零信任技术，利用区块链、设备指纹、PKI/DPKI、人工智能、轻量化安全协议和算法等技术作为身份安全基础设施，重点对身份安全基础设施、物联网安全网关、感知网关节点设备等身份认证方案进行设计和优化。最后通过实验与分析，验证方案的实际效果。

發(fā)表于：2020/11/19

基于重点突发词的突发事件检测方法[通信与网络][通信网络]

由于突发事件具有突发性、聚众性、破坏性，针对微博中发布的突发事件，避免由突发事带来一系列社会问题，提出一种结合用户影响力和突发词的突发事件检测方法。为提取大量重点突发词，使用词影响力和词状态两个指标计算词突发值，将大于一定阈值的词作为突发词；采用凝聚层次聚类方法，对突发词集的共现矩阵进行聚类得到热点话题。之后将结果放入训练好的分类器对热点话题进行分类,最终得到突发事件及其类型。使用真实的微博数据对其进行实验，对比使用分类器前后的实验结果，该方法可以有效过滤一般热点话题，提高突发事件检测的准确率。

發(fā)表于：2020/11/19

面向低功耗无线传感器网络的智能拓扑控制算法[通信与网络][通信网络]

降低无线传感器节点能耗是当下拓扑算法研究的重点。通过对功率控制型算法进行研究后发现，现有算法忽略多跳中继区域问题，从而增加节点的能耗。因此提出面向低功耗的智能拓扑控制算法，该算法通过收集各节点功耗反馈信息后形成最大邻近节点拓扑，遍历所有邻近节点后选择能量消耗最小的路径。对网络连通性、节点度和能量消耗等性能指标仿真分析，算法能够消除不合理的多跳，降低每个节点的最大发射功率，维护全网络的连通性，理论上具有一定的实际应用价值。

發(fā)表于：2020/11/19

基于关联规则的网络异常检测系统设计与实现[通信与网络][信息安全]

入侵检测技术是网络安全防御的核心技术之一。由于网络承载的带宽流量日益增多，入侵检测系统需要提供快速的检测能力。Snort入侵检测系统依靠将抓取的数据与规则匹配来判断是否受到攻击，因此规则的好坏决定了系统性能的高低。结合数据挖掘技术，设计实现一种基于关联规则的关联分析器插件来增强Snort对入侵的识别能力。首先利用Apriori对Snort产生的告警日志进行数据挖掘，搜索隐藏的攻击模式；然后，将关联规则转化为相应的Snort规则。最后，利用SYN Flood攻击测试规则增强的Snort系统的性能，结果表明，改进后的Snort能够提高对SYN Flood攻击的检测效率。

發(fā)表于：2020/11/18

一种六边形分形宽带天线的设计[其他][其他]

提出了一款应用于L波段、S波段和C波段的六边形分形宽带微带天线，该天线采用二阶六边形Sierpinski分形结构作为辐射贴片，使用微带馈电技术进行馈电。通过仿真分析与模型优化，天线的最终尺寸为36 mm×28 mm×1.6 mm，-10 dB阻抗相对带宽为150.3%(1.10~7.76 GHz)，在1.10 GHz处有最大峰值增益7.80 dB。该天线具有结构简单、体积小、带宽大、增益良好的特点，可以适用于各种宽频带通信系统中。

發(fā)表于：2020/11/18

基于Linux的电力网关的设计与实现[通信与网络][智能电网]

随着智能电网建设的持续发展，智能用电领域也不断发展。针对电力行业用户端的需求，设计了一种基于Linux操作系统的电力网关。该网关采用AM335x作为处理器，运用嵌入式编程实现网关相关功能，将智能电网用户端电力设备的Modbus协议转换成MQTT协议，再通过4G模块将数据转输至云平台。经测试，该电力网关运行稳定高效，实现了传统有线网络和无线网络的数据交互以及远程控制，满足了电力行业用户端的业务需求，同时为后期电力数据分析的数据来源提供了便捷途径。

發(fā)表于：2020/11/18

为5G部署提速，华为发布5G微波长距E-band创新解决方案[通信与网络][5G]

11月16日，在MBBF2020上，华为发布5G微波长距E-band创新解决方案，结合IBT智能波束跟踪天线和高功率E-band，将E-band承载能力从20Gbps@3公里提升到20Gbps@5km，同时降低了站点部署的要求和限制，为5G部署提速。

發(fā)表于：2020/11/18

基于特征生成方法的Android恶意软件检测方法[测试测量][信息安全]

针对传统特征工程中需要大量专家经验和人力的不足，研究了基于特征生成方法的Android恶意软件检测方法。基于UC Berkeley的ExploreKit自动特征生成方法，通过对原始特征计算获得大量候选特征，根据候选特征的元特征预测其性能并进行评估排序，使用贪心算法从中选出能够提升模型性能的新特征。从APK中提取了敏感API、危险权限等多种特征，在根据信息增益对特征进行筛选后，输入到特征生成框架中，使用C4.5、SVM和随机森林等作为分类模型。实验证明，该方法使错误率平均降低了24.6%，准确率达到了96.5%，曲线下面积(Area Under Curve，AUC)达到了0.99。

發(fā)表于：2020/11/17

便携式海水淡化系统设计[人工智能][工业自动化]

针对小型渔船在海上缺少电力，难以支撑起大型海水淡化设备的问题，设计一款环保型便携式海水淡化系统。该系统以智能手机为上位机控制端，以STM32为主控制器的海水淡化系统为下位机，利用太阳能风能发电为系统电能驱动，可实现智能控制设备、无线检测系统电量，以及GPS定位以防止渔船驶出经济专属区，极大地克服了长期喝蒸馏纯净水而造成微量元素缺失等弊端。实践证明，该系统能有效地降低渔民出海带淡水量，增加作业时长，提高海船的续航力和自持力等，实现运行效益的最大化。

發(fā)表于：2020/11/17

基于改进CapsNet的色素性皮肤病识别的研究[通信与网络][医疗电子]

皮肤病是医学上的常见的、多发性疾病，因此皮肤检测技术越来越受关注。卷积神经网络是常见的皮肤检测方法，其模型结构会丢失很多信息。CapsNet(胶囊网络)是在卷积神经网络之后的一种新的神经网络。CapsNet的矢量化特征能够较好地表达空间关联性，每一个capsule(胶囊)独立地服务各自的任务。分析了CapsNet的基本结构和主要算法，改进了网络模型从而避免过拟合现象发生，试图基于改进CapsNet针对预处理之后的皮肤图像进行识别，并与传统卷积神经网络的模型作对比。实验结果表明，使用改进CapsNet对色素性皮肤病进行识别可以有较好的识别效果，并且准确率比传统方法高出8%～10%。

發(fā)表于：2020/11/17