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基于AdaBoost-PSO-ELM算法的滑坡位移預測研究[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

礦山排土場滑坡的過程是一個動態(tài)、大延遲、高度非線性的特性問題，影響礦山排土場滑坡的因素眾多，各個特性指標間相互影響，關(guān)于排土場滑坡預警并沒有嚴格的劃分標準。對此，提出一種自適應(yīng)提升算法(Adaptive Boosting，AdaBoost)、改進的粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)和極限學習機(Extreme Learning Machine，ELM)相結(jié)合的礦山排土場滑坡短期預測方法。該方法首先利用粒子群優(yōu)化算法得出ELM模型的最佳輸入?yún)?shù)，再通過自適應(yīng)提升算法將得到的多個極限學習機弱預測器組成新的強預測器并進行預測，最后以某礦山排土場采集的數(shù)據(jù)為算例，結(jié)果表明改進的組合方法的預測精度明顯優(yōu)于由粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化參數(shù)的極限學習機模型和單獨的極限學習機模型的預測精度，其預測結(jié)果接近于真實值，為實現(xiàn)礦山排土場滑坡預警提供了可能。

發(fā)表于：2/28/2019

微型技術(shù) 影響全球：突破性TI BAW諧振器技術(shù)打造全新電子心跳[模擬設(shè)計][醫(yī)療電子]

近日，德州儀器（TI）發(fā)布了兩款全新的基于體聲波(BAW, bulk acoustic wave)諧振器技術(shù)的核心產(chǎn)品。這些微型計時器尺寸僅有100微米，比頭發(fā)的直徑還小，但它們的運行頻率遠遠高于石英晶體，可實現(xiàn)更優(yōu)異的系統(tǒng)性能。

發(fā)表于：2/28/2019

? 基于Cuckoo平臺的HDBSCAN惡意代碼聚類算法*[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

? 泛在網(wǎng)絡(luò)日益受到各種各樣的惡意代碼攻擊，已經(jīng)嚴重威脅到各個領(lǐng)域的信息安全和網(wǎng)絡(luò)安全。為了分析不同種類惡意代碼之間的異同性，通過搭建Cuckoo沙箱平臺模擬惡意代碼運行環(huán)境研究其聚類情況，以此來獲得惡意樣本模擬運行的行為分析報告；在特征提取上為了全面覆蓋惡意代碼的主要行為，結(jié)合了動態(tài)行為特征和內(nèi)存特征；之后利用t-SNE機器學習算法來對特征屬性實現(xiàn)非線性降維；最后對傳統(tǒng)的DBSCAN算法進行改進，將改進后的算法HDBSCAN結(jié)合惡意代碼的行為特征來完成惡意代碼的聚類。實驗結(jié)果表明，相比于經(jīng)典聚類算法，改進后的聚類算法提高了聚類質(zhì)量，獲得了更好的聚類效果，因此具有較高的可行性。

發(fā)表于：2/28/2019

或許這才是物聯(lián)網(wǎng)所需的嵌入式AI處理器[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

日前，法國半導體初創(chuàng)公司GreenWaves Technologies(GreenWaves) 宣布，獲得由華米科技參與領(lǐng)投，公司天使輪領(lǐng)投公司--Soitec以及其他投資人共同參與的共計七百萬歐元的A輪融資。

發(fā)表于：2/27/2019

蘋果電腦最早明年放棄Intel處理器，轉(zhuǎn)用自己的Arm芯片[嵌入式技術(shù)][消費電子]

此前外界普遍預計，蘋果最早將在2020年放棄英特爾處理器，轉(zhuǎn)而采用自己的ARM芯片。Axios報道今日稱，一些開發(fā)人員和英特爾高管預計最早明年蘋果就會采取這一行動。據(jù)Axios報道，盡管蘋果公司尚未公開表態(tài)，但開發(fā)人員和英特爾高管已私下表示，他們預計蘋果公司最早明年就會放棄英特爾處理器，轉(zhuǎn)而采用自己的ARM芯片。

發(fā)表于：2/27/2019

SmartSens在ISSCC 2019 圖像傳感器技術(shù)領(lǐng)域報告會作開場報告，收錄論文搶先披露[可編程邏輯][消費電子]

2019年2月21日 —— 2018年是5G和人工智能產(chǎn)業(yè)大爆發(fā)的一年。配合5G強大的連接性， AI將在未來實現(xiàn)云與終端之間最靈活的匹配。圍繞著5G與AI，相關(guān)技術(shù)及應(yīng)用成為當前科技熱點。

發(fā)表于：2/27/2019

二十年堅持，富士通能讓FRAM成為主流嗎？[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

市場經(jīng)濟下每一個技術(shù)領(lǐng)域的競爭都是一場叢林法則的生動演繹。隨著物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)等新興應(yīng)用的爆發(fā)增長，存儲器領(lǐng)域的叢林法則年年都在上演“生動”的故事。

發(fā)表于：2/27/2019

OpenAI被諷ClosedAI？語言模型并沒有想象中的強大[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

前一段時間，OpenAI 丟出了兩枚炸彈，一是公布了當前最先進的語言模型，二是選擇與開源「Say Goodbye」。他們擔心 GPT-2 模型太好，會被不懷好意的人濫用。近來，很多研究者呼吁 OpenAI 盡快開源這個 15 億參數(shù)量的大模型，因為它并不能真正「理解」自然語言。

發(fā)表于：2/27/2019

ImageNet分類器可以泛化到ImageNet上嗎？[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

當前的分類模型泛化到新數(shù)據(jù)時總會有不同程度的準確率下降，傳統(tǒng)觀點認為這種下降與模型的適應(yīng)性相關(guān)。但本文通過實驗證明，準確率下降的原因是模型無法泛化到比原始測試集中更難分類的圖像上。

發(fā)表于：2/27/2019

從網(wǎng)絡(luò)設(shè)計到實際應(yīng)用，深度學習圖像超分辨率綜述[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

圖像超分辨率（SR）研究已經(jīng)利用深度學習技術(shù)取得了重大進展，本文旨在系統(tǒng)性地綜述這些進展。作者將 SR 研究分為三大類：監(jiān)督 SR、無監(jiān)督 SR 以及特定領(lǐng)域的 SR。此外，本文還介紹了這一領(lǐng)域常用的公共開源基準數(shù)據(jù)集和性能評估指標，并指出了未來的幾個方向以及一些待解決的問題。

發(fā)表于：2/27/2019

達闥科技，用柔性智能關(guān)節(jié) SCA 定義云端智能柔性機器人起跑線[可編程邏輯][物聯(lián)網(wǎng)]

作為機器人的核心零部件，伺服系統(tǒng)的核心技術(shù)一直掌握在歐美、日本以及韓國的手里。

發(fā)表于：2/27/2019

日本車用芯片制造商淺說[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

芯片在汽車領(lǐng)域的用途非常廣泛，堪稱汽車的神經(jīng)?？梢哉f沒有芯片，汽車就無法正常運行。除了常見的多媒體娛樂系統(tǒng)、智能鑰匙和自動泊車系統(tǒng)外，還應(yīng)用在汽車發(fā)動機、變速箱控制系統(tǒng)、安全氣囊、駕駛輔助系統(tǒng)、電動助力轉(zhuǎn)向等多方面。

發(fā)表于：2/27/2019

2019：半導體產(chǎn)業(yè)調(diào)整再出發(fā)[嵌入式技術(shù)][消費電子]

芯思想研究院統(tǒng)計了包括美國英特爾、德州儀器（TI）、美光（Micron）、高通（Quclcomm）、韓國SK海力士（SK Hynix）、歐洲恩智浦半導體（NXP）、英飛凌（Infineon）、意法半導體（STM）在內(nèi)的全球8家半導體公司的2016財年第一季至2018財年第四季的財報情況。

發(fā)表于：2/27/2019

智能變電站3/2接線的數(shù)字電能校準裝置設(shè)計[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

在智能變電站采用3/2接線時，位于多個間隔的電子式互感器的電壓、電流采樣值通常經(jīng)過合并單元級聯(lián)或組網(wǎng)傳輸至數(shù)字化電能表，電壓電流采樣時間的同步性將影響到電能計量的準確性。因此，跨間隔采樣值的同步性是一個關(guān)鍵問題。設(shè)計了一種適用于3/2接線的數(shù)字電能校準裝置，采用多個光纖端口同時接收來自母線PT及其合并單元、各間隔CT及其合并單元組成的采樣值傳輸系統(tǒng)中的IEC61850-9-2報文，運用數(shù)字報文攜帶的信息和傅里葉變換補償方法解決同步性引起的功角偏差。測試數(shù)據(jù)表明，經(jīng)過補償，裝置解決了同步性帶來的功角偏移問題，能夠?qū)崿F(xiàn)對3/2接線方式下電能的準確計量。

發(fā)表于：2/27/2019

基于最小二乘法與霍夫變換的虹膜定位算法[嵌入式技術(shù)][信息安全]

為解決定位虹膜內(nèi)外邊緣時因輪廓信息不足會出現(xiàn)的定位不準確或者失敗問題，提出一種采用霍夫變換與最小二乘法相結(jié)合的定位算法。首先使用形態(tài)學開操作減少圖像中孤立的小點，并利用自適應(yīng)閾值算法二值化圖像；然后使用形態(tài)學閉操作補充小縫隙平滑圖像邊緣，再利用Canny算法提取圖像邊緣信息；最后根據(jù)內(nèi)邊緣與外邊緣的差異性分別使用霍夫變換和最小二乘法定位虹膜內(nèi)外邊緣。經(jīng)實驗對比分析，該方法與傳統(tǒng)算法相比，能更快速、準確地定位虹膜。

發(fā)表于：2/27/2019