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Nexperia推出能量平衡計算器，幫助能量采集以及進一步延長電池壽命[電子元件][消費電子]

　　奈梅亨，2024 年 3 月 12 日：Nexperia今天宣布推出能量平衡計算器。這是一款功能強大的網絡工具，旨在幫助電池管理工程師最大限度地延長其應用的電池壽命或實現(xiàn)無電池應用。該計算器為工程師提供精確的數(shù)據，幫助他們做出明智的決策，以便將Nexperia的能量采集PMIC集成到其系統(tǒng)中。

發(fā)表于：3/15/2024

EV 電池設計創(chuàng)新：擴大續(xù)航里程、延長電池壽命[測試測量][汽車電子]

EV 電池設計創(chuàng)新：擴大續(xù)航里程、延長電池壽命作者：電動交通倡導者、是德科技行業(yè)和解決方案營銷經理Hwee Yng YEO 電動汽車（EV）電池技術不斷推陳出新，成為了支撐電動交通突飛猛進的關鍵汽車技術之一。2022 年，EV 電池組的平均成本為 153 美元/kWh，相當于 15 年間下降了 90%。展望未來，汽車行業(yè)預計，鋰離子電芯的需求會以每年 33% 的速度增長，在 2030 年之前達到 4700

發(fā)表于：3/13/2024

接近傳感在推動新興市場發(fā)展方面的作用[MEMS|傳感技術][工業(yè)自動化]

在音頻波束成形和外科手術機器人等新興市場中，接近傳感器實現(xiàn)了自主性和自動化、安全操作以及高能效。

發(fā)表于：3/11/2024

免于同意之合同所必需規(guī)則的原理探究與落地適用[其他][信息安全]

發(fā)表于：3/7/2024

基于數(shù)據中臺的高校數(shù)據服務體系及快速應用構建研究[其他][信息安全]

針對目前高校在數(shù)據集成、數(shù)據治理和數(shù)據服務等方面的問題，提出了基于數(shù)據中臺的解決方案，在數(shù)據的采集和加工處理中引入數(shù)據湖、主題層和專題層，并對數(shù)據中臺的整體架構設計、中臺內數(shù)據的分層設計、數(shù)據模型的構建、數(shù)據服務體系的設計進行了詳細闡述;對基于數(shù)據中臺的快速應用構建，提出了采用大中臺、微服務的系統(tǒng)建設方式，通過對系統(tǒng)進行解構，重新根據不同業(yè)務邏輯進行模塊化組裝，實現(xiàn)快速靈活構建業(yè)務系統(tǒng)。經過實際案例驗證，該研究對于高校如何建設數(shù)據中臺以及如何在中臺上開展各類數(shù)字應用建設提供了很好的范例。

發(fā)表于：3/7/2024

基于耗散結構理論的政府數(shù)據治理研究[其他][信息安全]

針對政府數(shù)據利用中數(shù)據的可查找、可理解、可使用等典型問題，為有效緩解高質量數(shù)據供給不平衡不充分的矛盾，綜合分析政府數(shù)據治理的理論成果與目標任務，進一步研究政府數(shù)據治理的基礎理論和相應的實踐路徑，從系統(tǒng)科學角度探究基于耗散結構理論的政府數(shù)據治理的內在邏輯機理，提出基于元數(shù)據管理和一體化建模的政府數(shù)據內生治理機制建設的技術方法，以期從基礎層面強化數(shù)據標準、提升數(shù)據質量、促進數(shù)據利用，提升政府數(shù)據治理效能。

發(fā)表于：3/7/2024

融合電影流行性與觀影時間的協(xié)同過濾算法[其他][信息安全]

發(fā)表于：3/7/2024

基于深度注意力的融合全局和語義特征的圖像描述模型[其他][信息安全]

現(xiàn)有的圖像描述模型使用全局特征時受限于感受野大小相同，而基于對象區(qū)域的圖像特征缺少背景信息。為此，提出了一種新的語義提取模塊提取圖像中的語義特征，使用多特征融合模塊將全局特征與語義特征進行融合，使得模型同時關注圖像的關鍵對象內容信息和背景信息。并提出基于深度注意力的解碼模塊，對齊視覺和文本特征以生成更高質量的圖像描述語句。所提模型在Microsoft COCO數(shù)據集上進行了實驗評估，分析結果表明該方法能夠明顯提升描述的性能，相較于其他先進模型具有競爭力。

發(fā)表于：3/7/2024

基于區(qū)塊鏈的低軌衛(wèi)星互聯(lián)網跨域數(shù)據調度設計[其他][信息安全]

針對地面業(yè)務的需求和分布非均勻導致系統(tǒng)資源利用率低的問題，提出一種基于區(qū)塊鏈的跨低軌衛(wèi)星互聯(lián)網域數(shù)據共享方案。通過衛(wèi)星節(jié)點構建區(qū)塊鏈，實現(xiàn)數(shù)據的跨域調度；通過非均勻分布的接入設備數(shù)量改變礦工節(jié)點的出塊難度，使得近期出塊節(jié)點暫停參與礦工節(jié)點的選舉過程，以降低重復的資源消耗。仿真結果表明，所提方案能夠有效降低系統(tǒng)資源消耗和任務的平均卸載時延，在低軌衛(wèi)星互聯(lián)網中實現(xiàn)高效的跨域數(shù)據調度。

發(fā)表于：3/7/2024

基于時序向量相似性的空間目標群匹配技術研究[其他][信息安全]

分析了空間低軌目標群的運行特點，提出了基于時序向量相似性的空間目標群匹配算法，提高了對低軌巨型星座的識別管理能力。首先，介紹了時序向量的降維方法，將目標群高維觀測時序向量簡化為空間構型序列；而后，提出了基于動態(tài)時間規(guī)整（Dynamic Time Warping，DTW）的目標群空間構型序列相似性判別算法；最后，利用星鏈衛(wèi)星目標群仿真和實測數(shù)據對算法的匹配能力進行驗證。結果表明該算法可實現(xiàn)空間目標群監(jiān)測數(shù)據快速匹配，仿真數(shù)據匹配過程中，在群內目標缺失30%的條件下匹配成功率可達100%，在低缺失條件下（缺失率5%以內）群內目標識別成功率平均超過75%；實測數(shù)據匹配成功率可達100%。

發(fā)表于：3/7/2024

基于區(qū)塊鏈的數(shù)據交換激勵機制研究[其他][信息安全]

隨著大數(shù)據的不斷發(fā)展，數(shù)據的收集和共享得到重視，產生了大量數(shù)據交換平臺。然而大部分平臺將重點放在數(shù)據安全與用戶隱私的考量上，從而忽視了用戶交換意愿方面的問題——實際應用中用戶往往因為缺乏足夠的動機而少有交換意愿。針對該問題，構建了一種基于區(qū)塊鏈的數(shù)據交換激勵框架，提出了一種基于歷史貢獻和當前貢獻的數(shù)據交換激勵機制，一方面從歷史維度考量用戶的過往表現(xiàn)，另一方面從當前維度考量用戶的實時貢獻。對所提出的方法進行了理論分析和實驗評估，結果表明該激勵機制能夠有效起到長期激勵用戶進行積極正向數(shù)據交換的作用。

發(fā)表于：3/7/2024

基于OSPF協(xié)議Hello報文隱蔽信道構建研究[其他][信息安全]

現(xiàn)有存儲型網絡隱蔽信道的研究主要根據不同協(xié)議中不同字段來隱藏信息。在眾多協(xié)議中，例如TCP、UDP協(xié)議，對其研究較多，而OSFP使用廣泛卻在國內研究較少。針對OSPF協(xié)議下的Hello報文進行分析可以構建網絡隱蔽信道的字段。從所有可能字段中選擇Authentication、Router Dead Interval和Neighbor三個字段分別使用隨機值模式、值調制模型和序列模式進行構建三種隱蔽信道，利用微協(xié)議技術優(yōu)化信道，并將三種隱蔽信道組合成一個傳輸速率更高的隱蔽信道模型。經過驗證，該模型具有一定的可行性和隱蔽性，可為存儲型網絡隱蔽信道構建技術提供一定的理論支持和技術支撐。

發(fā)表于：3/7/2024

基于GRU-FedAdam的工業(yè)物聯(lián)網入侵檢測方法[其他][信息安全]

針對工業(yè)物聯(lián)網中的入侵檢測存在數(shù)據隱私泄露和訓練時間長的問題，提出一種基于GRU-FedAdam的入侵檢測方法。該方法首先采用聯(lián)邦學習協(xié)作訓練入侵檢測模型，保護客戶端數(shù)據隱私；其次，構建基于門控循環(huán)單元（GRU）的入侵檢測模型并采用Adam優(yōu)化算法，提高客戶端模型的訓練速度。選用TON_IoT數(shù)據集為實驗數(shù)據，經過兩輪通信輪次計算，訓練時間比單層LSTM模型減少4 s；利用Adam算法訓練模型比SGD算法收斂速度更快，入侵檢測模型準確率為0.99。實驗結果表明，基于GRU-FedAdam的入侵檢測方法在保護數(shù)據隱私的情況下，可減少訓練時間和獲得更好的入侵檢測效果。

發(fā)表于：3/7/2024

基于機器學習建模的液體火箭發(fā)動機噴管內型面優(yōu)化設計[其他][信息安全]

噴管是液體火箭發(fā)動機產生推力的重要部件。噴管型面的結構將直接影響燃燒所產生的燃氣在噴管中的流動情況，進而對發(fā)動機的性能產生影響。采用B樣條曲線對拋物面型線進行參數(shù)化，計算樣本集的流體動力學（Computational Fluid Dynamics, CFD）流場，以比沖為優(yōu)化變量對噴管性能進行評估。研究表明，基于代理模型優(yōu)化得到的噴管內型面結構與特征線法計算結果基本一致，比沖計算結果相當，最大誤差為0.28%。通過代理模型和網格變形方法，可實現(xiàn)液體火箭發(fā)動機噴管內型面優(yōu)化設計，提高優(yōu)化效率。

發(fā)表于：3/7/2024

基于攻擊意圖的工業(yè)網絡抗毀性評價研究[其他][信息安全]

隨著工業(yè)網絡的迅猛發(fā)展，安全事件層出不窮，網絡抗毀性成為了該領域關注的焦點之一。針對工業(yè)網絡中的安全問題，以攻擊意圖為切入點，開展了工業(yè)網絡抗毀性評價問題的研究。首先，通過對已知攻擊案例的分析，識別了多種攻擊類型及其潛在影響；然后，區(qū)別于現(xiàn)有針對網絡系統(tǒng)本身特性的評價方法，將攻擊的潛在意圖納入考量，構建了一個綜合性的抗毀性評價方法；最后，在一個工業(yè)網絡系統(tǒng)模型上，通過與現(xiàn)有流行的網絡系統(tǒng)抗毀性評價方法對比，發(fā)現(xiàn)所提出的基于攻擊意圖的工業(yè)網絡抗毀性評價方法具有更加客觀、穩(wěn)定的評估效果。該抗毀性評價方法綜合考慮了外界攻擊的意圖、發(fā)生概率、影響范圍以及可能的后果，有效刻畫了不同場景下系統(tǒng)面對相同規(guī)模外界攻擊時的抗毀性。

發(fā)表于：3/7/2024