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基于深度學習的車輛檢測算法研究[其他][其他]

針對目前車輛實時檢測中存在定位不準確、檢測精度低等問題，采用了一種以Darknet-53為骨架網(wǎng)絡的YOLOv3車輛檢測算法，將該算法模型在標準數(shù)據(jù)集Pascal-VOC2012上進行訓練，以拍攝的西安南二環(huán)路的圖片作為測試集進行測試。實驗結果表明，YOLOv3算法的檢測精度達到84.9%，相比于SSD算法，其檢測精度提高了11.3%，檢測速度提高了3.8 f/s。因此YOLOv3算法檢測精度更好，檢測速度更快，能準確地檢測出圖像中的車輛信息，滿足車輛實時檢測的要求。

發(fā)表于：6/10/2021

函數(shù)級別的復用開源代碼檢測方法[其他][其他]

軟件開發(fā)中對開源代碼的復用會帶來開源代碼漏洞和違反開源許可等問題。傳統(tǒng)復用代碼檢測方法常常檢出較多偶然克隆代碼，影響了復用代碼的檢測準確性。為此，提出了一種基于復用度量指標的函數(shù)級別復用開源代碼檢測方法。該方法對被測代碼和開源代碼庫，先使用克隆檢測工具獲取克隆函數(shù)，然后使用依據(jù)克隆代碼行和共用標識符在開源代碼庫中的出現(xiàn)頻率的復用度量指標，判定每對克隆函數(shù)是否為復用。在公開有標注數(shù)據(jù)集和真實數(shù)據(jù)集上的實驗結果均表明所提方法優(yōu)于基于逆文檔頻率的方法。

發(fā)表于：6/10/2021

面向工控現(xiàn)場應用的邊緣網(wǎng)關架構設計和性能評估[通信與網(wǎng)絡][物聯(lián)網(wǎng)]

工業(yè)現(xiàn)場控制作為邊緣網(wǎng)關的典型應用場景，是物聯(lián)網(wǎng)與人工智能交叉學科的研究熱點。在場景中，傳感器的數(shù)據(jù)經(jīng)過高速無線網(wǎng)絡匯集至邊緣網(wǎng)關，算法模塊根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)向設備發(fā)送控制指令，完成控制閉環(huán)。與傳統(tǒng)網(wǎng)關僅僅收集和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)相比，邊緣計算網(wǎng)關還承擔了數(shù)據(jù)加工和控制生成的重要功能，所以其安全與性能顯得尤為重要。針對邊緣網(wǎng)關中的安全與性能要求，提出了一種工業(yè)邊緣網(wǎng)關架構，該架構在基于X86的Linux平臺上進行了模擬仿真和實機測試，結果表明該邊緣網(wǎng)關可以滿足工業(yè)現(xiàn)場控制的典型應用場景，并滿足了傳統(tǒng)網(wǎng)關的基準性能。

發(fā)表于：6/10/2021

一種利用類別顯著性映射生成對抗樣本的方法[其他][其他]

如果對抗樣本的遷移性越強，則其攻擊結構未知的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型的效果越好，所以設計對抗樣本生成方法的一個關鍵在于提升對抗樣本的遷移性。然而現(xiàn)有方法所生成的對抗樣本，與模型的結構和參數(shù)高度耦合，從而難以對結構未知的模型進行有效攻擊。類別顯著性映射能夠提取出樣本的關鍵特征信息，而且在不同網(wǎng)絡模型中有較高的相似度。基于顯著性映射的這一特點，在樣本生成過程中，引入類別顯著性映射進行約束，實驗結果表明，該方法生成的對抗樣本具有較好的遷移性。

發(fā)表于：6/10/2021

域名畫像系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

網(wǎng)絡空間逐漸成為人類生產(chǎn)活動的第二空間，網(wǎng)絡空間測繪對人們了解認識網(wǎng)絡空間資源分布、網(wǎng)絡關系和威脅情況等具有重要意義。當前對域名這一網(wǎng)絡空間重要資產(chǎn)的測繪研究相對較少，因此針對域名資產(chǎn)進行探測分析，結合多源域名數(shù)據(jù)對域名的基礎屬性、譜系關系、規(guī)模狀況和時空變化等情況進行分析，形成域名畫像。該研究有助于用戶掌握互聯(lián)網(wǎng)域名整體發(fā)展情況，可對網(wǎng)絡流量過濾和惡意域名檢測、網(wǎng)絡空間資產(chǎn)屬性識別等提供支撐。

發(fā)表于：6/10/2021

泛林集團計算產(chǎn)品部副總裁David Fried博士：晶體管與IC架構的未來 [電子元件][其他]

泛林集團計算產(chǎn)品部副總裁David Fried接受了行業(yè)媒體Semiconductor Engineering (SE)的采訪，探討并分享他對于芯片縮放、晶體管、新型架構和封裝等話題的看法。以下內(nèi)容節(jié)選自采訪原文。

發(fā)表于：6/8/2021

在后疫情時代替換觸控屏幕[顯示光電][消費電子]

新冠已經(jīng)永久改變了我們的世界，在我們開始迎接挑戰(zhàn)以面對新的現(xiàn)實生活時，許多領域會與之前完全不同。

發(fā)表于：6/8/2021

需要備用電源？保持電源連續(xù)性[電源技術][工業(yè)自動化]

電子系統(tǒng)需要其他形式的電源，以便在主電源中斷時有電可用。

發(fā)表于：6/8/2021

Vicor 發(fā)布針對汽車、高性能計算及機器人在疫情下的發(fā)展預測[電源技術][汽車電子]

因疫情原因改變了大家的習慣、優(yōu)先次序被重新定義，這些推動了創(chuàng)新加速。Vicor 的專家列舉了一些示例，表明現(xiàn)有趨勢將大幅加快并重點關注高效、緊湊、模塊化供電網(wǎng)絡 (PDN) 的使用與發(fā)展。

發(fā)表于：6/8/2021

40年ALD積淀助力超越摩爾，思銳智能完成第一階段發(fā)展布局[EDA與制造][工業(yè)自動化]

業(yè)界主流的薄膜沉積工藝主要有原子層沉積(ALD)、物理式真空鍍膜(PVD)和化學式真空鍍膜(CVD)等。其中ALD屬于CVD的一種，是當下最先進的薄膜沉積技術。

發(fā)表于：6/7/2021

安富利：激光雷達進入量產(chǎn)元年，將加快自動駕駛的商用進程[MEMS|傳感技術][汽車電子]

　　跨界“造車”年年有，尤其今年特別多！繼小米高調(diào)官宣投資百億造車之后僅半個月，華為也與合作伙伴北汽聯(lián)合發(fā)布了采用自家技術平臺的新款車型——極狐阿爾法S華為HI版智能純電動轎車。

發(fā)表于：6/7/2021

如何采用人工智能規(guī)劃試點項目[模擬設計][智能電網(wǎng)]

　　人工智能（AI）為各行業(yè)領域的企業(yè)提供了發(fā)展和改善業(yè)務運營的機會。根據(jù)《財富商業(yè)見解》的調(diào)查，2019年全球人工智能市場規(guī)模為270億美元，這一數(shù)字預計到2027年將達到2670億美元。這表明很多企業(yè)致力于采用當今時代這個最具生產(chǎn)力的技術。　　但是，實施人工智能戰(zhàn)略面臨著挑戰(zhàn)，特別是對于那些根本不知道從

發(fā)表于：6/3/2021

亞皮秒級激光回波半實物仿真系統(tǒng)關鍵技術研究[模擬設計][工業(yè)自動化]

激光回波仿真系統(tǒng)能夠根據(jù)所模擬的目標生成高頻高精度模擬回波信號。提出一種激光回波仿真系統(tǒng)設計方案，系統(tǒng)中采用FPGA生成延時信號，可以對回波信號實現(xiàn)亞皮秒級的延時精度；對光纖通信協(xié)議進行了優(yōu)化，用FPGA實現(xiàn)基于該協(xié)議的回波信號傳輸系統(tǒng)，擺脫了現(xiàn)有方案中對反射內(nèi)存卡的依賴性，提升了數(shù)據(jù)的刷新頻率。仿真結果表明，所設計的仿真系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸速度達到1.6 Gb/s，回波精度達到125 ps，距離分辨率達到0.05 m。為基于激光陣列的高精度激光制導半實物仿真系統(tǒng)的研制奠定了基礎。

發(fā)表于：6/2/2021

一種G比特可變編碼調(diào)制的解調(diào)方法設計與實現(xiàn)[微波|射頻][通信網(wǎng)絡]

隨著衛(wèi)星通信技術的發(fā)展，寬帶頻譜越來越少，提高頻譜利用率就愈來愈重要，可變編碼調(diào)制技術(VCM)就是一種解決方案。根據(jù)DVB-S2標準中對調(diào)制信號的格式的定義，當調(diào)制方式在QPSK、8PSK、16APSK、32APSK中切換時，幀頭和導頻仍然采用π/2BPSK進行調(diào)制，基于此提出了對導頻和幀頭部分進行高碼率可變編碼的載波同步和均衡處理，實現(xiàn)結果表明，能正常對不同調(diào)制方式進行解調(diào)，同時保證在不同調(diào)制方式進行切換時仍能穩(wěn)定完成解調(diào)，測試結果表明解調(diào)性能偏離理論值小于3 dB，由于只采用了一種載波同步方法和均衡方法，實現(xiàn)方法簡單，節(jié)省了FPGA資源。

發(fā)表于：6/2/2021

基于ZYNQ的PTP授時精度測量方法與實現(xiàn)[其他][航空航天]

針對PTP授時精度測量存在的困難，提出在ZYNQ SOC上用μCOS操作系統(tǒng)和LWIP協(xié)議棧，來實現(xiàn)PTP授時精度測量。該方法通過接收衛(wèi)星導航系統(tǒng)信號，得到準確的系統(tǒng)時間和時鐘源差，利用硬件將系統(tǒng)時間同步至ZYNQ的納秒計數(shù)器。利用ZYNQ EMAC接口獲取PTP收發(fā)幀的觀測時間，并利用源差值實現(xiàn)對測量時間的補償，最終得到準確的時間戳，進而實現(xiàn)對待測PTP主時鐘授時精度測量。經(jīng)實際測試，利用該方法對PTP時鐘進行測量，能夠獲得優(yōu)于10 ns的測量精度。

發(fā)表于：6/2/2021