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融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混凝投藥模型研究[人工智能][其他]

以東南某百萬(wàn)人口城市水廠為對(duì)象，針對(duì)傳統(tǒng)水質(zhì)監(jiān)測(cè)效率低及混凝劑投加量預(yù)判困難的問(wèn)題，提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的混凝劑預(yù)測(cè)模型。通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理提升數(shù)據(jù)質(zhì)量后，采用信息增益比率篩選出關(guān)鍵特征，構(gòu)建包含一維卷積層、池化層和全連接層的CNN模型，采用ReLU激活函數(shù)優(yōu)化特征表達(dá)能力。實(shí)驗(yàn)顯示模型預(yù)測(cè)結(jié)果的RMSE為68.550，MAE為50.709，擬合優(yōu)度達(dá)0.926，較傳統(tǒng)方法顯著提升。

發(fā)表于：5/29/2025

面向新聞的長(zhǎng)文本事件抽取方法[人工智能][其他]

事件抽取技術(shù)旨在從非結(jié)構(gòu)化文本中識(shí)別并結(jié)構(gòu)化描述事件信息，是構(gòu)建知識(shí)圖譜與實(shí)現(xiàn)輿情分析的核心基礎(chǔ)。針對(duì)新聞長(zhǎng)文本中多事件共存、復(fù)雜敘事結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)以及現(xiàn)有模型輸入長(zhǎng)度受限等挑戰(zhàn)，提出一種層級(jí)化新聞長(zhǎng)文本事件抽取框架。該框架通過(guò)語(yǔ)義邊界分割算法優(yōu)化段落劃分，降低事件要素的跨段落割裂；結(jié)合機(jī)器閱讀理解技術(shù)實(shí)現(xiàn)局部事件要素提取；并設(shè)計(jì)事件合并算法完成跨分塊事件的語(yǔ)義融合。實(shí)際應(yīng)用表明，該框架能夠適應(yīng)新聞文本的結(jié)構(gòu)特性，在多事件場(chǎng)景中可穩(wěn)定提取關(guān)鍵信息，為輿情監(jiān)控、知識(shí)圖譜構(gòu)建等任務(wù)提供可落地的技術(shù)解決方案。

發(fā)表于：5/29/2025

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知預(yù)測(cè)[其他][信息安全]

云計(jì)算和互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展引發(fā)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)，隨之而來(lái)的網(wǎng)絡(luò)威脅也變得日益復(fù)雜，大量的數(shù)據(jù)給網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)了巨大的安全風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)的安全措施往往不足以抵御這些持續(xù)動(dòng)態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò)安全威脅，需要綜合應(yīng)用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)形成數(shù)據(jù)應(yīng)用智能化，采用態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析、安全威脅研判等手段，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全威脅實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并預(yù)測(cè)潛在的網(wǎng)絡(luò)攻擊行為，支撐防御策略動(dòng)態(tài)調(diào)整，提升網(wǎng)絡(luò)空間安全防御整體效能。此外，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知預(yù)測(cè)系統(tǒng)能夠幫助網(wǎng)絡(luò)安全管理人員豐富網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)處理相關(guān)專業(yè)知識(shí)，在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)安全威脅場(chǎng)景下做出更好的判斷和決策。

發(fā)表于：5/29/2025

基于零信任架構(gòu)的線上培訓(xùn)安全平臺(tái)研究[其他][信息安全]

新時(shí)代數(shù)智化技術(shù)的快速發(fā)展，使線上培訓(xùn)成為企業(yè)宣傳企業(yè)精神、學(xué)習(xí)新技術(shù)的重要抓手。在線上教育培訓(xùn)應(yīng)用廣泛的背景下，以保障平臺(tái)全流程支持培訓(xùn)業(yè)務(wù)開(kāi)展為研究主線，依托現(xiàn)有零信任架構(gòu)的理念，構(gòu)建以可信終端環(huán)境感知、可信網(wǎng)絡(luò)環(huán)境感知、可信代理、動(dòng)態(tài)訪問(wèn)控制、信任評(píng)估、數(shù)據(jù)庫(kù)細(xì)粒度訪問(wèn)控制六位一體的安全平臺(tái)。通過(guò)實(shí)時(shí)感知環(huán)境狀態(tài)，動(dòng)態(tài)賦予用戶最低權(quán)限，持續(xù)監(jiān)督用戶行為，讓平臺(tái)運(yùn)行時(shí)達(dá)到持續(xù)驗(yàn)證、動(dòng)態(tài)授權(quán)、全局防御的目標(biāo)。平臺(tái)在信任評(píng)估模塊中引入自注意力機(jī)制，提高信任評(píng)估效率，保障培訓(xùn)平臺(tái)安全運(yùn)行，為培訓(xùn)組織單位構(gòu)建信息安全堡壘。

發(fā)表于：5/29/2025

基于可解釋LightGBM的電動(dòng)汽車充電站入侵檢測(cè)方法[其他][信息安全]

在電動(dòng)汽車充電站（EVCS）網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題日益嚴(yán)峻的背景下，傳統(tǒng)入侵檢測(cè)方法存在諸多不足，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)雖有成效但存在“黑箱”問(wèn)題。提出一種基于可解釋輕量級(jí)梯度提升機(jī)（LightGBM）的EVCS入侵檢測(cè)框架。利用SHAP進(jìn)行特征選擇，經(jīng)模擬退火算術(shù)優(yōu)化算法（SAOA）對(duì)LightGBM超參數(shù)調(diào)優(yōu)，集成SHAP、LOCO、CEM、PFI、LIME和ALE等多種可解釋性人工智能（XAI）技術(shù)。在CICEVSE2024和Edge-IIoTset數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，模型檢測(cè)準(zhǔn)確率分別達(dá)97.53%和88.89%，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)分別為98.01%和88.98%，且可解釋性強(qiáng)，能為安全運(yùn)維提供清晰依據(jù)。該研究為提升EVCS網(wǎng)絡(luò)安全提供了高效、可解釋的解決方案，具有重要的理論與實(shí)踐意義。

發(fā)表于：5/29/2025

算力突圍：破解人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施困局[人工智能][數(shù)據(jù)中心]

人工智能正在改變世界。然而，它需要大量的處理能力。需求每一百天就會(huì)翻一番。這推動(dòng)了人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的投資熱潮

發(fā)表于：5/28/2025

如何設(shè)計(jì)與現(xiàn)場(chǎng)總線無(wú)關(guān)的智能工廠傳感器[MEMS|傳感技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

　　如果您即將開(kāi)始設(shè)計(jì)智能工廠傳感器，請(qǐng)閱讀這篇文章了解更多信息，從而盡可能快速高效地完成設(shè)計(jì)，使其能夠?yàn)楦嗫蛻魩?lái)裨益。這篇博文介紹了智能工廠傳感器（溫度和壓力）的設(shè)計(jì)理念，無(wú)論工廠流程中使用何種類型的現(xiàn)場(chǎng)總線或工業(yè)以太網(wǎng)，這些傳感器都能與PLC進(jìn)行通信。

發(fā)表于：5/23/2025

XMOS推出支持AES67標(biāo)準(zhǔn)的以太網(wǎng)音頻解決方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

　　中國(guó)深圳，2025年5月——全球領(lǐng)先的邊緣AI和智能音頻專家XMOS宣布：推出支持AES67標(biāo)準(zhǔn)的以太網(wǎng)音頻解決方案和對(duì)應(yīng)的開(kāi)發(fā)板，以支持零售和工業(yè)環(huán)境中廣泛采用的公共廣播系統(tǒng)、建筑物中的背景音樂(lè)及音頻采集、公共交通或建筑設(shè)施中的小型對(duì)講解決方案；該開(kāi)發(fā)板集成了將語(yǔ)音和音頻設(shè)備添加到任何網(wǎng)絡(luò)所需的一切功能。AES67協(xié)議已在歐洲等區(qū)域市場(chǎng)得到了廣泛的應(yīng)用，XMOS計(jì)劃將在2025年下半年支持中國(guó)客戶引入該方案，向包括國(guó)內(nèi)市場(chǎng)在內(nèi)的全球市場(chǎng)提供更加靈活和性價(jià)比更高的專業(yè)音頻產(chǎn)品和系統(tǒng)。

發(fā)表于：5/23/2025

貿(mào)澤開(kāi)售Nordic Semiconductor nRF54L低功耗藍(lán)牙SoC[電子元件][物聯(lián)網(wǎng)]

　　2025年5月21日 – 專注于引入新品并提供海量庫(kù)存?的電子元器件代理商貿(mào)澤電子（Mouser Electronics）即日起開(kāi)售Nordic Semiconductor的nRF54L低功耗藍(lán)牙SoC解決方案。nRF54L系列結(jié)構(gòu)緊湊、功耗低，適用于醫(yī)療和智能家居設(shè)備、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、游戲控制器和其他物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。

發(fā)表于：5/23/2025

利用理想二極管，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健的電源[電源技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

　　摘要　　穩(wěn)健的系統(tǒng)通常允許使用多個(gè)電源。使用多個(gè)不同電源為器件供電時(shí)，需要部署若干開(kāi)關(guān)以將電源相互分隔開(kāi)，以防損壞。對(duì)此，固然可在電源路徑中使用多個(gè)二極管來(lái)實(shí)現(xiàn)，但更靈活、更高效的方法是使用理想二極管。本文將介紹此類理想二極管的優(yōu)勢(shì)。文中將展示兩個(gè)版本的理想二極管：一個(gè)是無(wú)需根據(jù)電壓電平選擇輸入電源軌的理想二極管；另一個(gè)版本則更加簡(jiǎn)單，始終由更高的電壓為系統(tǒng)供電。

發(fā)表于：5/23/2025

Android 16 適配重點(diǎn)全解讀[其他][消費(fèi)電子]

5月22日,OPPO舉辦「OTalk | Android 16 開(kāi)發(fā)者交流專場(chǎng)」,特邀OPPO高級(jí)工程師團(tuán)隊(duì)深度解讀Android 16核心技術(shù)要點(diǎn)與適配策略。

發(fā)表于：5/23/2025

電源設(shè)計(jì)小貼士 | 跳出 LLC 串聯(lián)諧振轉(zhuǎn)換器的思維定式[電源技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

　　本文屬于德州儀器“電源設(shè)計(jì)小貼士”系列技術(shù)文章，將主要討論 LLC-SRC 設(shè)計(jì)優(yōu)化面臨的挑戰(zhàn)及解決方案，探討如何跳出 LLC 串聯(lián)諧振轉(zhuǎn)換器思維定式，提供全新的解決思路。

發(fā)表于：5/21/2025

未來(lái)值得關(guān)注的網(wǎng)絡(luò)安全趨勢(shì)和技術(shù)[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

發(fā)表于：5/21/2025

羅德與施瓦茨和蓋瑞特聯(lián)合開(kāi)發(fā)高安全等級(jí)安檢應(yīng)用集成解決方案[微波|射頻][安防電子]

　　蓋瑞特（Garrett）將其步行通過(guò)式金屬探測(cè)器與羅德與施瓦茨（以下簡(jiǎn)稱“R&S”）QPS201毫米波安檢儀進(jìn)行集成。該聯(lián)合解決方案特別適用于監(jiān)獄等高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景，以及貴金屬行業(yè)的防損應(yīng)用。QPS201采用先進(jìn)的毫米波（mmWave）技術(shù)，能夠檢測(cè)各類材質(zhì)的物品。而在高安保等級(jí)的安檢場(chǎng)景中，蓋瑞特Paragon步行通過(guò)式金屬探測(cè)器通過(guò)識(shí)別極其微小或體內(nèi)藏匿的金屬威脅，為毫米波檢測(cè)提供了獨(dú)特補(bǔ)充，從而為防范隱蔽攜帶物品提供了更多安全保障層級(jí)。

發(fā)表于：5/16/2025

借助毫米波雷達(dá)傳感器打造可居家使用的多患者非接觸式生命體征傳感器[模擬設(shè)計(jì)][醫(yī)療電子]

　　引言　　人類生命體征通常通過(guò)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)量，這些系統(tǒng)歷來(lái)依靠與患者身體的有線連接，通過(guò)心電圖和氧飽和度傳感器的組合來(lái)報(bào)告心率和呼吸頻率。這些傳感器很難與新生兒、嚴(yán)重?zé)齻颊摺d癇患者或精神病患者保持持續(xù)接觸。對(duì)于那些行動(dòng)自如的患者，當(dāng)他們?cè)诩抑兴奶幾邉?dòng)時(shí)，監(jiān)測(cè)生命體征可能不那么容易。

發(fā)表于：5/16/2025