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使用有安全保障的閃存存儲構建安全的汽車系統

使用有安全保障的閃存存儲構建安全的汽車系統

在現代汽車嵌入式系統中，高度安全的數據存儲是必不可少的，尤其是在面對日益高明的網絡攻擊時。本文將介紹設計師正確使用閃存的步驟。

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超大規模復雜嵌入式系統智能電源健康管理方案的研究與實現[嵌入式技術][工業自動化]

隨著嵌入式系統朝著多元化的方向發展，以及技術的不斷進步和應用需求的不斷增長，嵌入式系統的硬件平臺也呈現出多元化的發展趨勢。從最初的簡單處理器，到現在的多核處理器、FPGA、ASIC等，嵌入式系統的硬件平臺越來越復雜。電源完整性面臨著嚴峻的挑戰，伴隨著嵌入式系統的電源通道越來越多、功耗急劇增加、上電時序要求苛刻和復位信號分類復雜，智能數字電源健康管理單元顯得越來越重要。基于TI公司的數字電源上電順序控制電路UCD9090、數字PWM系統控制電路UCD9244實現14路電源上電順序控制、電壓監控、溫度監控、復位信號及配置信號的控制。此方案與傳統智能數字電源健康管理方案相比控制靈活、實現簡單，且無需編寫復雜代碼，其在系統中的應用縮減了產品的上市時間。

發表于：2025/1/21

基于改進YOLOv8的輕量化雜草識別算法研究[嵌入式技術][工業自動化]

針對目前田間雜草識別模型精度低，以及參數多難以滿足在計算資源有限的移動設備和嵌入式設備中部署的問題，提出一種基于YOLOv8的輕量化田間雜草識別模型。該模型使用改進后的PP-LCNet替代原有主干網絡，保證精度的前提下減少模型的計算量；其次引入Effcient-RepGFPN來作為頸部網絡，并將上采樣前的兩個CSPStage模塊使用RFAConv來替代，利用不同尺度的特征來提高目標檢測的性能；最后，更換MPDIoU損失函數，增強了模型的收斂性和穩定性。實驗結果表明，改進模型與原模型相比準確率提升了2.1%，召回率提升了2.8%，mAP值提升了0.2%，同時模型的大小與計算量分別減少為原始模型的68.2%和62.6%，體現了改進算法的有效性。

發表于：2025/1/21

基于區塊鏈跨鏈技術的數據資產登記平臺設計[通信與網絡][信息安全]

在數據要素市場化改革進程不斷加快的背景下，能夠滿足數據資產確權、溯源取證、互聯互通、防止篡改、數據鏈接、許可備案等功能的數據資產登記平臺亟待建立。基于Polkadot區塊鏈跨鏈技術，創新性構建數據資產登記平臺設計方案，以多側鏈延展結構實現登記信息和訪問記錄分布存儲，協以智能合約、跨鏈交互、數據加密等技術可實現登記信息在不同用戶、不同機構之間的安全流通。通過闡述數據資產登記、協同共享、安全審計三大核心業務的落地路徑，論證了模型應用的可行性，以期為我國數據資產登記平臺建設實踐提供有力理論支撐。

發表于：2025/1/21

基于DDPG算法的數據傳輸研究[模擬設計][通信網絡]

針對目前數據傳輸系統可靠性差、傳輸速率低的情況，利用FPGA和UDP協議設計了一款數據傳輸系統。系統采用FPGA為主控芯片，Flash為存儲介質，通過上位機發送指令控制系統進行數據的存取，采用千兆以太網進行數據通信與指令接收，增加了數據重傳機制以及流量控制模塊，以保證數據高速可靠傳輸。為提高帶寬利用率、降低網絡時延，加入了改進的深度確定性策略梯度算法（Deep Deterministic Policy Gradient， DDPG）進行擁塞控制。實驗測試結果表明，采用該算法能夠顯著降低網絡時延，系統傳輸速率可達912 Mb/s，且系統可靠性高、成本低，具有移植性和實際的推廣價值，也便于升級維護。

發表于：2025/1/21

基于多模態特征融合的Android惡意程序檢測方法研究[通信與網絡][通信網絡]

現有Android惡意程序檢測方法主要使用單模態數據來表征程序特征，未能將不同的特征信息進行充分挖掘和融合，導致檢測效果不夠理想。為了提升檢測的準確率和魯棒性，提出一種基于多模態特征融合的Android惡意程序檢測方法。首先對權限信息進行編碼處理并將Dalvik字節碼數據可視化為“矢量”RGB圖像，然后構建前饋神經網絡和卷積神經網絡分別對文本和圖像模態表征的數據進行特征提取，最后對提取的不同模態特征向量分配不同的權重并相加進行融合后對其進行分類。實驗結果表明，該方法對Android惡意程序的識別準確率和F1分數都達到了98.66%，且具有良好的魯棒性。

發表于：2025/1/21

基于自主創新的并行可切換控制系統設計[模擬設計][工業自動化]

我國持續推動科技自立自強、技術自主創新。在工業控制領域，自主安全將成為未來一段時間的主旋律。在此背景下，提出了一種雙控制系統切換的工業控制系統核心控制器自主創新能力建設方案。系統選用了主流進口PLC產品和全國產PLC產品，設計搭建了一套并行可切換的雙控制系統，對現場各類終端設備進行信號采集與切換控制。通過對比兩套PLC控制系統的功能、性能，驗證該方案能夠實現國產PLC可達到進口PLC同等技術水平、實現同等功能，且系統運行穩定、可靠。該方案在不破壞現有工控系統場景的情況下，以低成本的方式逐步進行驗證推廣，為工業控制系統核心控制器國產化提供技術支撐。

發表于：2025/1/21

基于小波分析的水電站饋線故障快速檢測算法研究[測試測量][工業自動化]

針對水電站饋線微機繼電保護裝置常用采樣算法時間偏長的現狀，以及現代化繼保裝置對于切斷故障的時效性要求越趨嚴格，提出了一種基于Symlets5小波的饋線微機保護算法。通過研究分析Symlets5小波分解重構后的故障信號高頻分量波形模極大值，發現Symlets5小波算法最快能夠在故障發生后在2/n~5/n周期內判定短路故障的發生，并計算出故障后信號幅值。Symlets5小波算法可作為保護算法啟動的判據或者與其他算法配合使用，可大大提高饋線保護裝置切斷故障線路的時效性，保護水電站饋線運行安全。

發表于：2025/1/20

數字示波器模擬輸入帶寬測試方法研究[測試測量][工業自動化]

分析了數字示波器帶寬的概念，研究分析兩種示波器帶寬測試方法。搭建示波器帶寬測試專用硬件平臺，并實現了自動化測試。測試了指定示波器產品的帶寬，使用提出的方法得到對應的波特圖，驗證了方法的可行性。該硬件平臺和自動化測試方法不僅適用于示波器帶寬測試，而且適用于各類數據采集產品的模擬輸入帶寬測試。

發表于：2025/1/20

適用于超聲電機驅動器的雙H橋電路設計[模擬設計][工業自動化]

超聲電機作為新型電機，其電機驅動器的設計至關重要。基于0.18 μm高壓CMOS工藝設計了一款適用于超聲電機驅動器的雙H橋集成電路，本集成電路包含兩個相同的獨立裸芯，搭配簡單的外圍電路能夠實現兩路不同相位電壓的輸出。同時，內部集成了邏輯控制模塊可兼容TTL、CMOS兩種輸入電平，集成自適應死區控制可避免同一橋臂直通。最后，通過驗證板實測可滿足100 kHz的兩路不同相位電壓的輸出，可完成對超聲電機的有效驅動。

發表于：2025/1/20

一種基于AHB總線DMA控制器驗證方法[模擬設計][工業自動化]

針對傳統芯片驗證平臺驗證用例復用性差、驗證時間長的問題，提出了一種基于AHB總線DMA控制器驗證方法。通過該方法修改優化的驗證平臺可移植性高，具有模擬聯動IP產生請求、回復與中斷信號的功能，支持在傳輸中對AHB總線隨機注入錯誤的能力。為證明方法的有效性，對DMA控制器UVM驗證平臺架構進行修改優化，并復用該平臺構建Image2D控制器UVM驗證平臺，分別收集兩個驗證平臺代碼覆蓋率。實驗結果表明，該方法能夠提高驗證平臺調試排錯速度，提升驗證平臺兼容性，節約15%以上的驗證開發時間，并保證驗證平臺代碼覆蓋率為100%。

發表于：2025/1/20

基于AES和SM4加密算法的固態硬盤設計與實現[模擬設計][信息安全]

硬盤安全存儲是固態硬盤（SSD）相關技術中的一個核心問題。基于SATA接口，提出了一種在SSD控制器設計時，添加硬件模塊實現多種加密算法來進行SSD存儲數據的加解密方法，實現了AES和SM4兩種算法。實驗表明，方案中設計的SSD進行加密讀速率為223 MB/s，寫速率159 MB/s，提出的加密算法對SATA硬盤的讀寫速度無影響。方案中的加密算法為硬件并行輸入，對SATA接口的速度和其他因素沒有干擾，因此保證了加密速度較快、兼容性高、安全性高和靈活性強的優勢。

發表于：2025/1/20

SerDes鏈路協同仿真與無源鏈路優化設計[人工智能][工業自動化]

隨著SerDes鏈路信號傳輸速率的提升，信道鏈路經過芯片封裝和印刷電路板過孔、AC電容和連接器等，會導致信號完整性（Signal Integrity， SI）挑戰進一步增大。提出基于SerDes 32 Gbps-NRZ信道傳輸系統，優化無源信道中的BGA過孔、AC耦合電容焊盤、FMC連接器（FPGA Mezzanine Card Connector）處Pin腳設計，提升了通道阻抗的一致性，建立了更為準確的無源鏈路通道模型，并結合芯片有源IBIS-AMI模型，對比分析優化前后鏈路信道對眼圖的影響，保證了32 Gbps-NRZ高速信號的穩定傳輸。

發表于：2025/1/20

基于ERNIE-CAB-CNN的稀土專利文本分類模型[EDA與制造][工業自動化]

針對稀土專利文本專業性強的特點以及現有的文本分類方法存在的不足，鑒于類別注意力在計算機視覺領域的廣泛應用和取得的良好效果，提出了一種用于文本分類的類別注意力模塊（Category Attention Module，CAB），并結合預訓練模型ERNIE和卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN）構建了一個用于稀土專利文本分類的創新模型ERNIE-CAB-CNN。模型使用ERNIE對專利文本進行向量化，得到語義信息更加豐富的向量表示后，通過CAB為文本中各個類別的重要特征賦予較高權值，使模型可以更準確地區分不同類別的特征。最后用CNN進一步提取文本中其他關鍵局部特征，得到的最終文本向量表示用于分類。通過Patsnap專利數據庫官方網站檢索下載稀土專利數據構建數據集進行實驗，實驗結果表明，稀土專利文本分類模型ERNIE-CAB-CNN在測試集上分類的準確率、精確率、F1分數分別為82.68％、83.2％、82.06％，取得了良好的分類效果。

發表于：2025/1/20

基于動態自適應計算引擎的MobileNetV3網絡加速器設計[模擬設計][工業自動化]

現有面向高效輕量化MobileNetV3網絡的加速方法通常采用高度定制的計算引擎進行模型計算，從而限制了加速器的可擴展性使其僅適用于小型網絡或資源豐富的硬件平臺。針對此問題，提出了基于動態自適應計算引擎的MobileNetV3網絡加速器。首先，設計了局部感知區域卷積的流水線推理架構實現特征、權重的高度并行處理和緩沖調度。其次，提出全局自適應的點卷積方法優化點卷積，并結合空間探索獲得最優的參數配置以實現最大計算并行性。此外，加速器可以根據模型參數變化動態配置以適應不同場景。實驗結果顯示加速器推理速度為8 F/s，是現有方法速度的2.7倍。

發表于：2025/1/20

基于深度學習的植物病害圖像識別算法綜述[人工智能][其他]

植物病害對農業生產和糧食安全構成嚴重威脅，及時準確地識別和處理成為關鍵步驟。綜述了深度學習在植物病害識別中的應用現狀、挑戰及未來發展方向。首先介紹了植物病害的重要性和傳統識別方法的局限性，然后探討了深度學習技術的優勢及其在植物病害識別中的應用前景，特別是YOLO系列模型在植物病害實時檢測中的應用。同時對比了常見的深度學習算法在植物病害識別中的性能，以及對數據集多樣性、實時性和災難性遺忘等挑戰進行了分析。最后，提出了持續學習和模型更新的重要性，并展望了未來研究方向。

發表于：2025/1/20

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