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Qi®充電獲得亟需的安全性能提升[電源技術(shù)][安防電子]

　　新技術(shù)的出現(xiàn)受到了反對意見的阻礙，Qi感應(yīng)式充電技術(shù)頗費(fèi)時日才被廣泛接受。因此，雖然Qi早在2010年就已發(fā)布，但又過了五年才占據(jù)主導(dǎo)地位。自那時起，無線充電聯(lián)盟（WPC）對Qi進(jìn)行了重大改進(jìn)，但直到2021年初，聯(lián)盟才增加了一項協(xié)議，從而使支持Qi的設(shè)備制造商能夠驗證充電器的身份及其對Qi規(guī)范的遵守情況。這項功能可以剔除那些可能損害甚至損毀其充電產(chǎn)品的充電器，因此無疑是Qi 1.3中最重要的新特性。

發(fā)表于：4/11/2023

MIPI提高新一代圖像數(shù)據(jù)的傳輸性能[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

　　隨著全球汽車市場的快速發(fā)展，我們可以看到技術(shù)在多個維度上的快速迭代和演化，例如智能網(wǎng)聯(lián)汽車和自動駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）的進(jìn)步。智能化、互聯(lián)化趨勢給汽車系統(tǒng)內(nèi)日益復(fù)雜的傳感器與圖像傳輸?shù)膮f(xié)作帶來了新的挑戰(zhàn)。

發(fā)表于：4/11/2023

英飛凌推出 256 Mbit SEMPER? Nano NOR Flash 閃存產(chǎn)品，[電子元件][消費(fèi)電子]

　　【2023 年 04 月 10日，德國慕尼黑訊】英飛凌科技股份公司（FSE 代碼：IFX / OTCQX 代碼：IFNNY）近日推出 SEMPER? Nano NOR Flash 閃存產(chǎn)品。這種存儲器經(jīng)過專門優(yōu)化，適合在電池供電的小型電子設(shè)備中使用。健身追蹤器、智能耳機(jī)、健康監(jiān)測儀、無人機(jī)和 GPS 導(dǎo)航等新型可穿戴應(yīng)用及工業(yè)應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，有助于實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)跟蹤、記錄關(guān)鍵信息、增強(qiáng)安全性、降低噪聲等更多功能。這些先進(jìn)的功能和使用場景要求在體積更小的電子設(shè)備中配備更大容量的存儲器。據(jù)Omdia 數(shù)據(jù)顯示，藍(lán)牙耳機(jī)和頭戴式耳機(jī)市場預(yù)計將以 25% 的年復(fù)合增長率提升，到 2024 年將超過 10 億個。

發(fā)表于：4/11/2023

電能質(zhì)量監(jiān)測第1部分：符合標(biāo)準(zhǔn)的電能質(zhì)量測量的重要性[測試測量][汽車電子]

　　本文討論了電能質(zhì)量（PQ）測量在當(dāng)今電力基礎(chǔ)設(shè)施中的重要性，并回顧了PQ監(jiān)測的應(yīng)用領(lǐng)域。本文將介紹IEC電能質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)及其參數(shù)。最后，本文總結(jié)了A類和S類電能質(zhì)量儀表的主要區(qū)別。后續(xù)文章將闡述關(guān)于“如何設(shè)計符合標(biāo)準(zhǔn)的電能質(zhì)量儀表”的推薦解決方案。

發(fā)表于：4/11/2023

哪些傳感器嵌入式功能適用于我的應(yīng)用？[MEMS|傳感技術(shù)][工業(yè)自動化]

　　本文介紹部分意法半導(dǎo)體MEMS傳感器所具備的嵌入式可編程功能，特別介紹了有限狀態(tài)機(jī) （FSM）、機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)核（MLC）和智能傳感器處理單元（ISPU）

發(fā)表于：4/11/2023

異構(gòu)集成推動面板制程設(shè)備（驅(qū)動器）的改變[電子元件][消費(fèi)電子]

　　異構(gòu)集成將單獨(dú)制造的部件集成一個更高級別的組合，該組合總體上具有更強(qiáng)的功能、更好的操作特性，以及更低的成本。這種更高級別的組合稱為系統(tǒng)級封裝（SiP）。異構(gòu)集成最初是在高性能計算設(shè)備上進(jìn)行，這些設(shè)備通常被用于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能應(yīng)用。

發(fā)表于：4/11/2023

集成式光學(xué)接收器如何滿足床旁檢測儀器的未來需求[測試測量][醫(yī)療電子]

　　體外診斷（IVD）系統(tǒng)依賴光學(xué)接收器技術(shù)來獲得高靈敏度的具體診斷結(jié)果，諸如ELISA和PCR等成熟技術(shù)即利用熒光光學(xué)接收鏈來執(zhí)行診斷檢測。同樣地，床旁檢測（PoC）也采用光學(xué)接收器作為強(qiáng)有力的工具來創(chuàng)建準(zhǔn)確、靈活、快速的系統(tǒng)以獲取結(jié)果。本文詳細(xì)介紹了設(shè)計光學(xué)PoC接收鏈時需考慮的關(guān)鍵因素，闡釋了集成式光學(xué)前端能滿足這些性能需求的原因及相應(yīng)的關(guān)鍵優(yōu)勢——助力構(gòu)建適應(yīng)未來需求的平臺。

發(fā)表于：4/7/2023

基于用戶特定空間的對抗推薦模型[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

自編碼器和生成對抗網(wǎng)絡(luò)作為強(qiáng)大的模型已經(jīng)被應(yīng)用到推薦系統(tǒng)領(lǐng)域，能補(bǔ)充用戶項目之間的交互信息。但這種模式的訓(xùn)練下，大量的輔助信息被浪費(fèi)，比如用戶特定信息。結(jié)合自編碼器、生成對抗網(wǎng)絡(luò)和輔助信息，提出了基于用戶特定空間的對抗推薦模型。為建立輔助信息和交互信息的聯(lián)系，將自編碼器的隱空間替換為用戶特定空間，交互信息和用戶特定信息的點(diǎn)對點(diǎn)映射又限制了模型的表達(dá)，因此，在用戶特定空間加入對抗訓(xùn)練增加模型的性能。在兩個公開電影數(shù)據(jù)集的充分實(shí)驗證明了提出模型的有效性和優(yōu)越性。

發(fā)表于：4/7/2023

基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和社會力模型的移動機(jī)器人自主避障[其他][其他]

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在移動機(jī)器人自主避障領(lǐng)域已得到廣泛應(yīng)用，其基本原理是通過模擬環(huán)境中的不斷試錯，結(jié)合獎勵機(jī)制提升機(jī)器人的避障性能。然而，針對不同任務(wù)場景，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效率存在顯著差異。同時，在人群密集的場景中，機(jī)器人的行為可能對人類造成干擾。為了應(yīng)對訓(xùn)練效率低下和機(jī)器人行為不符合社會規(guī)范的問題，提出了一種將社會力模型融入深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自主避障策略。該策略首先將人類未來的運(yùn)動軌跡考慮進(jìn)獎勵函數(shù)，以確保機(jī)器人理解人類意圖并避免闖入人類的舒適區(qū)。其次，在訓(xùn)練過程中引入先驗的傳統(tǒng)控制器模型，并設(shè)計了一種基于概率的切換開關(guān)，以隨機(jī)切換控制器輸出，提高機(jī)器人的探索效率。實(shí)驗結(jié)果表明，所提出的方法能夠增加機(jī)器人與人類之間的安全距離，同時實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)導(dǎo)航。

發(fā)表于：4/7/2023

基于代碼嵌入的二進(jìn)制代碼相似性分析方法[其他][其他]

代碼嵌入利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將二進(jìn)制函數(shù)的代碼表示轉(zhuǎn)化為向量，在漏洞搜索等應(yīng)用中展現(xiàn)了優(yōu)勢。現(xiàn)有的方法將函數(shù)表示為匯編指令序列、控制流圖的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)或若干路徑，都沒有克服不同編譯環(huán)境導(dǎo)致控制流圖結(jié)構(gòu)變化的干擾。為此,設(shè)計了基于基本塊樹（Basic Block Tree, BBT)的代碼表示以及構(gòu)建了對應(yīng)的代碼嵌入模型BBTree。首先，二進(jìn)制函數(shù)被表示為一系列BBT，每個BBT被處理為指令序列；其次，BBTree利用LSTM和BiGRU將基于BBT的代碼表示轉(zhuǎn)化為向量；最后，通過計算向量間的距離去高效衡量對應(yīng)函數(shù)的相似性。在代碼搜索中，BBTree的平均準(zhǔn)確率比主流工具提升了24.8%；在漏洞搜索中，BBTree的平均召回率比主流工具提升了26.1%。

發(fā)表于：4/7/2023

基于ARIMA和改進(jìn)LSTM的突發(fā)事件輿情熱度預(yù)測[其他][其他]

針對突發(fā)重大公共衛(wèi)生事件的網(wǎng)絡(luò)輿情熱度預(yù)測模型存在較大誤差問題，文章選取百度指數(shù)作為輿情熱度，提出了AMRIMA預(yù)測和改進(jìn)的LSTM預(yù)測方法。首先,使用ARIMA模型預(yù)測新冠肺炎疫情以天為單位的輿情熱度；其次，使用改進(jìn)LSTM預(yù)測新冠肺炎疫情以小時為單位的輿情熱度,在LSTM中加入注意力機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了提高預(yù)測精度的目的；最后，得出預(yù)測結(jié)果。實(shí)驗結(jié)果表明，ARIMA算法和改進(jìn)LSTM算法能更準(zhǔn)確預(yù)測網(wǎng)絡(luò)輿情熱度值，有效提高了網(wǎng)絡(luò)輿情熱度的預(yù)測精度。

發(fā)表于：4/7/2023

異步審理模式的訴訟效率分析[其他][其他]

異步審理模式基于其在時間和空間上的“非同步”性與堅持“直接言詞原則”的傳統(tǒng)訴訟模式形成了鮮明對比。關(guān)于異步審理模式對訴訟效率的影響問題，使用最小二乘法和傾向得分匹配法實(shí)證分析了杭州互聯(lián)網(wǎng)法院5 714份裁判文書，得出以下結(jié)論：首先，采用異步審理模式的案件相較于非異步審理的案件顯著提高了158%的訴訟效率。基于高效與便捷兩種優(yōu)勢，異步審理模式對于當(dāng)事人接近正義具有積極作用。其次，異步審理模式對于不同案件類型的訴訟效率具有異質(zhì)性。現(xiàn)階段，異步審理司法實(shí)踐更多適用于以銀行為主體的借款糾紛。為更好發(fā)揮異步審理模式的制度功能，一方面應(yīng)當(dāng)明確異步審理模式的適用群體為弱勢自然人群體并加強(qiáng)其認(rèn)知度；另一方面，在訴訟標(biāo)的額上限定適用異步審理模式的案件范圍，突出異步審理模式的非普適性，以減少異步審理模式對于民事訴訟程序正義價值的沖擊。

發(fā)表于：4/7/2023

自動駕駛極端情況下的算法治理探究[人工智能][汽車電子]

隨著自動駕駛汽車技術(shù)的發(fā)展，極端情況下的事故算法將傳統(tǒng)的電車難題思想實(shí)驗轉(zhuǎn)變?yōu)樨酱鉀Q的現(xiàn)實(shí)困境。極端情況算法不僅直接關(guān)系到所有道路交通使用者的生命安全，還涉及自動駕駛交通事故責(zé)任的分配與承擔(dān)，需要在智能網(wǎng)聯(lián)汽車正式上路與商業(yè)化運(yùn)營前給出明確的部署方案。基于已有的應(yīng)用倫理學(xué)理論、機(jī)器學(xué)習(xí)編碼道德、用戶預(yù)設(shè)道德選擇三類風(fēng)險分配方案的優(yōu)缺點(diǎn)，本文從生產(chǎn)商可能承擔(dān)的法律風(fēng)險出發(fā)，提出一種可能的風(fēng)險分配思路，期望通過設(shè)立一定規(guī)則排除刑事責(zé)任，緩減民事賠償責(zé)任，利用法律、倫理和技術(shù)的有機(jī)結(jié)合構(gòu)建極端情況算法規(guī)制框架。

發(fā)表于：4/7/2023

歐盟數(shù)據(jù)治理域下再利用數(shù)據(jù)的經(jīng)驗與啟示[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

歐盟于2020年出臺了《數(shù)據(jù)治理法》以明確數(shù)據(jù)治理新措施“數(shù)據(jù)再利用”，歐盟數(shù)字主權(quán)取得進(jìn)一步發(fā)展。本文通過分析對再利用模式運(yùn)作中雙重邏輯，指出該法案象征著數(shù)據(jù)利他主義概念在歐盟數(shù)據(jù)治理域下的正式確立，并得出對我國數(shù)據(jù)治理具有啟發(fā)性的三點(diǎn)：明確數(shù)據(jù)治理中數(shù)據(jù)類型范圍、數(shù)據(jù)使用需兼顧數(shù)據(jù)保護(hù)以及先行完善數(shù)據(jù)共享的統(tǒng)籌規(guī)劃。

發(fā)表于：4/7/2023

低碳視角下的工業(yè)能源管控研究與應(yīng)用實(shí)踐[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動化]

在中國雙碳戰(zhàn)略背景下，節(jié)能與減排是雙碳目標(biāo)達(dá)成的關(guān)鍵路徑之一，而工業(yè)則是節(jié)能減排工作的重點(diǎn)對象之一。電能作為工業(yè)企業(yè)重要的生產(chǎn)能源，它的運(yùn)行狀態(tài)關(guān)系到電網(wǎng)系統(tǒng)的安全穩(wěn)定也關(guān)系到企業(yè)能源的利用效率高低。然而，先前的電能監(jiān)測設(shè)備多是對電壓、電流、有功功率及無功功率這些電能參數(shù)進(jìn)行單純表計數(shù)據(jù)獲取，缺乏電能質(zhì)量分析及電能告警和能源數(shù)字化場景化分析等功能，這樣就難以全面地反映工業(yè)設(shè)備用電的安全和質(zhì)量，不利于能源的及時優(yōu)化。提出了一種基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)平臺的工業(yè)能源管控方法，構(gòu)建企業(yè)能源數(shù)據(jù)管理，從而實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備以及生產(chǎn)輔助設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息、能源數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)的融合，并建立能源數(shù)據(jù)和能效優(yōu)化模型管理目錄，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建工業(yè)能源數(shù)字化管控系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)對于產(chǎn)線設(shè)備、輔助設(shè)備設(shè)施的能效優(yōu)化以及閉環(huán)控制，助力工業(yè)節(jié)能降碳的落地。

發(fā)表于：4/7/2023