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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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復雜景觀圖像的語義多狀態圖像風格遷移[人工智能][其他]

復雜景觀圖像包含具有不同特征的各種對象，傳統的風格遷移方法無法在同一圖像中對不同對象進行局部風格遷移。CycleGAN可以通過偽監督策略在沒有配對樣本的情況下實現風格遷移。但是CycleGAN無法實現對復雜風景圖像中不同類別對象的風格遷移；同時CycleGAN在復雜場景中的泛化能力不足且復雜度高。因此，提出了一種基于語義類別的復雜風景多狀態圖像生成方法，即語義類別風格遷移（Semantic Category Style Transfer，SCST），能夠有效地結合局部特征實現復雜風景的圖像生成。同時提出了上下文感知的風格遷移模型GCycleGAN。實驗結果表明本文提出的GCycleGAN的性能優于CycleGAN、DualGAN和Munit等基于深度學習的圖像生成模型。

發表于：6/18/2025

基于特征選擇和優化CNN-BiLSTM-Attention對SF6斷路器漏氣故障診斷[人工智能][智能電網]

SF6（六氟化硫）斷路器是保障電網穩定運行的重要設備，但其在長期使用中容易發生漏氣問題，既影響設備性能，又威脅電網的安全性。為精準診斷SF6斷路器的漏氣故障，提出了一種基于Gini指數特征選擇和貝葉斯優化（Bayesian Optimization， BO）的CNN-BiLSTM-Attention組合模型。首先，針對影響SF6斷路器漏氣的內外部因素，進行特征映射與重要性分析，并采用KMeans-SMOTE技術解決數據分布不均的問題。其次，利用基于Gini指數的方法篩選關鍵特征，并通過貝葉斯優化精調CNN-BiLSTM-Attention模型的超參數以提升分類性能。實驗結果表明，設備缺陷、運行年限、運維水平、天氣和溫度是導致漏氣的主要因素。與其他模型相比，所提方法在漏氣故障的0/1分類任務中展現出更高的分類精度和魯棒性。研究不僅驗證了方法的有效性，還揭示了引發SF6斷路器漏氣的關鍵因素，為設備巡檢和運維管理提供了科學支持，進一步提升了電網運行的安全性與可靠性。

發表于：6/18/2025

電力系統較大波動數據條目自適應檢索方法研究[模擬設計][智能電網]

針對電力系統數據具有復雜性、多樣性特點，導致檢索難度過高的問題，設計了電力系統較大波動數據條目自適應檢索方法。依據電力系統出力變化率，選取二分量一維混合高斯模型，構建電力系統波動概率分布模型。對比概率分布模型模擬的電力系統波動數據與量測數據，依據判定閾值辨識電力系統較大波動數據條目，構建數據條目檢索庫。利用哈希函數獲取檢索庫內較大波動數據條目的哈希特征，生成二值碼。較大波動數據條目檢索時，生成用戶檢索詞的二值編碼，計算檢索詞二值碼與檢索庫內條目二值碼的漢明距離，并對其加權處理，利用加權漢明距離排序數據條目，獲取較大波動數據條目的自適應檢索結果。實驗結果表明，該方法能夠依據用戶輸入的檢索詞，自適應檢索電力系統較大波動數據條目，檢索結果的歸一化折損累積增益均高于0.9，檢索時間低于500 ms。

發表于：6/18/2025

基于機器閱讀理解的電力安全命名實體識別方法[模擬設計][智能電網]

為解決現有命名實體識別方法在電力安全規程等領域文本中識別效果不佳的問題，提出了一種基于機器閱讀理解的電力安全命名實體識別方法。首先，使用預訓練模型對待識別文本進行編碼處理得到文本向量表示。其次，利用層次化注意力機制捕捉嵌套實體間的層次關系，重新分配文本序列的注意力權重；在此基礎上，利用分類器預測文本中實體范圍，得到最終實體識別結果。將該方法在ACE 2005與OntoNotes 4.0公開數據集上進行驗證，對比主流方法其取得最優的識別效果，在電力安全領域實體識別場景下，該方法可達到89.3%的識別準確率，實現電力安全領域命名實體的精準識別。

發表于：6/18/2025

數據驅動的商業負荷集群動態聚合研究[模擬設計][智能電網]

商業負荷集群的動態聚合對提高電網的調度靈活性、優化需求側管理以及促進可再生能源消納具有重要意義。基于典型相關分析（CCA）選取商業負荷特征，并結合DBSCAN 和 K-means等聚類算法對負荷進行分類，以構建適用于不同場景的負荷集群。進一步，提出了三種負荷聚合標準，即基于調節速度、負荷穩定性和經濟性的標準，并分析不同標準下的商業負荷聚合特性、適用性及其在電力調度中的潛在應用。

發表于：6/18/2025

面向電氣設施火災早期檢測的多模態融合模型[模擬設計][安防電子]

高層建筑電氣火災難以預測，危害程度大。為此，提出了一種面向高層建筑電氣火災早期檢測的多模態數據融合模型，該模型融合了溫度、CO氣體濃度與煙霧三種不同模態傳感器的數據，利用了各模態間的互補優勢。首先使用gMLP捕捉三種模態數據的內在模式，完成特征提取。然后利用基于多頭注意力的融合方法，融合不同模態數據間的有效信息，完成特征融合，并識別出存在火情隱患的電氣設施。通過在無隱患與不同電氣設施存在火情隱患情況下的多模態數據集上進行實驗，證明了多模態數據融合模型的早期預測具有較高的準確率，表明了融合方法的優越性。

發表于：6/18/2025

AirGAN：空調機理模型增強生成對抗模型[模擬設計][智能電網]

為引導資源龐大、調控靈活的空調負荷參與需求響應實現“源荷互動”，保障電網的安全經濟運行，各大研究單位開展了樓宇空調需求響應實時控制仿真與實踐研究。然而，如何準確地估算空調的負荷，并對空調負荷進行預測是目前面臨的重要挑戰。當前主流方法包括模型驅動型、數據驅動型兩種方法體系。其中模型驅動型依賴對空調負荷的建模，難以實現對空調負荷復雜變化的模擬。數據驅動則是依賴大量數據進行模型訓練，但難以覆蓋空調負荷的各類特點。為此，擬從模型驅動及數據驅動相結合的角度進行空調負荷的智能擬合，以提升空調負荷生成預測的準確性和適應性。提出了一種基于機制模型與生成對抗網絡（GAN）相結合的負荷生成方法和模型AirGAN。該方法通過GAN生成器生成的虛擬數據，持續調整物理模型的超參數，以使其更好地符合實際空調負荷特性。同時，采用GAN判別器對機制模型預測的負荷進行判別，以此訓練機制模型，從而提升其預測精度。

發表于：6/18/2025

派拓網絡：安全瀏覽器和SASE助力保護自帶設備的安全[通信與網絡][信息安全]

可使用安全瀏覽器和安全訪問服務邊緣（SASE）保護員工自有設備上的應用和敏感數據。

發表于：6/18/2025

愛立信攜手谷歌云推出5G核心網按需服務全新解決方案[通信與網絡][5G]

北京時間6月13日消息，愛立信本周宣布推出愛立信按需服務（Ericsson On-Demand）全新解決方案，該解決方案將以軟件即服務（SaaS）平臺的形式向通信服務提供商（CSP）交付核心網服務。

發表于：6/16/2025

MR-VMU-RT1176解決方案簡化移動機器人設計，并提升其性能[嵌入式技術][工業自動化]

恩智浦的MR-VMU-RT1176是一款緊湊型、一體式車輛管理單元(VMU)。該器件搭載i.MX RT1176跨界MCU，集成雙核Arm® Cortex®-M7/M4處理器，并配備全面的傳感器套件與豐富的連接選項，能夠顯著加速工程師構建下一代系統的進程。

發表于：6/12/2025

恩智浦推出自主安全訪問解決方案，重新定義門禁[模擬設計][工業自動化]

在當今迅速發展的科技領域，恩智浦繼續引領創新潮流，宣布推出全新的自主安全訪問解決方案。這一系統級解決方案將變革門禁門鎖行業，為用戶帶來更加自動化的體驗，從走近家門那一刻開始。

發表于：6/12/2025

Wi-Fi 8：開啟極高可靠性 (UHR) 連接的新紀元[通信與網絡][通信網絡]

為何現在就開始啟動Wi-Fi 8的項目研究？原因在于，Wi-Fi 7的技術已經正式落地，芯片與解決方案的提供商以及電信服務的運營商也已開始布局并逐漸完善Wi-Fi 7的生態系統。廠商們希望借此勢頭，延續Wi-Fi 6所帶來的成功，推動Wi-Fi 7成為新一代Wi-Fi 通信技術的主流！

發表于：6/12/2025

派拓網絡：挖掘AI潛力，在確保安全的前提下增加AI使用[人工智能][信息安全]

AI應用與企業的快速融合為企業創造了巨大的機遇。這些智能系統具有徹底改變運營方式、推動創新和提高生產力的潛力。雖然企業愈發積極地采用AI，但要充分發揮AI的潛力，關鍵在于落實強大的安全措施。

發表于：6/11/2025

光纖為何是AI就緒型數據中心的基石?[人工智能][數據中心]

要滿足AI快速增長趨勢下的需求，僅僅增加容量是不夠的，關鍵在于解決該技術在現實應用中會帶來的獨特問題。

發表于：6/11/2025

如何手工焊接PCB電路板[EDA與制造][工業自動化]

電路板焊接是一項重要的技術，在多個領域和行業中都有廣泛應用。在電子元件焊接、電路板維修和DIY、硬件產品開發過程中需要掌握如何焊接。本文將詳細講述如何手工焊接。最后講手工焊接和機器焊接的適用情況。 1.如何手工焊接在手工焊接時，需要準備好工具材料、掌握好焊接方法和相應的檢測方法。 1.1.焊接工具和材料焊接要準備的基本工具和材料有電烙鐵、焊錫絲、松香（助焊膏）、鑷子、萬用表、吸錫帶等其他工具。

發表于：6/11/2025

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