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分布式新型儲(chǔ)能場景下電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)體系研究[模擬設(shè)計(jì)][信息安全]

分布式儲(chǔ)能系統(tǒng)結(jié)構(gòu)繁雜，設(shè)備數(shù)量規(guī)模龐大。闡述了分布式新型儲(chǔ)能應(yīng)用場景下電力系統(tǒng)可能面臨的設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)、供應(yīng)鏈等方面的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)，并對其信息安全威脅以及信息安全需求進(jìn)行分析，最后針對不同的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)提出相應(yīng)的應(yīng)對建議并給出新型儲(chǔ)能電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)方案，結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)保障新型儲(chǔ)能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)安全。

發(fā)表于：5/7/2024

基于貝葉斯攻擊圖的油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評估[模擬設(shè)計(jì)][信息安全]

針對油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評估問題，提出一種基于貝葉斯攻擊圖的油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評估模型。首先通過對系統(tǒng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析，得到入侵證據(jù)及系統(tǒng)漏洞，結(jié)合入侵證據(jù)和漏洞利用成功概率，采用EM算法對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)補(bǔ)全并動(dòng)態(tài)更新貝葉斯攻擊圖的條件概率參數(shù)表，通過條件概率表可計(jì)算得出先驗(yàn)概率，結(jié)合入侵證據(jù)計(jì)算得到節(jié)點(diǎn)的后驗(yàn)概率，進(jìn)而得到系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)值，考慮資源利用的相關(guān)性對風(fēng)險(xiǎn)值進(jìn)行最終修正。仿真結(jié)果分析證明了該模型的有效性和準(zhǔn)確性。

發(fā)表于：5/7/2024

推動(dòng)工業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)登記助力工業(yè)數(shù)據(jù)要素資產(chǎn)化[其他][信息安全]

日前，由中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）主辦的“2024中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展大會(huì)”在蘇州成功舉行,本次大會(huì)旨在加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，探索加快產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑。工業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，國家數(shù)據(jù)局推動(dòng)數(shù)據(jù)要素乘數(shù)效應(yīng)行動(dòng)計(jì)劃，在12個(gè)典型行業(yè)和領(lǐng)域中，工業(yè)制造位列首位。在大會(huì)期間，中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院副總工程師田野接受本刊專訪，就工業(yè)數(shù)據(jù)治理及工業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化相關(guān)問題進(jìn)行解讀。

發(fā)表于：5/7/2024

實(shí)現(xiàn)機(jī)器人操作系統(tǒng):ADI Trinamic電機(jī)控制器ROS1驅(qū)動(dòng)程序[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

　　摘要　　機(jī)器人操作系統(tǒng)（ROS）驅(qū)動(dòng)程序基于ADI產(chǎn)品而開發(fā)，因此可直接在ROS生態(tài)系統(tǒng)中使用這些產(chǎn)品。本文將概述如何在應(yīng)用、產(chǎn)品和系統(tǒng)（例如，自主導(dǎo)航、安全氣泡地圖和數(shù)據(jù)收集機(jī)器人）中使用和集成這些驅(qū)動(dòng)程序；以及這樣將如何有助于迅速評估新技術(shù)，并避免出現(xiàn)與第三方產(chǎn)品的互操作性問題。在本文探討的所有產(chǎn)品中，將重點(diǎn)關(guān)注最近發(fā)布的用于ADI Trinamic?電機(jī)控制器的ROS驅(qū)動(dòng)程序，該驅(qū)動(dòng)程序是用于嵌入式運(yùn)動(dòng)控制的完整板級模塊，融合ADI Trinamic運(yùn)動(dòng)控制專業(yè)知識(shí)，以及ADI的模擬工藝技術(shù)和電源設(shè)計(jì)技能。

發(fā)表于：5/6/2024

MathWorks專訪：如何用STM32設(shè)計(jì)出超越AI的智能應(yīng)用[人工智能][航空航天]

　　業(yè)界應(yīng)如何看待邊緣人工智能？ST授權(quán)合作伙伴 MathWorks 公司的合作伙伴團(tuán)隊(duì)與ST 共同討論了對邊緣機(jī)器學(xué)習(xí)的看法，并與 STM32 社區(qū)分享了他們的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)。

發(fā)表于：4/30/2024

Rambus通過GDDR7內(nèi)存控制器IP推動(dòng)AI 2.0發(fā)展[人工智能][數(shù)據(jù)中心]

　　作為 Rambus 行業(yè)領(lǐng)先的接口和安全數(shù)字 IP 產(chǎn)品組合的最新成員，GDDR7 內(nèi)存控制器將為下一波AI推理浪潮中的服務(wù)器和客戶端提供所需的突破性內(nèi)存吞吐量。

發(fā)表于：4/29/2024

實(shí)現(xiàn)車輛組網(wǎng)的無縫連接[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

　　如今的汽車搭載創(chuàng)新技術(shù)，并使用成百上千個(gè)半導(dǎo)體提升智能化、電氣化和安全水平。從空調(diào)座椅到定制燈光效果，半導(dǎo)體芯片能改善舒適程度；在某些車輛中，還可以通過多個(gè)觸摸屏或智能手機(jī)應(yīng)用支持這些功能。

發(fā)表于：4/29/2024

讓數(shù)字工廠成為現(xiàn)實(shí)：通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型走向成功[人工智能][工業(yè)自動(dòng)化]

　　您對數(shù)字工廠的運(yùn)作方式感興趣？本文將數(shù)字工廠的工作原理與人體的運(yùn)作機(jī)制相類比，概述了數(shù)據(jù)作為數(shù)字工廠命脈的重要性。文中還探討了數(shù)字工廠如何通過智能邊緣洞察幫助提高制造工廠運(yùn)營效率。

發(fā)表于：4/29/2024

準(zhǔn)諧振與有源鉗位反激變換器的性能比較和分析[電源技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

高頻、高效和高功率密度已成為AC-DC變換器重要的設(shè)計(jì)指標(biāo)。傳統(tǒng)準(zhǔn)諧振反激變換器因其漏感能量多借助無源電阻元件以熱能形式釋放，不具備ZVS特性，限制了功率密度的進(jìn)一步提升，而有源鉗位反激變換器能彌補(bǔ)準(zhǔn)諧振反激變換器的不足。先簡述準(zhǔn)諧振反激變換器與有源鉗位反激變換器的工作原理，接著分析準(zhǔn)諧振與有源鉗位反激變換器主要性能指標(biāo)差異，然后設(shè)計(jì)并制作兩款48 W的準(zhǔn)諧振反激變換器樣機(jī)和有源鉗位反激變換器樣機(jī)以便獲得相關(guān)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，作為性能比較分析的依據(jù)。

發(fā)表于：4/29/2024

基于藍(lán)牙Mesh分布式控制和平均一致性的智慧照明系統(tǒng)[模擬設(shè)計(jì)][智能電網(wǎng)]

針對維持電力系統(tǒng)平衡向運(yùn)行儲(chǔ)備提出的更高要求，以及大型室內(nèi)場所中LED照明負(fù)荷成為非旋轉(zhuǎn)儲(chǔ)備的問題，設(shè)計(jì)了一種基于藍(lán)牙Mesh分布式控制和平均一致性算法的智慧照明系統(tǒng)。該照明系統(tǒng)采用藍(lán)牙Mesh組網(wǎng)搭建的分布式網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合平均一致性算法，以較低的運(yùn)算量控制大量燈具，在實(shí)現(xiàn)功率調(diào)整的同時(shí)確保用戶舒適度趨于一致。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該系統(tǒng)中所有燈具能夠在較短時(shí)間內(nèi)完成目標(biāo)功率容量的調(diào)節(jié)，同時(shí)減小了功率調(diào)節(jié)對用戶舒適度造成的影響，有著網(wǎng)絡(luò)資源消耗低、穩(wěn)定性強(qiáng)、易擴(kuò)展等優(yōu)勢，可以滿足實(shí)際需求。

發(fā)表于：4/29/2024

基于高精度采樣和控制系統(tǒng)的掃描電子顯微鏡高壓高穩(wěn)定電源[測試測量][工業(yè)自動(dòng)化]

針對掃描電子顯微鏡（Scanning Electron Microscopy，SEM）高分辨率和全天候工作的嚴(yán)格要求，提出并研制了具備高穩(wěn)定度以及絕緣性能優(yōu)良的200 kV高穩(wěn)定性高壓直流電源。實(shí)驗(yàn)表明該系統(tǒng)能達(dá)到3.42‰的開關(guān)紋波和2.45‰的工頻紋波，每小時(shí)的長期穩(wěn)定性達(dá)到0.093‰~0.158‰，能夠滿足SEM對紋波和穩(wěn)定性的要求。

發(fā)表于：4/29/2024

一種基于知識(shí)蒸餾的量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FPGA部署[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

設(shè)計(jì)了一種針對心電數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分類的量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將權(quán)重量化為兩位整數(shù)，運(yùn)用知識(shí)蒸餾的方法使性能達(dá)到了期望的效果，并部署于FPGA開發(fā)板上。知識(shí)蒸餾后的量化網(wǎng)絡(luò)比全精度網(wǎng)絡(luò)的分類準(zhǔn)確率提升了9%。在FPGA開發(fā)板上的運(yùn)行結(jié)果符合預(yù)期，達(dá)到了需要的性能，可以對左束支傳導(dǎo)阻滯（L）、右束支傳導(dǎo)阻滯（R）、正常心拍（N）和室性早搏綜合征（V）四種心電信號進(jìn)行分類，相比于其他量化方式對存儲(chǔ)參數(shù)的需求更小，資源使用更少，相比于CPU速度提升了1.5倍，運(yùn)行時(shí)間達(dá)到實(shí)時(shí)性要求，適合于部署在小型、輕量化的資源有限的可穿戴設(shè)備上。

發(fā)表于：4/29/2024

一種電子標(biāo)簽的加速壽命試驗(yàn)可靠性預(yù)測方法研究[微波|射頻][工業(yè)自動(dòng)化]

隨著微電子元器件設(shè)計(jì)能力和工藝技術(shù)的不斷發(fā)展，器件的可靠性和壽命不斷增加。射頻識(shí)別電子標(biāo)簽具有需求量大、應(yīng)用范圍廣、地域（使用溫度）跨度大等特點(diǎn)，這就對產(chǎn)品本身的可靠性提出了較高的要求，研究器件在高低溫下的退化特性具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。基于Arrhenius理論提出了一種快速計(jì)算電子標(biāo)簽激活能的方法，對電子標(biāo)簽進(jìn)行短時(shí)間的壽命加速試驗(yàn)，通過標(biāo)簽電場強(qiáng)度性能的退化數(shù)據(jù)預(yù)測壽命情況，快速求解電子標(biāo)簽的激活能，進(jìn)而計(jì)算出不同溫度條件下的加速因子，為電子標(biāo)簽在不同壽命評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)下的加速試驗(yàn)時(shí)間提供理論依據(jù)。

發(fā)表于：4/29/2024

一種全空域圓極化相控陣天線的優(yōu)化設(shè)計(jì)[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對全空域多目標(biāo)通信的應(yīng)用需求，設(shè)計(jì)了一種具有32單元的圓極化半球面相控陣天線。為滿足低仰角目標(biāo)通信需求，采用半球加圓柱的布陣方式，通過詳細(xì)對比分析不同激活角域與單元增益下的陣列性能，確定最優(yōu)的陣列設(shè)計(jì)。仿真結(jié)果表明，該天線從0°~90°掃描過程中，天線增益大于13.8 dBi，增益波動(dòng)小于1.8 dB，能夠適用于全空域多目標(biāo)通信的場合。

發(fā)表于：4/29/2024

基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的水稻環(huán)境因素產(chǎn)量預(yù)測[模擬設(shè)計(jì)][其他]

水稻作為全球重要的糧食作物，準(zhǔn)確預(yù)測水稻產(chǎn)量在農(nóng)業(yè)發(fā)展中起著重要作用。由于水稻在環(huán)境因子與其生長機(jī)理的作用下往往呈現(xiàn)出非線性的特點(diǎn)，難以對其做出較為準(zhǔn)確的預(yù)測，因此，提出CE-CGRU水稻產(chǎn)量預(yù)測模型，對非線性環(huán)境因子Copula熵（CE）方法進(jìn)行提取特征并與CNN和GRU技術(shù)結(jié)合在一起。其目的是在水稻品種確定的條件下，識(shí)別產(chǎn)量預(yù)測的重要特征。根據(jù)使用浙江省臨安區(qū)真實(shí)數(shù)據(jù)分析和比較所提出的模型的性能，構(gòu)建了其他5個(gè)產(chǎn)量預(yù)測模型進(jìn)行對比，分別是MLR、RF、LSTM、GRU和CNN-LSTM。結(jié)果顯示，CE-CGRU模型的MAE、MSE和MAPE分別為0.677、0.87和5.029％，表明CE-CGRU模型具有更好的能力來捕捉水稻產(chǎn)量與環(huán)境因素之間的復(fù)雜非線性關(guān)系。此外，還對不同的特征選擇方法以及不同時(shí)間步長進(jìn)行了比較和分析。

發(fā)表于：4/29/2024