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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。

最新設計資源

e絡盟攜手明緯電源，提供電源解決方案[電源技術][工業自動化]

　　中國上海，2023年10月23日—安富利旗下全球電子元器件產品與解決方案分銷商e絡盟宣布與領先電源制造商明緯電源（MEAN WELL）建立直接合作關系。這次合作將助力e絡盟為客戶提供廣泛的電源解決方案，以滿足其特定需求。

發表于：10/25/2023

使用半大馬士革工藝流程研究后段器件集成的工藝[EDA與制造][消費電子]

　　隨著技術推進到1.5nm及更先進節點，后段器件集成將會遇到新的難題，比如需要降低金屬間距和支持新的工藝流程。為了強化電阻電容性能、減小邊緣定位誤差，并實現具有挑戰性的制造工藝，需要進行工藝調整。為應對這些挑戰，我們嘗試在1.5nm節點后段自對準圖形化中使用半大馬士革方法。我們在imec生產了一組新的后段器件集成掩膜版，以對單大馬士革和雙大馬士革進行電性評估。新掩膜版的金屬間距分別為14nm、16nm、18nm、20nm和22nm，前兩類是1.5nm節點后段的最小目標金屬間距，后三類用于工藝窗口評估。

發表于：10/24/2023

PKS體系運行SilverLight插件的研究與實現[可編程邏輯][信創產業]

SilverLight是基于Windows系統開發的瀏覽器插件，應用于Web網頁程序中，目前無法在PKS體系上運行。為了解決這個問題，將SilverLight插件運行在由二進制翻譯工具和Wine構成的系統環境兼容層中，以Pipelight作為通信機制，將系統環境兼容層與Pipelight相結合，實現SilverLight在PKS體系上高效運行。

發表于：10/23/2023

基于PKS體系的國產智能網卡現狀研究分析[人工智能][信創產業]

隨著國家網信產業的快速發展，國產計算機的應用已成為國內市場的主流趨勢，同時也帶動了國產智能網卡的發展，但是國產智能網卡與國產計算機適配仍存在很大缺口。針對國產智能網卡在國產計算機上應用與研究較少的問題，開展基于PKS體系下的國產智能網卡適配驗證工作，分析國產智能網卡在PKS體系下不同場景的性能規律，發現現階段國產智能網卡的性能瓶頸點，從而促進國產智能網卡的優化，同時也方便企業和用戶更好地了解目前國產智能網卡的性能現狀，并對其進行合理的選擇。

發表于：10/23/2023

融合激光SLAM實現平衡車智能導航[人工智能][物聯網]

國內現有的兩輪智能平衡車幾乎不具有自主避障與定位功能。為了提高其安全性與靈活性，在傳統的平衡車基礎上加入了激光SLAM技術，實現自主建圖、路徑規劃、定位和避障。運用卡爾曼濾波器對六軸傳感器采集的加速度和傾斜角進行數據融合處理，在建圖和定位方面，采用Google發布的Cartographer算法，路徑規劃和避障上采用Navigation功能包集成的move_base下的Teb算法。由于激光雷達建圖時需要車速比較緩慢，并且需要盡可能避免抖動，因此讓車模保持穩定的運動狀態就很重要，為此首先對傳感器獲得的數據進行濾波，其次對小車的PID參數進行細調。同時為了更方便地控制，加入藍牙功能，通過藍牙控制小車運動，實現快速建圖。在加入了SLAM技術之后，傳統的平衡車可以實現避障和定位功能，能夠實時檢測出靜態和動態障礙物，并繞開障礙物規劃出最優路線，實現了無人駕駛功能。

發表于：10/23/2023

基于特征投影預處理抗主瓣干擾的改進算法[微波|射頻][航空航天]

針對基于特征投影預處理后旁瓣干擾偏移的問題，提出一種基于特征投影預處理和協方差矩陣修正重構的主瓣干擾抑制算法。該方法首先通過最大相關系數法確定特征投影矩陣，對接收數據進行預處理充分去除主瓣干擾，然后對主瓣干擾信號功率置零，重新構造旁瓣干擾加噪聲協方差矩陣，進一步進行波束形成，方向圖在偏移旁瓣干擾處形成較深的零陷。仿真實驗表明，提出的方法在接收數據含有期望信號的條件下能夠有效地抑制主瓣干擾和旁瓣干擾，并且具有良好的穩健性。

發表于：10/23/2023

基于DSP的電子束選區熔化束流調控系統的研制*[電子元件][其他]

為了獲得穩定的電子束流輸出，提高電子束選區熔化成形質量，研制了一套基于DSP的電子束選區熔化束流調控系統。使用DSP的通用定時器和比較寄存器產生頻率為20 kHz、占空比與死區時間可調的PWM脈沖；設計高壓、束流信號反饋采樣電路；DSP采用積分分離PID控制算法實現束流的快速調節和閉環調控。試驗結果表明該控制系統所控制的電子槍在帶載時最大束流達到150 mA，高壓、燈絲加熱電流給定時，隨著偏壓降低，束流逐漸增大，實現了穩定的束流輸出。

發表于：10/23/2023

基于ARM的呼吸暫停綜合征檢測系統*[測試測量][醫療電子]

阻塞型睡眠呼吸暫停綜合征（Obstructive Sleep Apnea Hypopnea Syndrome， OSAHS）是一種常見的呼吸睡眠疾病，它會降低人們的睡眠質量，使人們產生疲憊感，更嚴重地會危害人們的身心健康。研究設計了一種基于ARM的OSAHS檢測系統，系統以i.MX6ULL作為硬件主控，采用嵌入式Linux系統為軟件平臺，具有鼾聲采集處理、檢測分類、傳輸等功能，與云平臺建立完整的OSAHS檢測系統，并且通過與標準多導睡眠監測儀（PSG）設備對比檢測效果達到83.9%，達到初篩的作用，具有較強的輔助診斷應用價值。

發表于：10/23/2023

基于eIQ的中藥材圖像識別系統的設計與實現[嵌入式技術][醫療電子]

中藥材對人體疾病的預防及控制具有重要的作用，然而普通百姓對中藥材知識了解過少，可能由于濫用中藥材而帶來不可控的后果。因此，對中藥材進行精準識別是一項緊迫的任務。將輕量級神經網絡模型應用到中藥材識別中，提出在微控制器上實現基于MobileNetV3模型的中藥材圖像識別系統。首先建立中藥材圖像數據集，在eIQ機器學習軟件開發環境中根據MobileNetV3構建識別基礎模型，并通過調整模型參數實現對模型的優化，最后將模型文件部署到i.MX RT1060上，實現了對30種中藥材的識別。最終在驗證集的準確率達到86.79%。結果表明，在i.MX RT1060上實現中藥材識別具有很好的實際效果。

發表于：10/23/2023

基于UVM和C語言驗證JTAG調試協議的研究與實現[可編程邏輯][工業自動化]

芯片驗證中，JTAG協議功能的好壞決定了芯片流片回來后是否具有可調試狀態。多數情況下是編寫一段既冗長且不易維護的TestBench代碼進行驗證；有些情況依賴FPGA原型驗證手段去驗證JTAG協議，但在該情況下，一些模塊需進行FPGA資源替換，無法保證與RTL級網表一致，可能導致流片后回來的芯片JTAG調試不通。針對這些情況，結合UVM方法學的通用性和C語言的便利性，提出一種基于UVM和C語言聯合驗證JTAG調試協議的實現方法。UVM搭建驗證JTAG協議的框架，C語言側編寫測試用例，用例通過調用UVM側實現的芯片JTAG接口驅動時序的方法來到達實現C語言驗證芯片JTAG協議的結果。

發表于：10/23/2023

風云三號衛星監測海洋滸苔、赤潮和溢油*[測試測量][航空航天]

風云衛星對海洋環境災害（滸苔、赤潮和溢油）的定量遙感監測業務能力需要提升。利用風云三號D星中分辨率光譜成像儀MERSI-II資料以及部分高分衛星數據，探索解決大氣校正和云檢測兩個技術難點問題的方法，分別依據滸苔、赤潮和溢油的光譜特征，建立相關的遙感監測算法，實現對海洋滸苔、赤潮和溢油的判識，并在相應個例中取得較好的監測效果。

發表于：10/23/2023

基于約束的多維Apriori改進算法[其他][其他]

針對經典多維關聯規則挖掘算法執行效率不高、存在冗余規則的不足，提出基于約束的多維Apriori改進算法，在多維Apriori算法的基礎上，將用戶約束引入挖掘過程，根據關于謂詞的約束產生用戶感興趣的頻繁謂詞集，并以此為依據刪減事務集。該算法一方面通過用戶約束大大縮減了候選謂詞集的產生，另一方面經過刪減的事務集也降低了掃描數據庫的開銷，最終實現了挖掘效率的提高以及冗余規則的減少。應用該算法在FPGA代碼缺陷事務集上進行對比實驗，實驗結果證明了該算法相比多維Apriori算法，在搜索效率以及挖掘結果的準確性方面均得到了改善，有效提高了FPGA代碼缺陷分析的準確性。

發表于：10/23/2023

基于云模型的變分自編碼器數據壓縮方法*[其他][醫療電子]

圖像數據解壓縮問題是一類重要的數據處理問題，數據特征學習在數據壓縮研究中有重要的研究價值。提出了一種基于云模型的變分自編碼器特征表征模型，將云模型作為變分自編碼器的先驗分布，解決變分自編碼器在特征表征上的局限性。變分自編碼器的編碼器部分負責構建數據的特征空間，通過在該空間中采樣獲得隱變量，完成數據壓縮；解碼器部分完成從數據特征到原數據的生成，即數據的解壓。在人臉數據集上與原方法作實驗對比，驗證了該方法的正確性和有效性。

發表于：10/23/2023

基于EWT-ARIMA組合模型的銀杏液流預測與因子關聯分析*[其他][其他]

樹干液流速率由于受到外在環境因子與內在生長機理的綜合作用，往往呈現出非線性與高隨機的特點，單一的預測方法往往難以對其做出較為準確的預測。對此，提出引入經驗小波變換（EWT）方法，對非線性、高隨機的銀杏液流數據進行分解，得到兩組多分辨率分析分量，分別對分量采用統計模型ARIMA進行預測。根據真實數據實驗結果驗證，提出了EWT-ARIMA組合模型能夠較為準確地預測樹干液流的變化趨勢，模型評價指標MSE、MAE、MAPE、R2分別為11.05、2.488、0.1640、0.9599，相較單一ARIMA模型各項評價指標均有較大提升。此外，還利用傳遞熵（EWT），無模型假設地對時滯內環境因子與銀杏液流之間的因果關系進行了探討。

發表于：10/23/2023

面向車聯網多播業務中斷概率約束的資源優化研究[通信與網絡][汽車電子]

隨著汽車工業和通信技術的迅速發展，獲取高質量的交通信息在車輛緊急情況中至關重要。在車聯網中車輛的高速移動性會導致信息傳輸面臨中斷的風險，同時隨著車輛數目的增加，有限的頻譜資源為車聯網的功率分配帶來了挑戰。為了解決這一難題，采用單頻網絡技術，通過資源分配策略來降低信干噪比的中斷概率，最小化單頻網絡中每個路邊單元的傳輸功率。該優化問題被建模為馬爾可夫決策過程，并采用基于好奇心驅動的DQN（C-DQN）資源優化算法來求解。大量仿真結果表明，該方案在滿足較低中斷概率的前提下最小化傳輸功率，所采用的算法與基準算法相比，在學習速度和穩定性方面具有良好的性能。

發表于：10/23/2023

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