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用于電芯制造的超級箱體質(zhì)量門[電源技術][汽車電子]

　　“超級工廠”一詞在十年前還沒有出現(xiàn)，但現(xiàn)在已經(jīng)成為整個電動汽車（EV）生態(tài)系統(tǒng)的中流砥柱。超級工廠將鋰離子（Li-ion）電池的產(chǎn)量從每年4 GWh至10 GWh提升至每年40 GWh至80 GWh。電池的大批量生產(chǎn)將成本效益提高到了極致，使得過去十年電動汽車的電池價格下跌了90%。

發(fā)表于：7/5/2023

瑞薩電子選用Altium作為統(tǒng)一PCB開發(fā)工具并加速合作伙伴和客戶的解決方案設計[嵌入式技術][消費電子]

　　2023 年 6 月 27 日，中國北京訊 - 全球半導體解決方案供應商瑞薩電子（TSE：6723）今日宣布與美國加州圣地亞哥的全球軟件廠商Altium, LLC合作，在云端平臺Altium 365實現(xiàn)所有印刷電路板（PCB）設計的開發(fā)標準化。

發(fā)表于：7/5/2023

瑞薩電子攜多款汽車電子先進解決方案亮相2023慕尼黑上海電子展[電子元件][汽車電子]

　　2023 年 7 月 4 日，中國上海訊 - 全球半導體解決方案供應商瑞薩電子（TSE：6723）今日宣布，將攜多款面向新能源汽車、ADAS與自動駕駛（AD）、汽車智能網(wǎng)關與域控制器以及智能駕駛的先進解決方案，亮相2023年慕尼黑上海電子展（以下：慕展）。本次展會將于7月11日在上海國家會展中心隆重開幕，為期三天，瑞薩電子展位號：H7.2，D202。那瑞薩究竟將帶來哪些汽車電子先進解決方案呢？讓我們先睹為快。

發(fā)表于：7/4/2023

全面了解面向電動車牽引逆變器的S32K39 MCU[電子元件][汽車電子]

　　目前電動汽車市場發(fā)展迅猛，對提高電動汽車性能的需求也隨之增加了。設計人員和汽車制造商需要加快產(chǎn)品上市速度，同時優(yōu)先考慮如何提高效率和終端用戶體驗。另外，還要尋找合適的解決方案，開發(fā)包括電動汽車牽引逆變器在內(nèi)的廣泛應用，而這無疑是一個挑戰(zhàn)。恩智浦S32K39 MCU是我們S32K系列的新成員，將提供優(yōu)勢解上述燃眉之急。

發(fā)表于：7/4/2023

什么是電子增材制造（EAMP? ）？｜一種得益于新材料的加成法電子制造工藝[EDA與制造][工業(yè)自動化]

　　現(xiàn)代電子制造生產(chǎn)工藝，主要分為：加成法、減成法與半加成法，目前以減成法為主。減成法工藝采用減材制造原理，通過光刻、顯影、刻蝕等技術將不需要的材料去除，形成功能材料圖形結(jié)構(gòu)，這種工藝已經(jīng)比較成熟。然而，隨著環(huán)保和成本等因素的重視，減成法也逐漸暴露出一些不足之處，比如污染排放和原材料損失等問題。相較之下，以增材制造技術為核心的加成法工藝將有望改善這些問題。

發(fā)表于：7/4/2023

有效的安全漏洞管理將風險消除在萌芽狀態(tài)[通信與網(wǎng)絡][安防電子]

　　管理安全漏洞并非易事，這不僅是因為漏洞可能很難被發(fā)現(xiàn)，還因為漏洞類型繁多。最新國家信息安全漏洞共享平臺（CNVD）漏洞信息月度通報（2023年第5期）顯示：“收集整理信息安全漏洞1581個，其中高危漏洞727個，中危漏洞746個，低危漏洞108個。上述漏洞中，可被利用來實施遠程網(wǎng)絡攻擊的漏洞有1357個。”而幸運的是，相關工具和技術可以解決各種可能潛伏在技術棧任何一層的漏洞。

發(fā)表于：7/3/2023

ADALM2000實驗：BJT多諧振蕩器[模擬設計][工業(yè)自動化]

　　本文解釋三種主要類型的多諧振蕩器電路以及如何構(gòu)建每種電路。多諧振蕩器電路一般由兩個反相放大級組成。兩個放大器串聯(lián)或級聯(lián)，反饋路徑從第二放大器的輸出接回到第一放大器的輸入。由于每一級都將信號反相，因此環(huán)路整體的反饋是正的。

發(fā)表于：7/2/2023

整車廠商和一級供應商應如何保護互聯(lián)汽車的數(shù)據(jù)安全[電子元件][汽車電子]

　　互聯(lián)汽車為汽車廠商和一級供應商引入新的汽車功能和出行服務創(chuàng)造了機會，例如，信息娛樂、數(shù)字鑰匙系統(tǒng)、身份驗證、車聯(lián)網(wǎng) （V2X）通信。盡管這些新機會有望給終端用戶帶來許多好處，但是，網(wǎng)絡安全專家發(fā)出了不同的聲音，對車聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)安全表示擔憂，而且提供了充分的依據(jù)和理由。下面，讓我們一起探索如何及時通過經(jīng)濟有效的方法把互聯(lián)汽車的網(wǎng)絡安全提高到最高級別。

發(fā)表于：7/2/2023

SiC功率器件給家電電機驅(qū)動帶來更高能效和功率密度[電源技術][消費電子]

過去數(shù)十年，各種能源法規(guī)都強調(diào)了制造節(jié)能型產(chǎn)品的重要性。這大大促進了節(jié)能降耗[1]。此外，這些法規(guī)和標準為利用諸如SiC MOSFET等新技術優(yōu)異的特性，設計出更富創(chuàng)新性的家用電器鋪平了道路[2]。采用這些技術有助于制造商獲得最高能效等級認證。

發(fā)表于：6/30/2023

基于隨機森林的命令混淆繞過檢測研究[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

運維安全管理設備中的“命令過濾”功能只能過濾黑名單中的惡意代碼，而無法有效識別并阻止使用特殊方法繞過該功能的行為。針對這一問題，提出了一種基于隨機森林的算法，可以準確識別含有惡意代碼的命令執(zhí)行語句。首先，介紹了四種命令混淆繞過方法，它們用來規(guī)避黑名單中的關鍵詞并進行命令執(zhí)行。然后，為了解決這些風險，在模型的特征選擇階段將命令混淆代碼納入考慮范圍，利用多種特征對模型進行訓練并調(diào)整特征權(quán)重，以提高模型檢測中對使用命令混淆攻擊的識別率和準確度。實驗結(jié)果表明，該方法能夠及時識別并應對命令混淆攻擊，從而更好地保證服務器安全運行。

發(fā)表于：6/28/2023

恰逢其時——實時管理天空和地面時間源以保護關鍵基礎設施免受網(wǎng)絡安全威脅[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

　　依賴全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）接收定位、導航和授時（PNT）數(shù)據(jù)的關鍵公共基礎設施系統(tǒng)已被全球各國家安全機構(gòu)確定為潛在的網(wǎng)絡安全攻擊途徑。2020年末，美國國土安全部（DHS）發(fā)布了“彈性PNT符合性框架”指南，提供了一個公共參考點，以幫助關鍵基礎設施提高應對PNT攻擊威脅的彈性。

發(fā)表于：6/26/2023

基于EMD和ELM相結(jié)合的門診量預測模型研究[其他][醫(yī)療電子]

針對門診量波動幅度較大的時間序列預測問題，先采用經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)將非線性較強的原始數(shù)據(jù)進行分解，然后通過極限學習機(ELM)將分解后的各個序列分量進行建模，最后將各個分量的預測值相加得出最終結(jié)果。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡、ELM兩個單一模型與EMDELM組合模型進行對比驗證，實驗結(jié)果表明組合模型的精準度明顯好于兩個單一模型。

發(fā)表于：6/21/2023

基于粒子群優(yōu)化的北斗多星定位方法[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)是我國自主建設運行的衛(wèi)星系統(tǒng)，向全球用戶提供高精度定位服務是其重要功能之一。為提高北斗系統(tǒng)的定位精度，一類可行的方法是偽距定位算法。針對常見的偽距算法存在依賴模型、計算復雜等問題，提出一種基于粒子群優(yōu)化的北斗衛(wèi)星定位方法。首先篩選出大氣折射誤差大、對定位貢獻小的冗余衛(wèi)星，由此獲取多顆可利用的北斗衛(wèi)星；在此基礎上，研究粒子群的初始群體和適應度函數(shù)，通過粒子群算法得到優(yōu)化后的接收機位置。實驗結(jié)果表明，該方法可以快速搜索出優(yōu)化的位置；與常用的最大四面體法解算出的接收機位置相比較，定位精度可提高大約1.5 m。

發(fā)表于：6/21/2023

基于SVM的跨湍流信道OOK調(diào)制光通信信號判決[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

自由空間光在提供快速穩(wěn)定的數(shù)據(jù)傳輸、抵御外界干擾以及極強的安全保障等方面都表現(xiàn)出色。激光在大氣信道的傳輸過程中，通信性能普遍會受到大氣狀況的影響，大氣湍流引起的光強閃爍效應將導致系統(tǒng)鏈路性能惡化。研究了弱大氣湍流信道下自由空間光通信中通斷鍵調(diào)制信號的判決方法，首先依據(jù)對數(shù)正態(tài)模型對真實弱湍流信道進行數(shù)值仿真，然后針對實際使用場景下信道條件未知、模型訓練數(shù)據(jù)與實際情形不匹配等難點，使用數(shù)據(jù)增廣方法訓練提升支持向量機模型的判決效果，進而提高跨湍流信道的判決能力。實驗結(jié)果初步驗證了數(shù)據(jù)增廣方法會提高信道不匹配情況下的支持向量機判決模型的效果。

發(fā)表于：6/21/2023

基于生成對抗網(wǎng)絡的小樣本圖像數(shù)據(jù)增強技術[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

基于生成對抗網(wǎng)絡（GANs）的圖像數(shù)據(jù)增強方法在近年來展現(xiàn)出了巨大的潛力。然而生成高分辨率、高保真圖像通常需要大量訓練數(shù)據(jù)，這和缺乏訓練數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀背道而馳。為解決這一問題，提出了一種能夠在小樣本、高分辨率圖像數(shù)據(jù)集上穩(wěn)定訓練的條件生成對抗網(wǎng)絡模型,并且將該模型用于數(shù)據(jù)增強。實驗結(jié)果表明，在基準數(shù)據(jù)集上，該模型與當前最新模型相比能夠生成更加逼真的圖像并取得了最低的FID值；在圖像分類任務中使用其進行數(shù)據(jù)增強能夠有效緩解分類器的過擬合問題。

發(fā)表于：6/21/2023