頭條 高安全性测试数据分层的芯片测试方案设计 随着嵌入式芯片集成度与复杂度的持续提升，传统测试方法在安全性、灵活性及测试效率方面的瓶颈日益凸显。因此以通用微控制器（MCU）为研究对象，深入剖析芯片测试模式的核心技术，提出一套集高安全性测试模式准入、测试数据分层分配于一体的芯片测试方案。该方案通过63位密钥认证机制实现测试模式安全接入，同时构建IO直接控制、寄存器控制与Flash系统配置值控制的分层架构，保障测试数据的灵活分配，可全面覆盖芯片多模块的测试需求，为高安全场景下的芯片测试提供可靠支撑。 最新資訊 开环控制与闭环控制怎么选择 本文告诉你答案 最复杂的运动控制问题中有一部分是来自于流体动力控制应用，因为所涉及的介质（空气或液压油）不会对控制输入做出线性方式的响应。使用开环控制还是闭环控制所进行的选择围绕着反馈的概念，以及特定运动系统将反馈考虑在内的重要性。 發表于：2019/1/16 意法半导体STM8L050在低成本8引脚封装内集成丰富的模拟外设和DMA控制器，为8位微控制器市场提供更多选择 中国，2019年1月16日 - 意法半导体推出了全新的8位微控制器STM8L050的推出，以提升低成本、低功耗8位微控制器（MCU）的功能集成度。作为超高能效的STM8L系列的最新产品，STM8L050在低成本的SO-8封装基础上，集成了多达6个用户I/O接口的丰富的模拟外设、DMA控制器和独立的数据EEPROM。 發表于：2019/1/16 RT-Thread发布新版在线文档中心 优化学习体验 衡量一个优秀的开源项目，除了高质量的代码，还包括新功能开发、迭代维护，社区交流、推动项目在社区中的使用，提供高质量的文档体系和一定程度的技术答疑等。RT-Thread作为一款受开发者青睐的开源物联网操作系统，在13年的发展中一直坚持“开源、开放”的理念，充分和社区用户交流，稳定维护代码的更新迭代，不断完善优化技术文档，并且提供了活跃的社区技术支持，助力开发者更高效率地进行产品开发。 發表于：2019/1/14 基于UML & SystemC的GPU几何管线光栅化硬件建模 架构与算法是决定GPU性能的重要因素，需要尽可能早地对其进行评估和验证。提出基于统一建模语言（Unified Modeling Language，UML）的模型，详述了针对GPU几何管线架构和线图元光栅化算法建模的过程及方法，并采用SystemC语言实现了事务级建模（Transaction-level Modeling，TLM）模型和仿真。验证了架构和算法的正确性以及模型的有效性和可行性，为RTL设计提供了参考依据。 發表于：2019/1/14 商用无人机系统市场规模将达到151亿美元 商用UAS（无人机系统）平台和相关服务的市场增长将受到农业、商业安全和第一响应部门需求的推动；Strategy Analytics高级防御系统（ADS）研究服务最新发布的报告《2017年商用UAS市场展望 ——2017-2027年》 预测，商用UAS市场规模将在2027年增长到超过151亿美元。 發表于：2019/1/14 Imagination发布2019七项技术创新及应用预测 作为全球领先的半导体科技企业，Imagination Technologies的先进技术和半导体知识产权（IP）产品被广泛地应用于创建各种系统级芯片（SoC），这些SoC驱动了移动设备、人工智能、汽车电子、安防设备、消费性和嵌入式电子产品。其独到的架构技术, IP 内核，软件支持及系统解决方案能支持客户快速地在市场中推出完整且差异化的SoC平台。近期，Imagination发布了七项技术创新及其应用预测，为2019年的电子行业和市场提供了参考。以下为相关预测。 發表于：2019/1/14 人工智能和无人驾驶成为未来3-5年半导体产业的长期增长点 时值2019年初，每年的这个时候，各大市场调研机构纷纷发布新一年的行业趋势。对于半导体产业来说，2019年无可逃避的一个标签就是“寒冬”。 报告称，2019年全球半导体产业进入低景气周期，维持徘徊不前的发展态势，产业周期性低谷尚未见底，全年增速可能维持在4%-6%之间，同比预计下跌接近10个百分点。其中，对北美和亚太市场均持保留态度，将预期增长从-1%下调至-5%；而中国半导体行业存在着机遇，未来长期增长点存在于人工智能/机器学习与无人驾驶两大领域。 發表于：2019/1/11 基于深度神经网络的个性化推荐系统研究 深度神经网络由于结构类似于生物神经网络，因此拥有高效、精准抽取信息深层隐含特征的能力和能够学习多层的抽象特征表示，且能够对跨域、多源、异质的内容信息进行学习等优势。提出了一种基于多用户-项目结合深度神经网络抽取特征、自学习等优势实现信息个性化推荐的模型，该模型通过对输入多源异构数据特征进行深度神经网络学习、抽取，再融合协同过滤中的广泛个性化产生候选集，然后通过二次模型学习产生排序集，实现精准、实时、个性化推荐。通过真实数据集对模型评估实验，实验结果表明，该模型能够很好地学习、抽取用户隐特征，并且能够一定程度上解决传统推荐系统稀疏性、新物品等问题，同时实现了更加精准、实时、个性化的推荐。 發表于：2019/1/11 基于改进ORB算法的移动机器人视觉SLAM方法研究 以移动机器人视觉导航为应用背景，针对传统ORB算法在视觉SLAM中存在特征点分布不均匀、重叠特征点较多的问题，提出一种改进ORB算法。首先，对每层图像的尺度空间金字塔进行网格划分，增加空间尺度信息；其次，在特征点检测时，采用改进FAST角点自适应阈值提取，设置感兴趣区域；然后，采用非极大值抑制的方法，抑制低阈值特征点的输出；最后，使用基于区域图像特征点分布的方差数值评价待检测图像中特征点的分布情况。实验结果表明，改进ORB算法特征点的分布较为均匀，输出特征点重叠数量较少，执行时间较短。 發表于：2019/1/11 UAV/UGV协同环境下的目标识别与全局路径规划研究 针对单独机器人难以执行复杂环境中任务的问题，Unmanned Air/Ground Vehicle(UAV/UGV)协同系统近年来受到了广泛关注。为了提高执行任务的工作效率，提出一种基于视觉传感器下UAV/UGV协同系统中UAV目标识别下UGV全局路径规划的方法，无人机利用高空视野优势获取目标物与环境信息, SURF算法和图像分割实现环境建模。无人车根据无人机获取的信息，利用优化的A*算法完成全局路径规划，并且在典型搜救场景中进行了仿真验证。实验表明，SURF算法能满足目标识别的精确度、实时性和鲁棒性；并且利用优化的A*算法实现了UGV快速准确的全局路径规划。 發表于：2019/1/10 <…289290291292293294295296297298…>
