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使用有安全保障的闪存存储构建安全的汽车系统

使用有安全保障的闪存存储构建安全的汽车系统

在现代汽车嵌入式系统中，高度安全的数据存储是必不可少的，尤其是在面对日益高明的网络攻击时。本文将介绍设计师正确使用闪存的步骤。

最新設計資源

基于信号调理芯片的运算放大器设计[电子元件][智能电网]

基于国内40 V双极型工艺设计了一种全差分运算放大器，应用于信号调理芯片的驱动模块，运放输出信号的幅值可通过外接电阻调节。整体电路结构包含输入级、中间级、输出级、反馈电路和基准电路。输入级电路引入电流并联负反馈实现电压到电流转换，通过外围电阻分流信号的一部分来设置主信号幅值。中间级采用共集-共射的电路结构，提高电压增益；功率输出级采用全NPN的B类结构，实现大功率输出，提高电路驱动能力。同时电路引入共模反馈的电阻网络，使输出共模电压集中在正负电源之间。在电源电压为±15 V条件下测试结果为：输出电压有效值幅值范围为1.488 V~18.57 V，直流失调电压为-169 mV，输出短路电流为65 mA，总谐波失真为-41.2 dB。

發表于：2022/11/9

基于改进暗通道先验的车牌图像去雾方法研究[MEMS|传感技术][智能交通]

针对雾霾场景下车牌识别系统存在识别精度较差的问题，提出改进型车牌识别模型。该模型运用改进型暗通道先验去雾算法进行去雾处理，考虑到原去雾算法处理含明亮区域雾霾图像时会出现颜色失真等问题，首先对大气光值进行阈值限制，其次对引入因子进行优化选择，最后引入容差机制以修正透射率，并对图像亮度进行调整以提升图像可视化效果。仿真结果表明，运用改进后算法得到的去雾结果在PSNR、SSIM、Entropy、e性能上相对于改进前分别平均提升1.934 dB、0.082、0.235、38.995。将去雾前后车牌图像进行识别测试，车牌识别精度提升22%，证明了所提模型的优越性。

發表于：2022/11/9

基于Swin Transformer的肝囊型包虫病超声图分类研究[其他][医疗电子]

为了提高肝包虫病的筛查和诊断效率，弥补部分地区医疗资源不足的情况，提出一种基于Swin Transformer的肝包虫病病灶智能分型方法，结合卷积注意力机制模型，通过学习图像的整体和局部细节特征来实现对五种类型的囊型包虫病病灶的全自动分类。为了验证模型具有优越性，将提出的预测模型与常见分类模型对比分析。结果显示基于改进的Swin Transformer模型在测试集上分类准确率可达92.6%。实验结果表明相较于其他算法，基于改进的Swin Transformer网络能较好地分类出肝囊型包虫超声图像，并且该方法可以推广到其他医疗应用中。

發表于：2022/11/9

Littelfuse eFuse集成保护IC应用在便携终端产品的优势[电源技术][工业自动化]

Littelfuse第三季度推出的eFuse 集成保护芯片LS0505EVD22系列，凭借其优异特性，上市后不到两个月即得到市场认可，成功设计于便携式手表磁吸充电线应用中，并快速获得订单，在激烈竞争中脱颖而出，具有里程碑意义

發表于：2022/11/3

通过DDR5为数据中心带来先进的服务器性能[嵌入式技术][数据中心]

随着服务器和个人电脑制造商相继发布支持DDR5内存的产品，越来越多的系统正在转向新一代内存模块，2022年也成为了DDR5的启用年。特别是在数据中心，处理器内核数量的增加所带动的内存带宽和容量需求正在推动DDR5内存的普及。

發表于：2022/11/3

炬芯科技推出低延迟高音质无线麦克风解决方案[电子元件][消费电子]

随着互联网技术的高速发展，诸多新兴产业被带动起来。就近十年来看，内容平台以及其载体在不断演变，从自媒体到短视频以及直播，一点一滴地渗透进大众生活。而这些平台的兴起，亦为普罗大众提供了广阔的分享空间，记录和分享日常生活的方式亦不再局限于文字、图文，视频／短视频也渐渐成为了主要方式之一。

發表于：2022/10/31

ADI危岩体滑坡监测解决方案[模拟设计][安防电子]

滑坡在地质学中被定义为仅次于地震的第二大地质灾害。山体滑坡、危岩体滑坡也是我国山区地带最为常见、最易发的地质灾害，能在短时间内迅速掩埋或摧毁铁路公路、涵洞、路基桥梁等设施，严重影响道路运输安全。

發表于：2022/10/28

Semtech PerSe以智能人体感应技术赋能可穿戴设备，优化用户体验[MEMS|传感技术][消费电子]

随着可穿戴设备的持续发展，传感技术作为实现人机互动的桥梁，除了需要确保设备保持可靠稳定的连接功能，兼顾帮助设备实现更加智能的性能表现，并且还需要同时保障产品合规性。

發表于：2022/10/27

无线传感网络分段线性融合定位算法[通信与网络][通信网络]

为实现对移动节点精确定位，提出一种基于APIT-3D的移动节点定位模型和算法，综合3D-DVHop跳段距离和RSSI测距技术，在计算内测点与最近椎面距离基础上，利用与椎体成形体积判断内测点位置，有效避免“In-To-Out”和“Out-To-In”两类错误产生。在确定椎体重叠区域后，通过最小二乘法结合空间分段线性融合方式计算节点位置。仿真实验证明，该分段线性融合定位算法对移动节点定位在百分之25th，50th和75th定位偏差值分别为1.81 m，2.45 m和3.32 m，并能判断运动趋势，追踪移动目标，描述运动轨迹。该算法为无线传感网络定位提供了算法借鉴和创新。

發表于：2022/10/27

基于特征序列的恶意代码静态检测技术[其他][信息安全]

近年来，基于机器学习方法的恶意代码检测方法存在着无法自动和高效地提取恶意代码的问题，有些还需要人工对特征进行提取，但是提取的特征没有深层地描述恶意代码行为，存在检测的准确率较低、效率低等缺点。通过对静态恶意代码进行分析，从纹理特征和操作码特征入手，在提取纹理特征过程中，提出一种Simhash处理编译文件转换成灰度图像的方法，生成灰度图像后通过GIST算法和SIFT算法提取全局和局部图像纹理特征，并将全局和局部图像特征进行融合。

發表于：2022/10/27

基于组合神经网络的物联网入侵检测方法[通信与网络][物联网]

针对物联网流量入侵检测的全局特征提取问题，对现有的网络入侵检测方法进行了改进，提出了一种基于组合神经网络的入侵检测方法。首先利用一维密集连接卷积神经网络对数据集中流量的空间特征进行提取；然后利用门控循环神经单元进一步提取时序特征，完成对物联网流量数据的时空特征提取；最后采用UNSW-NB15和Bot-iot数据集对组合神经网络模型进行多分类训练和测试。实验结果表明，所提方法在准确率以及其他评价指标方面均有一定的提高，表明了该方法的有效性。

發表于：2022/10/26

虚拟货币挖矿木马行为监测技术研究与应用[通信与网络][信息安全]

近年来，在利益驱动下通过传播挖矿木马程序，利用受害者主机算力进行挖矿获取虚拟货币的行为愈演愈烈。从攻击者视角分析了挖矿木马的暴力爆破、漏洞利用、木马植入、横向传播等典型攻击路径，基于挖矿协议的流量识别、威胁情报匹配、攻击链模型关联分析、AI基因模型监测等开展技术研究，结合研究成果进行了实际网络流量监测应用，为挖矿木马的防范和治理提供思考与借鉴。

發表于：2022/10/26

公安工作疫情流调大数据建模和安全分析[其他][数据中心]

根据疫情流调数据特点，建立流调数据模型量化防疫具体需求。为了快速筛选出防疫需求的数据，基于MySQL数据库使用多条件数据查询及过滤、数据分组、数据清洗方法，并使用Python第三方库Pandas对流调数据做时间间隔计算。最后，在此基础上对模型数据做可视化处理，直观地反映流调数据情况，并对流调数据的传输作了安全分析。本文数据处理方法对基层民警提高大数据处理效率有借鉴意义，对疫情防疫流调工作有重要意义。

發表于：2022/10/26

基于DCMM的高校数据治理能力评估应用与研究[其他][数据中心]

针对在高校实施数据治理的评估评价相对方法不足和较少开展的问题，通过文献梳理研究了数据治理评估在相关应用领域的研究进展，列举了5种主流数据治理模型及其作为数据治理水平评估模型的适用性。选取DCMM数据管理能力成熟度模型，面向高校进行数据治理评估指标体系的问卷设计，采用AHP层次化方法对问卷数据进行结果分析，展示出高校数据治理能力的建设状况。通过分析说明基于治理模型的高校数据治理评估方法的可行性，并且给出数据治理提升的措施和建议。

發表于：2022/10/26

基于区块链的医疗影像数据人工智能检测模型[人工智能][医疗电子]

基于深度学习的目标检测技术被广泛应用于医疗检测领域，该技术依赖大量医疗影像训练分类模型，从而为医生决策提供有力的辅助医疗手段。因涉及患者隐私并直接关系到医生诊断，所以医疗影像数据的共享必须保护患者隐私并确保数据准确不被篡改，而现有中心化的医疗数据存储方案面临隐私泄露等诸多安全问题。提出了一种基于区块链的医疗影像数据人工智能检测模型。该模型针对目标检测技术辅助医生诊断的问题，采用区块链技术实现去中心化、不可篡改的训练参数聚合，通过加密和签名技术保护数据隐私，利用智能合约评估服务器诊断准确率，有助于解决医疗数据壁垒和医疗隐私泄露问题。

發表于：2022/10/26

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