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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。

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基于改进Kohonen神经网络恶意流量识别技术研究[通信与网络][通信网络]

研究了基于改进自组织竞争神经网络的恶意流量识别技术，设计了网络流量的数据特征工程模块，搭建了网络恶意流量识别的S_Kohonen神经网络模型，探讨了模型参数优化等关键问题，通过引入积分面积均值最大法，给出了一种快速迭代参数选择方法。综合利用网络流量识别特征处理模块、非监督和监督学习融合神经网络模型数学模型，开展基于恶意流量识别算法验证。结果证明，该参数选择方案可很好完成网络恶意流量识别的任务，在重要网络系统识别正确率不低于98%的情况下，可快速实现模型应用。

發表于：2026/5/15

基于改进YOLOv11的西兰花识别算法研究[模拟设计][工业自动化]

针对农地环境中由于遮挡和光线复杂等原因造成的西兰花识别不准确这一系列问题，提出了一种基于YOLOv11的田间西兰花识别模型。首先，该模型引入DLKA（Deformable Large Kernel Attention）注意力机制，将注意力机制融入到C3K2模块当中，形成一个新的模块C3K2_DLKA替换掉原来主干网络中的C3K2模块；其次引用MBConv（Mobile Inverted Bottleneck Convolution）独特的倒置瓶颈结构的优势融入到YOLOv11的检测头中，将原网络中的检测头替换为Detect_MBConv检测头，在目标检测任务中不仅能够更精准地识别目标，还能在计算资源有限的情况下快速响应。最后，更换损失函数为Shape-IoU，增强了模型的收敛性和稳定性。实验表明，改进后的模型与原模型相比准确率提升了4.8%，召回率提升了3.8%，mAP值提升了1.9%，体现了改进算法的有效性。

發表于：2026/5/15

一种频偏估计算法及其FPGA实现方案[可编程逻辑][通信网络]

为了提升无线通信系统中频偏估计的准确性与实时性，提出了一种融合自相关与导频辅助的频偏估计算法，并在Xilinx Zynq-7000 SoC平台上完成了该算法的FPGA实现与优化。首先，基于频偏数学模型与AWGN信道分析，构建了频偏对接收信号影响的理论框架，并采用MATLAB仿真验证了频谱漂移特性。在算法设计方面，自相关法用于粗频偏估计，导频辅助法实现细化调整，两者经融合形成高鲁棒性的混合算法。仿真结果表明，该方法在SNR较低环境下亦具备良好的估计精度，BER与MSE性能优于传统单一算法。随后，在Zynq FPGA上完成算法的模块化实现，涵盖自相关计算、导频同步、频偏补偿等核心模块，并通过资源优化策略有效降低逻辑利用率与功耗。综合仿真与上板验证结果表明，该算法在保证高精度的同时，系统逻辑资源占用率控制在35%以内，满足实际通信场景中对实时性、资源和功耗的综合要求。该研究为高性能、可部署的频偏估计与补偿系统设计提供了可行方案。

發表于：2026/5/15

基于FPGA+DSP的多通道声呐信号采集系统研究与设计[测试测量][通信网络]

声呐是一种非常常见的水下探测技术，在多通道声呐回波信号采集中，单一通道采集精度、通道间的相位幅度一致性以及串扰都会影响最终探测结果，使解算结果和实际目标大相径庭，严重影响后级决策。针对这种问题，采用直接数字频率合成（DDS）技术生成同源时钟，确保每一通道采集均保持严格同步，降低因时间差导致运动目标的位移误差。同时，针对大量原始采集数据的传输延迟，进一步利用高速串行协议（SRIO）来提升传输带宽，达到实时探测的目的。最终通过实际工程设计，验证了方案的可行性。

發表于：2026/5/15

随钻核磁共振测井仪器数据采集软件设计与实现[测试测量][工业自动化]

随钻核磁共振测井仪器能够提供不受泥浆侵入影响的原状地层孔渗特性测量，但对极端工况的适应性以及系统集成与可靠性提出了严峻考验。目前随钻核磁测井仪器技术主要掌握在国外能源巨头手中，国内随钻核磁仪器尚处于追赶阶段。为了提高随钻核磁共振测井仪器的开发效率，简化仪器测试步骤，缩短项目周期，并且根据随钻核磁共振测井仪器自身特点，设计并实现了一款基于LabVIEW语言数据采集与处理软件。该软件基于RS-485串行接口并且根据自定义测井指令下发与数据上传通信协议，实现了随钻核磁序列参数配置、数据收发、数据处理及显示等基础功能。实验结果表明，在仪器实际测试中可以准确获取水箱溶液的核磁自旋回波信号，系统收发数据响应时间能够在16 ms内完成。反演后的核磁T2谱与实验室测量基本一致。

發表于：2026/5/15

基于压摆增强的新恒定跨导轨到轨运算放大器[模拟设计][工业自动化]

提出了一种基于压摆增强的新恒定跨导轨到轨运算放大器。输入级采用改进型冗余差分对，利用特殊的晶体管串联结构和N/PMOS电流镜，削减差分对管在亚阈值区内的电流，有效抑制了输入级跨导波动；同时结合压摆率增强技术，通过利用MOS管在不同区域之间源漏电压不同的特性，提高了动态响应性能；并且采用Ahuja补偿，在确保相位裕度的前提下，优化了功耗与面积。该电路基于40 nm CMOS工艺完成电路与版图设计，仿真结果表明，电路在3.3 V电源下实现全摆幅输入输出，输入级跨导变化率仅为1.4%。压摆率分别为7.52 V/μs（正）和7.87 V/μs（负），较未增强前提升了50%。直流增益为114 dB，相位裕度79°，单位增益带宽为3.7 MHz。共模抑制比为135 dB，电源抑制比为90 dB。该设计具有高增益、宽摆幅和快速响应等特点，适用于高精度、低功耗模拟应用。

發表于：2026/5/15

基于高速电平迁移电路的OTP存储阵列供电设计[可编程逻辑][消费电子]

针对反熔丝OTP存储器在不同工作模式下的电压需求，基于SMIC 28 nm CMOS工艺，提出了一种Cascode结构的Level Shifter单元及分块供电设计。实现了OTP存储器在编程和读取模式下WL/PL和BL端电压的快速切换，使得Level Shifter单元翻转延时小于2 ns，分块供电设计降低了电容的寄生效应对OTP存储器读取阈值的影响，保证了OTP存储器编程和读取功能正常。

發表于：2026/5/13

基于MCU的低功耗型SM4硬件设计与实现[模拟设计][汽车电子]

随着国产新能源汽车的高速发展，搭载国产加密算法的主控MCU的需求日益增长。为了满足这一需求，设计了一款MCU通用的SM4算法硬件安全模块，该模块以国密SM4算法为引擎核心，支持主流ECB、CBC、CFB、OFB、CTR等模式，采用标准AHB总线接口，支持DMA传输，采用低功耗设计技术，可满足当前主流MCU电路设计需要；该模块基于商用40 nm CMOS工艺线完成电路设计和制造，经过流片后的测试和验证， SM4算法模块各功能正确，模块工作频率可达400 MHz，具有较高的商业价值。

發表于：2026/5/13

面向多时空场景的电网调度AI算法可信度测试方法[人工智能][智能电网]

提出了一种基于指数分层结构算法的电网调度AI算法可信度测试方法，旨在评估电网调度AI算法在多时空场景下的模型性能和鲁棒性。首先，定义了一套可信度评估标准，涵盖算法的准确性、鲁棒性和泛化等能力。然后，采用嵌入知识图谱的指数分层结构算法，通过多层次的时空划分对AI算法（如LSTM）进行性能验证。测试过程中，电网调度任务被分为不同的时间层次（短期、中期、长期）和空间层次（不同地理区域与电网拓扑结构）进行测试。在每个层次中，评估标准通过指数权重进行加权整合，最终生成综合的可信度评分。实验结果表明，该方法能够有效识别电网调度AI算法在复杂场景下的性能表现及潜在风险，为电网调度AI的安全性与鲁棒性验证提供了新的技术支持。

發表于：2026/5/13

基于语义匹配的电力物资领域中文敏感特征识别[人工智能][智能电网]

传统电力物资供应链领域中文敏感特征识别方法主要识别具有单一结构的扁平特征实体，难以针对复杂结构的嵌套特征实体，这些复杂结构的嵌套特征实体结构多样、层次复杂，传统的敏感特征识别方法难以准确识别和解析。对此提出了一种基于语义匹配的多结构中文敏感特征识别模型，将敏感特征实体识别任务重新定义为一个语义匹配问题。模型采用双塔模型结构，将目标实体特征类别作为提示词进行编码，并与句子中的序列片段进行语义上的对齐，该方法能够有效识别出包含扁平和嵌套结构在内的各种特征实体片段。结果表明，该研究提出SFSM模型的准确率、召回率及F1值均优于当前主流模型以及其他的融合模型。

發表于：2026/5/13

后云端时代：OpenClaw 树莓派本地化部署方案[人工智能][物联网]

当前 OpenClaw 主流部署方式分为云服务器、笔记本 PC、Mac mini、树莓派四类，综合成本、稳定性、扩展性，树莓派适配 90% 创客场景。

發表于：2026/5/7

基于知识库的智能问答系统构建技术研究[人工智能][数据中心]

随着信息技术的迅猛发展，数据中心积累了海量的数据，如何高效地从这些数据中获取有价值的信息，成为制约数据中心发挥军事效能的关键问题。智能问答系统作为一种能够理解用户自然语言问题并提供准确答案的工具，在数据中心领域具有广阔的应用前景。提出了基于数据中心知识库的智能问答系统构建技术。首先，聚焦军事领域不同应用场景下用户多样性数据需求，建立数据检索需求模型。其次，针对不同维度数据检索需求模型，提出多样性知识检索关联算法，定义检索需求与候选数据集之间的关联度、推荐度等参数，依据上述参数计算候选数据集与检索需求的匹配度，从而找到最为相关的候选数据集。接着，将生成的候选数据集与用户的检索需求一同传递至大语言模型中，通过检索增强生成算法，生成高质量的答案。最后，通过实验验证，该技术在回答数据中心相关问题时展现出了较好的效果，有助于提升数据中心多源知识库的综合利用水平和服务质量。

發表于：2026/4/23

基于多目标优化的医学影像可解释性增强研究[人工智能][医疗电子]

针对医学影像场景的解释需求，提出一种基于多目标粒子群优化的解释增强方法，通过优化解释生成过程来提升解释质量与临床可读性。该方法在 LIME（局部与模型无关的解释）框架中引入多目标搜索机制，实现了高解释保真性与高区域稀疏性的自适应权衡，并获得了帕累托最优的解释结果。为验证方法有效性，以膝关节X光影像为实验对象，基于公开膝骨关节炎数据集在典型卷积神经网络上进行了实验评估。实验结果显示，保真性最高可提升18%，稀疏性最大可降低22%，展现出更高的聚焦性、稳定性，为基于人工智能的医疗影像可信诊断提供了可行技术路径。

發表于：2026/4/23

一种融合多源异构数据的图神经网络联合框架[通信与网络][信息安全]

针对网络空间攻防对抗呈现出多步骤、隐蔽化、异构化复杂特征，传统依赖规则匹配和统计分析的方法已难以满足精准溯源与实时态势感知需求的问题，提出一种融合多源异构数据的图神经网络联合框架，实现网络攻击的自动化溯源与动态态势感知。首先，通过构建网络实体-攻击行为异构信息网络，整合流量日志、漏洞库、告警信息等多源数据；其次，设计基于注意力机制的时空图卷积网络(ST-GAT)，捕捉攻击行为的时序依赖与节点关联特征；最后，通过攻击路径推理与风险等级量化，形成从攻击溯源到态势评估的闭环。实验基于CTU.13和CSE.CIC.IDS2018数据集验证，结果表明该框架在攻击溯源准确率(92.7%)、态势评估响应时间(≤0.3 s)等指标上显著优于传统方法、近年主流时序GNN 变体及网络安全领域专用模型，为网络安全应急响应提供技术支撑。关键词：；；；；

發表于：2026/4/23

融合多尺度CNN与Transformer的恶意软件行为检测方法[通信与网络][信息安全]

针对恶意软件行为轨迹隐蔽且长序列依赖难以建模的严重威胁，提出一种融合多尺度卷积神经网络与Transformer架构的恶意软件检测方法，此方法首先借助Speakeasy仿真日志去噪及复合事件标记化技术，将冗余日志转化为标准化语义序列，接着运用多层次卷积神经网络结构来提取局部攻击行为特征，在此基础上，将提取的局部攻击行为特征输入Transformer编码器，利用多头自注意力机制建模全局时序依赖关系。实验结果表明，该混合模型在Speakeasy数据集上的准确率和F1Score分别达到9229%和9248%。该方法显著降低了序列检测中的误报率，为复杂网络环境下的恶意软件检测提供了新的技术途径。

發表于：2026/4/23

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