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為何10BASE-T1S是汽車通訊中缺失的以太網(wǎng)鏈接[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

　　摘要　　新的IEEE汽車以太網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)不斷涌現(xiàn)，10BASE-T1S是最新的以太網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)之一。本文討論汽車行業(yè)影響汽車電子/電氣（E/E）架構(gòu)變化的發(fā)展趨勢(shì)，以及新10BASE-T1S標(biāo)準(zhǔn)如何支持和推動(dòng)這種新架構(gòu)的部署。

發(fā)表于：2024/3/27

緊湊型電源模塊推動(dòng)汽車電氣化[電源技術(shù)][汽車電子]

　　汽車電氣化掀起了一場(chǎng)前所未有的研發(fā)浪潮，包括優(yōu)化供電網(wǎng)絡(luò)、本地及全球充電基礎(chǔ)設(shè)施。由于這個(gè)問(wèn)題的復(fù)雜性，有必要探索新的方法并開發(fā)創(chuàng)造性的解決方案。高密度電源模塊為設(shè)計(jì)、擴(kuò)展和適應(yīng)當(dāng)今汽車電氣化的快速發(fā)展步伐帶來(lái)了巨大的靈活性。

發(fā)表于：2024/3/27

VICOR的48V供電架構(gòu)可以支持12V系統(tǒng)[電源技術(shù)][汽車電子]

特斯拉全新推出的CyberTruck完全取消了傳統(tǒng)的12V低壓供電網(wǎng)絡(luò)，轉(zhuǎn)而全部采用48V配置。這可能是大多數(shù)汽車制造商的最終目標(biāo)，但電源模塊可以幫助立即輕松過(guò)渡到48V電源，允許汽車制造商繼續(xù)使用所有可靠的傳統(tǒng)12V設(shè)備，同時(shí)為未來(lái)的48V汽車做好規(guī)劃。

發(fā)表于：2024/3/26

【做信號(hào)鏈，你需要了解的高速信號(hào)知識(shí)（二）】高速的挑戰(zhàn) – 抖動(dòng)和眼圖[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

　　做高速的工程師最頭疼的問(wèn)題就是抖動(dòng)和眼圖測(cè)量Fail。抖動(dòng)和眼圖測(cè)量就像是一個(gè)照妖鏡，任何一個(gè)設(shè)計(jì)不當(dāng)，都可能會(huì)導(dǎo)致抖動(dòng)和眼圖結(jié)果的惡化，而要解決抖動(dòng)和眼圖問(wèn)題，工程師往往無(wú)從下手。

發(fā)表于：2024/3/26

管窺校準(zhǔn)溝通之道，有效溝通是成功校準(zhǔn)的基礎(chǔ)[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

　　泰克深知，校準(zhǔn)服務(wù)提供商與客戶溝通的準(zhǔn)確性和一致性對(duì)于校準(zhǔn)過(guò)程的成功至關(guān)重要。我最近有幸與 A2LA 的 Stephanie Morin 在一場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)中聚焦校準(zhǔn)領(lǐng)域，探討了一些重點(diǎn)話題，具體如下。我們旨在解讀常見的行業(yè)術(shù)語(yǔ)，找出溝通障礙，并向您展示如何通過(guò)有關(guān)各方的密切合作來(lái)消除這些障礙。

發(fā)表于：2024/3/26

電動(dòng)汽車無(wú)線電池管理革命已經(jīng)開始，投資回報(bào)潛力巨大[電源技術(shù)][汽車電子]

　　電動(dòng)汽車（EV）行業(yè)向無(wú)線電池管理系統(tǒng)（wBMS）的演進(jìn)在許多方面都是不可避免的。對(duì)于任何飽受有線系統(tǒng)固有的復(fù)雜性、BOM成本、空間和人力代價(jià)所困擾的人來(lái)說(shuō)，無(wú)線BMS相對(duì)于有線BMS的優(yōu)勢(shì)是非常明顯的，無(wú)論針對(duì)什么應(yīng)用。

發(fā)表于：2024/3/26

新思科技推出業(yè)界首個(gè)1.6T以太網(wǎng)IP整體解決方案[人工智能][數(shù)據(jù)中心]

　　加利福尼亞州桑尼維爾，2024年3月13日 – 新思科技（Synopsys, Inc.，納斯達(dá)克股票代碼：SNPS）近日宣布，正式推出業(yè)界首個(gè)1.6T以太網(wǎng)IP整體解決方案，該方案大幅提升數(shù)據(jù)密集型人工智能（AI）工作負(fù)載的帶寬和吞吐量。超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心是萬(wàn)物智能時(shí)代的重要支柱，亟需高帶寬、低延遲的芯片和接口來(lái)快速處理PB級(jí)數(shù)據(jù)。新思科技全新1.6T以太網(wǎng)IP解決方案將助力芯片開發(fā)團(tuán)隊(duì)面向AI和數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用打造業(yè)界速度領(lǐng)先的芯片。

發(fā)表于：2024/3/25

簡(jiǎn)化退化模型的真實(shí)圖像超分辨率網(wǎng)絡(luò)[人工智能][信息安全]

圖像超分辨率任務(wù)常用雙三次下采樣以構(gòu)造數(shù)據(jù)集訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，但雙三次下采樣由于退化模型固定，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)泛化能力低，無(wú)法用于真實(shí)世界低分辨率圖像。為解決上述問(wèn)題本文提出預(yù)處理模塊，通過(guò)預(yù)處理模塊與雙三次下采樣數(shù)據(jù)集得到的網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，在減少資源消耗的同時(shí)提高其泛化能力。此外，還針對(duì)不同的精度需求設(shè)計(jì)了特征學(xué)習(xí)訓(xùn)練策略和多任務(wù)聯(lián)調(diào)策略。通過(guò)根據(jù)不同需求采用相應(yīng)的訓(xùn)練策略，在滿足精度需求的同時(shí)具有消耗計(jì)算資源少、訓(xùn)練速度快以及適用范圍廣的特點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)證明，增加預(yù)處理模塊的網(wǎng)絡(luò)以較少的模型參數(shù)增加量換取了重建效果和感知質(zhì)量方面的較大提升，并且通過(guò)不同策略實(shí)現(xiàn)了進(jìn)一步的精度提高。

發(fā)表于：2024/3/25

基于CNN-Transformer混合構(gòu)架的輕量圖像超分辨率方法[人工智能][信息安全]

針對(duì)基于混合構(gòu)架的圖像超分模型通常需要較高計(jì)算成本的問(wèn)題，提出了一種基于CNN-Transformer混合構(gòu)架的輕量圖像超分網(wǎng)絡(luò)STSR（Swin Transformer based Single Image Super Resolution）。首先，提出了一種并行特征提取的特征增強(qiáng)模塊（Feature Enhancement Block，F(xiàn)EB），由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）和輕量型Transformer網(wǎng)絡(luò)并行地對(duì)輸入圖像進(jìn)行特征提取，再將提取到的特征進(jìn)行特征融合。其次，設(shè)計(jì)了一種動(dòng)態(tài)調(diào)整模塊（Dynamic Adjustment，DA），使得網(wǎng)絡(luò)能根據(jù)輸入圖像來(lái)動(dòng)態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的輸出，減少網(wǎng)絡(luò)對(duì)無(wú)關(guān)信息的依賴。最后，采用基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集來(lái)測(cè)試網(wǎng)絡(luò)的性能，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明STSR在降低模型參數(shù)量的前提下仍然保持較好的重建效果。

發(fā)表于：2024/3/25

一種用于輔助兵棋推演的快速?zèng)Q策框架研究[其他][信息安全]

基于一般的決策和規(guī)劃流程，提出了一個(gè)面向兵棋推演的快速?zèng)Q策框架（Rapid Military Decision Framework，RMDF），該框架針對(duì)異構(gòu)實(shí)體模型，通過(guò)分層的網(wǎng)格環(huán)境對(duì)復(fù)雜推演環(huán)境簡(jiǎn)化建模，將推演實(shí)體的作用效果，簡(jiǎn)化為地面、海上和空中三個(gè)網(wǎng)格環(huán)境層次上的作用效果，并以熱圖的形式在網(wǎng)格環(huán)境中顯示，通過(guò)推演實(shí)體的核心參數(shù)來(lái)確定其性能模型和行為模型，并基于一致性包算法實(shí)現(xiàn)任務(wù)分配，生成備選行動(dòng)策略，通過(guò)快速仿真實(shí)現(xiàn)推演策略的迭代優(yōu)化，能夠在推演之前或推演期間提供行動(dòng)方案的快速評(píng)估，可以有效地輔助兵棋推演指揮人員進(jìn)行復(fù)雜態(tài)勢(shì)下的兵棋推演。

發(fā)表于：2024/3/25

基于遺傳算法和LightGBM的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知模型[其他][信息安全]

針對(duì)傳統(tǒng)煙草工業(yè)系統(tǒng)中的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)方法存在的特征間聯(lián)系和上下文信息丟失等問(wèn)題，提出了一種基于遺傳算法改進(jìn)的LightGBM模型，此模型能夠使得模型避免陷入局部最優(yōu)情況。首先通過(guò)計(jì)算構(gòu)建樹模型對(duì)數(shù)據(jù)降維，從高維數(shù)據(jù)中挖掘出對(duì)于檢測(cè)效果影響重要的關(guān)鍵特征信息，并使用提出的模型對(duì)這些關(guān)鍵特征信息進(jìn)行分析。為了評(píng)估模型的有效性與優(yōu)越性，使用準(zhǔn)確率和損失進(jìn)行模型評(píng)價(jià)，并與其他網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)模型Tabular model、TabNet、LightGBM、XGBoost進(jìn)行對(duì)比。使用公開數(shù)據(jù)集 CIC.IDS.2018 進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析。結(jié)果表明，在高特征的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知下，多分類和二分類的識(shí)別準(zhǔn)確率分別達(dá)99.43%和99.87%，在低特征情況下，多分類和二分類的識(shí)別準(zhǔn)確率分別達(dá)98.73%和99.39%，具有較高準(zhǔn)確率以及良好的靈活性和魯棒性。

發(fā)表于：2024/3/25

依賴差分隱私：關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集下的高斯機(jī)制[其他][信息安全]

差分隱私(Differential Privacy)是一種數(shù)據(jù)擾動(dòng)框架，它保證查詢結(jié)果在概率上不可區(qū)分。研究表明差分隱私應(yīng)用于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集時(shí)，將帶來(lái)隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)依賴差分隱私(Dependent Differential Privacy)，量化了依賴差分隱私敏感度的度量；隨后，提出了依賴差分隱私-高斯機(jī)制算法(Gaussian Mechanism Algorithm Dependent Differential Privacy)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)擾動(dòng)，同時(shí)證明了該機(jī)制滿足隱私保證的基本定理；通過(guò)使用真實(shí)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)表明，GMA DDP在管理依賴數(shù)據(jù)的隱私-效用權(quán)衡方面具有較高的可用性。

發(fā)表于：2024/3/25

關(guān)于智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)安全治理框架的探究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

發(fā)表于：2024/3/25

數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)新范式下的企業(yè)數(shù)據(jù)持有者權(quán)[其他][信息安全]

企業(yè)數(shù)據(jù)權(quán)屬不清給數(shù)據(jù)產(chǎn)品市場(chǎng)化交易帶來(lái)巨大障礙，延用傳統(tǒng)產(chǎn)權(quán)保護(hù)模式已經(jīng)捉襟見肘，如何尋求更為合理的產(chǎn)權(quán)配置方案已成為學(xué)界日益關(guān)注的焦點(diǎn)。《數(shù)據(jù)二十條》創(chuàng)新性提出構(gòu)建數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)“三權(quán)分置”的新范式，賦予企業(yè)數(shù)據(jù)持有者權(quán)，是促進(jìn)數(shù)據(jù)社會(huì)化流通和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必然要求。但該政策指引并不能直接與法定權(quán)利作等價(jià)轉(zhuǎn)換，需要通過(guò)立法程序予以法定化，個(gè)人利益和共同善則為其權(quán)利建構(gòu)提供了正當(dāng)化依據(jù)。從本質(zhì)上看，企業(yè)數(shù)據(jù)持有者權(quán)是一種對(duì)數(shù)據(jù)的“弱支配權(quán)”，其淡化了所有權(quán)的絕對(duì)排他支配性，強(qiáng)調(diào)企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的事實(shí)支配控制。在權(quán)利內(nèi)容上，包含持有、處理、收益和處分權(quán)能，旨在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的使用與交換雙重價(jià)值，以此化解企業(yè)數(shù)據(jù)上承載的多元主體利益沖突，保護(hù)企業(yè)合法權(quán)益，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素價(jià)值。

發(fā)表于：2024/3/25

自動(dòng)化行政的裁量困境與解決路徑[其他][信息安全]

行政裁量自動(dòng)化是行政裁量與人工智能相結(jié)合的產(chǎn)物，也是順應(yīng)智慧政府建設(shè)的必然趨勢(shì)。但由于計(jì)算機(jī)程序算法的確定性特征，在編程中不允許存在二義性，特別是法條中俯拾皆是的“不確定法律概念”帶來(lái)的模糊性，給行政裁量的自動(dòng)化造成困難，很多學(xué)者因此認(rèn)為，行政自動(dòng)化系統(tǒng)不能處理裁量問(wèn)題。事實(shí)上，模糊邏輯理論是人類處理這一問(wèn)題的有力工具，將其引入自動(dòng)化系統(tǒng)可以突破傳統(tǒng)二值邏輯的束縛，并為運(yùn)用模糊產(chǎn)生式規(guī)則處理行政裁量問(wèn)題奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

發(fā)表于：2024/3/25