使用有安全保障的闪存存储构建安全的汽车系统

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基于SGMD-LSTM的GIS局部放电故障诊断方法[测试测量][工业自动化]

为准确对气体绝缘开关设备（GIS）局部放电进行故障诊断，提出一种基于辛几何模态分解（SGMD）与改进长短神经网络（LSTM）的故障诊断方法。引入SGMD对局部放电信号进行分解；对信号进行多维特征提取，构造时-频-熵值混合特征向量；通过鱼鹰-柯西变异的麻雀优化算法（Osprey-Cauchy-Sparrow Search Algorithm， OCSSA）对LSTM的隐含层节点数和学习率进行自适应寻优；最后使用OCSSA-LSTM进行局部放电识别。实验结果表明，OCSSA在收敛精度、速度上有较大提升，表现优异；与其他故障诊断模型对比，OCSSA-LSTM故障诊断模型准确率最高可达97.5%，对实际GIS运维数据也能准确识别。

发表于：2/19/2025

一种便携式稳谱源探测器的研制[测试测量][工业自动化]

目前国内专业化测井公司大多拥有内置源上千枚，国家对放射源的管控极其严格，稳谱源管控成为安全管理的关键环节。仪器在维修或运输过程中丢失或被盗，如不能及时发现，可能导致人员误照射或放射源失控风险。现有的放射源探测器由于涉源仪器高密度金属外壳屏蔽、选用晶体体积小等原因，均不能检测出仪器内部稳谱源信号。为解决该问题，研制了一种便携式能谱源探测器，该装置采用高分辨率大体积碘化钠（NaI）晶体和光电倍增管（PMT），采用该类别检测器独有的峰值采样原理，实现了对屏蔽后的纳居里级稳谱源快速、准确的检测。研制的稳谱源探测器不仅操作简便、探测效率高，而且能够在不拆卸仪器、仪器不工作的情况下，有效识别仪器内部的稳谱源。

发表于：2/19/2025

多级可配置CIC滤波器设计[微波|射频][通信网络]

针对超大规模集成电路的发展以及Sigma Delta模数转换器的广泛应用，提出一种面向24位Sigma Delta模数转换器的多级可配置级联积分梳状（Cascade Integral Comb，CIC）滤波器结构。滤波器结构借助级数调节和分时复用技术减少运算逻辑和存储逻辑单元，从而实现降低面积的目的。通过MATLAB Simulink搭建CIC滤波器模型进行仿真，并实现电路设计，仿真结果表明该滤波器可实现64~8 192倍8种降采样可调和2级或3级级联可调。基于180nm COMS标准单元工艺库进行ASIC版图设计，与传统CIC滤波器比较，数字电路在面积上具有显著优势。

发表于：2/19/2025

DSP片上Flash测试系统设计与实现[模拟设计][工业自动化]

在DSP芯片的可靠性筛选考核试验中，片上Flash擦写耐久和数据保持测试是最重要的试验之一。针对内建自测试和外部自动化机台测试的局限性，提出了一种DSP片上Flash测试系统的设计与实现方法。在分析了Flash故障类型和测试算法的基础上，给出了硬件原理图和软件实现流程，并搭建了实物平台进行效果评估。测试结果表明：该系统可实现多工位DSP片上Flash自动化测试，无需人工参与。同时工作状态可实时显示，测试过程中的数据和结果自动保存在外部存储器中，便于后期进行测试结果统计分析。

发表于：2/19/2025

一种用于时间交织ADC的低时间失配采样方法[模拟设计][工业自动化]

为了应对时间交织型模数转换器中时间失配导致的性能下降问题，提出了一种高效的分层串联采样方法。该采样方法的思路是将与采样精度相关的时钟源集总在主采样开关位置，缓解由于多路子采样开关控制时钟存在时间失配导致采样精度下降的问题。此外，还设计了一种高速自举式采样开关，具有开启速度快、线性度高的特点。该采样方法基于22 nm CMOS工艺搭建电路并进行后仿真验证。仿真结果表明该采样方法对时间失配不敏感，在0.9 V电源电压，输入信号频率为2 GHz下，采样网络的信号噪声失真比（SNDR）达到72 dB。

发表于：2/18/2025

针对总剂量效应4H-SiC功率器件的加固设计方法[模拟设计][工业自动化]

介绍了总剂量效应对4H-SiC功率器件的影响以及对应的加固方案。首先介绍了4H-SiC功率器件的电气特性以及工作时面临的辐照环境。接着根据辐射对器件特性的影响，识别辐射缺陷，并建立了退化机制。然后，分析了单极性器件和双极性器件的辐照的特性。最后，针对器件在辐照环境中的退化机理，分别从工艺、器件结构、版图与电路方面提出了加固设计方法。

发表于：2/18/2025

基于深度学习的电厂跑冒滴漏视频识别应用研究[人工智能][工业自动化]

为解决火电厂设备在运行过程中会存在“跑冒滴漏”现象，通过视觉识别技术及深度学习的应用，提出基于卷积神经网络模型的电厂跑冒滴漏视频识别模型，并对模型进行优化和改进。该方法基于火电厂摄像头进行现场图像的采集，进行数据预处理和优化，同时按照缺陷形态建立对应数据集。然后，通过语义分割、数据增强、注意力机制、更改激活函数等技术与卷积神经网络结合，对YOLOv5算法进行深层次优化，包括训练策略的改进和模型评价调整，增强了模型算法对复杂场景识别理解能力，可有效提高视频识别精度与速度，有助于提高火电厂巡检的自动化、智能化水平，具有较好的工程应用前景。

发表于：2/18/2025

面向密集行人场景的YOLOv8n改进算法[人工智能][智能交通]

为了解决传统算法在密集行人场景中识别精度不足和检测不准确的问题，提出一种基于YOLOv8n的改进型密集行人检测模型。首先，引入SPPELAN模块替换骨干网络中的SPPF模块，以提升模型对多尺度目标的特征感知能力。其次，设计一种残差注意力机制，提高模型对细微特征的提取能力，进而提高检测精度。最后通过添加DySample算子、改进的小目标检测层提高模型对小尺度目标的定位识别能力。实验结果显示，改进的模型相较于YOLOv8n在CrowdHuman数据集上的召回率、mAP50和mAP50-95分别提升了2.5%、2.9%和2.4%，并且该模型在WiderPerson和CityPersons数据集上表现优异。实验结果表明，该算法能更好适用于密集行人检测任务。

发表于：2/18/2025

数字轨道交通系统DRT综述[模拟设计][智能交通]

简要综述了数字轨道交通（Digital Rail Transit ，DRT）系统作为一种电子导向胶轮系统在城市轨道交通领域的研究应用现状，分析了上海电气集团智能交通科技有限公司（简称上海电气）的i-DRT系统的技术研发，以及与上海申沃客车有限公司（简称申沃客车）在现有公交车型中的合作应用，评估了目前DRT系统的技术原理以及技术优势及挑战，提出了未来研究的方向和建议，以期为后续研究提供参考。

发表于：2/18/2025

量子计算技术在电池材料化学模拟中的实用化探索[电源技术][汽车电子]

量子计算技术的迅速发展，为解决新能源领域中的实际问题带来了加速潜力，特别是在复杂电池材料的模拟与设计上。与此同时，随着可再生能源和电动交通等新兴产业的快速崛起，对高效、精准地计算新能源电池材料特性的需求愈发迫切，传统计算方法在此类高复杂度问题上存在求解精度不足、资源消耗量大等诸多困难。而量子计算以其独特的计算方式和潜力，为进一步解决相关问题提供了新颖的思路和解决方案。概述了量子化学模拟的基础计算原理，对用于电池材料化学特性模拟中常用的量子算法进行了总结，探讨了多款量子化学模拟使用的新型软件包工具，并结合各汽车企业的应用案例，阐述了量子化学模拟在电池领域的实际应用情况。本研究为电池材料模拟、基态能量计算和性能优化提供了新的思路和方法，有望助力新能源电池材料的优化发展。

发表于：2/18/2025

借助低功耗网状网络技术降低网关能耗[通信与网络][物联网]

互联网宽带业务历来竞争激烈，终极目标在于实现最高吞吐量。然而，可持续发展意识日渐增强，包括欧盟关于待机模式的生态设计法规等能源法规日趋严格，正在改变互联网服务提供商（ISP）的游戏规则。

发表于：2/14/2025

派拓网络：保障远程OT操作安全，构建互联时代的弹性框架[通信与网络][信息安全]

随着OT环境互联程度的日益增加，企业可远程管理各项操作，在提高效率的同时加强远距离监控。但这些技术进步也带来了更高的安全风险。

发表于：2/14/2025

数据安全审查实施困境与优化措施[其他][信息安全]

为防控数据安全风险，细化数据安全审查实施规范，实现维护国家安全的本质目的，提出应对数据安全审查实施困境的措施。基于数据安全审查实施的必要性，揭示现行数据安全审查实施在国家安全认定和影响难以衡量、数据安全审查主体和审查范围界定不清的困境，并对数据安全审查实施提出优化措施。研究针对数据安全审查实施中存在的挑战，实现“国家安全”审查因素具体化与抽象化的统一，以重要数据和核心数据的识别与管控为审查中心，实行常设与特设审查主体并行协调治理，推动数据安全审查的实施优化。

发表于：2/8/2025

数据交易客体的权属配置——从交易客体特殊性谈起[其他][其他]

数据交易客体权属配置问题在理论界和实务界的争论不休，严重阻碍了数据交易市场实践的发展。数据交易的客体具有特殊性，数字经济的发展态势要求数据共享，这与传统所有权要求的直接支配与排他相斥；数据资源的增殖性与矿产资源的消耗性互异；数据产品共享性与知识产权专有性也相悖，现有规则难以满足数据交易市场的需要。基于数据主权维护与数据的公益属性，考量数据生产主体提供的资本或者添附的劳动彰显私益属性，提出“数据资源的国家所有”与“数据产品的数据生产主体所有”的二元财产制度构造，使我国数据资源的权属配置以数据产品权利为中心并遵循法律的逻辑进路开展，赋予数据生产主体以数据产品所有权，满足交易客体所需的权属明晰标准，为构建统一数据交易市场提供基础。

发表于：2/8/2025

人工智能数据训练作品使用的困境破解——以不同法律主体地位为语境[人工智能][其他]

如何规制人工智能未经许可使用作品进行训练之行为是当前著作权法急需回应的问题。鉴于采取不同法律主体地位理论会存在不同利益分配对象，为避免影响规则的调整逻辑，应将不同利益关系置于具体语境中进行讨论。若采用“主体说”，应明确学习阶段侵权与输出阶段侵权的关系，作品性使用与非作品性使用的标准，来确定合理使用制度外缘；若采用“工具说”，人工智能在参照适用合理使用的同时，应承担更重的版权注意义务，采取更为严格的合理使用准入标准，借助集体管理组织制度简化降低许可成本以达到准入标准。

发表于：2/8/2025

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