99ee6这里只有精品热,色妺妺在线视频

數(shù)據(jù)庫“不敢替”？不存在了！[其他][其他]

作為圈里最早的一批DBA，老顧是O記鐵桿，他的工位里，最醒目的不是家人照片，而是歷代O記認證證書。

發(fā)表于：7/29/2025

基于深度強化學習的以太坊 MEV 交易防護與交易排序優(yōu)化[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

以太坊交易排序中的最大可提取價值（MEV）問題，使惡意交易者通過操控交易順序獲利，破壞了網(wǎng)絡公平性并推高Gas費用。為抑制MEV行為和優(yōu)化公平性，同時提升系統(tǒng)效率，提出了一種基于深度 Q 網(wǎng)絡（DQN）的交易排序優(yōu)化方法。通過設計合理的狀態(tài)空間、動作空間與獎勵函數(shù)，智能體能夠自主學習最優(yōu)排序策略。結(jié)合Geth私有鏈、Flashbots MEV-Explore與Ethereum Mempool數(shù)據(jù)，系統(tǒng)性驗證了該方法的有效性。實驗結(jié)果表明，DQN排序策略可將MEV提取率降至13%以下，平均Gas費用較傳統(tǒng)策略降低約33.1%，公平性指數(shù)提升至0.78，顯著優(yōu)于現(xiàn)有方法。同時搭建的閉環(huán)實驗系統(tǒng)為區(qū)塊鏈交易公平性和效率優(yōu)化提供了可行方案。

發(fā)表于：7/28/2025

基于超參數(shù)優(yōu)化和LightGBM算法的DDoS攻擊檢測與分類[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

針對分布式拒絕服務攻擊(DDoS)數(shù)據(jù)流量樣本容量大、數(shù)據(jù)特征多的特點以及檢測分類準確率低的問題，提出了一種基于LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）算法的DDoS攻擊檢測與分類方法。在CICDDoS2019數(shù)據(jù)集預處理和特征篩選的基礎上，構(gòu)建LightGBM檢測模型和多分類模型。同時在模型預訓練時，采用隨機網(wǎng)格搜索與貝葉斯超參數(shù)優(yōu)化技術實現(xiàn)超參數(shù)自動調(diào)優(yōu)。實驗結(jié)果表明，該模型在檢測與分類任務上能達到98.34%的準確率。該研究為DDoS攻擊提供了一種高效且簡易的檢測與分類思路。

發(fā)表于：7/28/2025

巡檢無人機網(wǎng)絡安全風險建模與量化評估研究[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

針對巡檢無人機網(wǎng)絡安全風險，構(gòu)建評估模型并進行量化評估，為其安全防護提供支持。研究方法上，綜合運用文獻研究、案例分析、理論建模及實驗驗證法，首先識別風險，然后結(jié)合層次分析法（AHP）與模糊綜合評價法構(gòu)建風險評估模型，同時構(gòu)建量化評估指標體系，明確評估方法與標準。實驗選取不同型號無人機在多種場景測試，收集處理120組數(shù)據(jù)。研究結(jié)果顯示，所構(gòu)建體系在90%以上場景評估結(jié)果與實際相符，能準確評估風險。研究結(jié)論為巡檢無人機安全防護提供理論與實踐指導依據(jù)。

發(fā)表于：7/28/2025

民用無人機商用密碼技術應用與安全性評估研究[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

針對無人機網(wǎng)絡安全現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)，深入研究了商用密碼技術在民用無人機網(wǎng)絡安全防護中的作用，提出了商用密碼應用與測試驗證方案。該方案構(gòu)建了無人機系統(tǒng)在實際業(yè)務環(huán)境中的運行場景，設計了密碼應用驗證流程，對身份認證、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)存儲等環(huán)節(jié)進行了功能及性能測試，對無人機劫持場景進行了對比測試。測試數(shù)據(jù)顯示，應用商用密碼后，無人機系統(tǒng)的安全性得到有效提升；加密處理時延對性能影響較小，保證了實時通信性能；國密算法和國際算法性能持平。該研究為無人機密碼應用提供了技術支撐，有利于無人機網(wǎng)絡安全能力提升。

發(fā)表于：7/28/2025

半導體創(chuàng)新推動能源格局演變的三種方式[人工智能][智能電網(wǎng)]

　　能源格局正在經(jīng)歷迅速且具有歷史意義的變革。到 2030 年，全球可再生能源發(fā)電量預計將超過 17,000 太瓦時，較 2023 年增長近 90%。顯而易見，可再生能源已不再是遙不可及的夢想；它不僅真實存在，更在持續(xù)發(fā)展壯大?？稍偕茉凑谝?guī)?；l(fā)展，電氣化進程持續(xù)加速，自動化應用不斷拓展，而能夠支撐這一演進的半導體技術至關重要。

發(fā)表于：7/24/2025

負責任的賦能技術實現(xiàn)邊緣AI全面適用[人工智能][汽車電子]

　　當部分人仍在探索AI的應用方式時，恩智浦已著眼未來，提出關鍵問題：如何確保AI以安全、可靠且負責任的方式運行？通過與技術、政府及商界精英的合作，使其真正落地，正是負責任AI（Responsible AI）成為焦點的關鍵。

發(fā)表于：7/24/2025

多芯粒異構(gòu)集成的雷達探測微系統(tǒng)設計[模擬設計][安防電子]

超寬帶探測雷達，因其高分辨率、高抗干擾能力和強穿透性等優(yōu)點而獲得了廣闊的發(fā)展前景及市場。當前生命探測雷達趨于復雜化，這導致雷達系統(tǒng)體積、重量變大，限制了其在復雜救援、探測現(xiàn)場的應用。系統(tǒng)級封裝技術（SiP）有效地解決了上述問題，它將多個具有不同類型的電子元器件組裝成為能實現(xiàn)特定功能的單個標準封裝體。與板級設計相比，實現(xiàn)相同的功能，SiP只需要占據(jù)PCB面積的10%~40%，功耗的70%~80%左右?；谖⑾到y(tǒng)方案設計了一套小型化生命探測雷達系統(tǒng)，實現(xiàn)了較好的便攜性，為各類儀器小型化設計提供了解決方案。

發(fā)表于：7/24/2025

基于雙鎖相環(huán)的高分辨率步進頻探地雷達設計[模擬設計][其他]

步進頻探地雷達（Ground Penetrating Radar，GPR）因其寬帶寬的優(yōu)勢在淺表層高分辨率探測中得到了廣泛的發(fā)展和應用。然而，傳統(tǒng)的步進頻GPR硬件實現(xiàn)較為陳舊，無法同時滿足高分辨率、小體積、低成本、穩(wěn)定可靠和使用靈活的現(xiàn)代化要求。針對上述要求，設計了雙鎖相環(huán)發(fā)射機和數(shù)字固定中頻結(jié)構(gòu)接收機，實現(xiàn)了一套新型的高分辨率步進頻GPR硬件系統(tǒng)。為解決超寬帶步進頻率信號諧波干擾問題，設計了新型的帶通濾波器組。多組環(huán)回和實地探測實驗的結(jié)果表明，該系統(tǒng)分辨率優(yōu)于5 cm，探測深度至少2.5 m，能夠滿足現(xiàn)代GPR的多重要求，為步進頻GPR硬件的研發(fā)提供了有價值的參考。

發(fā)表于：7/24/2025

基于FMEA的多電力設備故障預測維護算法[模擬設計][智能電網(wǎng)]

針對大型電廠多個異常運行開關柜的維修問題，當前維護方案往往忽視了設備內(nèi)部復雜部件間緊密相連的相互作用，這對于包含各種運動和固定的零部件的開關柜而言，其適用性顯得尤為不足。鑒于此，提出了一種預測性維修調(diào)度策略，此方法旨在雙重目標下尋求最佳平衡點。首先，采用FMEA技術，得出更為貼近實際的失效概率預測。隨后，設計了一套綜合風險評估體系，該體系不僅考慮了開關設備故障可能給電網(wǎng)帶來的損失，還全面評估了維護活動所伴隨的成本與效益。為驗證該方法的實效性，選取一個10千伏變電站作為研究案例，通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，相較于傳統(tǒng)的基于時間間隔的維護策略，提出的方法在成本效率上實現(xiàn)了36%的顯著提升。

發(fā)表于：7/24/2025

一種M.2固態(tài)硬盤熱插拔和RAID功能的創(chuàng)新設計[模擬設計][工業(yè)自動化]

M.2固態(tài)硬盤因其自身的優(yōu)勢得到了越來越廣泛的應用，企業(yè)級的產(chǎn)品也普遍使用M.2固態(tài)硬盤作為操作系統(tǒng)的啟動盤。但是由于其不具備熱插拔功能，難以滿足企業(yè)市場對高可用性、24小時不停機、數(shù)據(jù)保護以及在線維護的特殊需求。提出了一種新穎的綜合設計方案，在載板、FPGA、BIOS和BMC的配合下，實現(xiàn)了熱插拔功能和RAID功能。同時，依靠M.2固態(tài)硬盤引腳定義的不同實現(xiàn)了在M.2接口上PCIe和SATA總線的自動識別和兼容，利用FPGA和MOSFET引入了一種新的動態(tài)時鐘信號控制方式。該綜合設計方案不需要額外的硬件投入，以極高的成本效益實現(xiàn)以上功能，并提升系統(tǒng)的可靠性和可用性。

發(fā)表于：7/24/2025

一種電纜終端頭紅外識別算法的FPGA實現(xiàn)研究[可編程邏輯][智能電網(wǎng)]

針對在電站巡檢中電纜終端頭識別準確率低、實時性差等問題，設計一種基于粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）優(yōu)化反向傳播（Back Propagation，BP）神經(jīng)網(wǎng)絡的現(xiàn)場可編程門陣列（Field Programmable Gate Array，F(xiàn)PGA）紅外識別系統(tǒng)。紅外識別算法實現(xiàn)包括使用改進區(qū)域生長算法對紅外圖像進行分割，隨后計算Hu不變矩作為神經(jīng)網(wǎng)絡輸入特征。對于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡，選擇7-10-1的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，訓練后均方誤差為0.085，優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的0.136。在FPGA上實現(xiàn)時，采用定點數(shù)據(jù)量化、流水線結(jié)構(gòu)及并行計算方法，同時對Sigmoid激活函數(shù)應用二次方程多段擬合。最終經(jīng)過仿真驗證，該系統(tǒng)識別率達到了92%并且算法速度提高了約6倍。

發(fā)表于：7/24/2025

基于組件復用的可重構(gòu)I²C總線讀寫控制電路設計[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

現(xiàn)代軟件無線電架構(gòu)中通常為了滿足軟件實時性而采用FPGA作預處理功能，但隨著軟件無線電系統(tǒng)不斷朝綜合化和智能化方向發(fā)展，如何應對各類復雜使用場景給系統(tǒng)設計者帶來越來越多的挑戰(zhàn)。面對不斷激增的需求，F(xiàn)PGA設計中經(jīng)常暴露出可移植性差、平臺依賴性強、程序?qū)﹂_發(fā)人員的依賴度高、系統(tǒng)集成與整合度難度大等問題。選取電子裝備中常用的I²C總線控制部分，借鑒軟件工程中“高內(nèi)聚、低耦合”的模塊化設計思想，提出一種總線控制電路的優(yōu)化策略，即基于組件復用的方法設計了一種可重構(gòu)I²C總線讀寫控制電路。該電路具備按需配置波特率功能，同時具有可選的APB接口以及中斷功能，提供讀/寫數(shù)據(jù)位寬分別為1 B/2 B/4 B系列控制組件，并通過配置系列組件的方式重構(gòu)讀/寫數(shù)據(jù)位寬。該電路具有實際的工程價值且已成功應用于不同項目以及TPAFEA008、ADT75和LTC2991等常用器件上。

發(fā)表于：7/24/2025

基于人臉檢測跟蹤和輸入噪聲過濾的rPPG信號實時提取方法[模擬設計][醫(yī)療電子]

遠程光體積描記是非接觸式生理信號檢測領域的重要研究方向?，F(xiàn)有算法主要從人臉部分區(qū)域提取脈搏信號，存在信號獲取不全面及噪聲過大的問題。提出了一種基于人臉檢測、跟蹤、分割和輸入噪聲過濾的實時rPPG信號提取方法，旨在提高心率檢測的準確性和魯棒性。首先，通過小型深度神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)視頻幀中的人臉檢測和跟蹤，準確定位人臉區(qū)域。其次，通過人臉分割算法提取皮膚信息。最后，采用輸入噪聲過濾策略，去除與心率無關的頻率成分和信噪比較低的信號，從而優(yōu)化rPPG信號。實驗在自建數(shù)據(jù)集上進行，結(jié)果表明，該方法在信噪比、平均絕對誤差和均方根誤差等指標上均表現(xiàn)出色。綜上所述，所提出的方法在rPPG信號實時提取中表現(xiàn)出優(yōu)異的精度和穩(wěn)定性，為非接觸式生理信號檢測提供了一種新的解決方案。

發(fā)表于：7/24/2025

基于機器視覺的監(jiān)控視頻移動目標輪廓提取算法[模擬設計][安防電子]

在監(jiān)控視頻中，移動目標易受到邊緣模糊和背景噪聲干擾等影響，使得目標輪廓提取結(jié)果不準確。為此，提出基于機器視覺的監(jiān)控視頻移動目標輪廓提取算法。采用機器視覺技術處理圖像，結(jié)合圖像背景模型建立像素高斯分布，并計算各個像素值與背景模型中高斯分布的匹配度，將匹配度低于閾值的像素視為前景像素，由此完成前景分割，結(jié)合鏈碼對前景目標邊緣進行編碼，標識與預設閾值最接近的閉合邊緣，以此作為目標輪廓粗定位結(jié)果，基于此，將目標區(qū)域的統(tǒng)計分布參數(shù)融合到灰度光流圖像中，得到灰度差分圖像，進而提取移動目標輪廓。實驗結(jié)果表明，在所提方法的應用下，目標輪廓毛刺數(shù)始終控制在50以下，輪廓提取精度較高。

發(fā)表于：7/24/2025