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基于多模態(tài)特征融合的Android惡意程序檢測(cè)方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

現(xiàn)有Android惡意程序檢測(cè)方法主要使用單模態(tài)數(shù)據(jù)來(lái)表征程序特征，未能將不同的特征信息進(jìn)行充分挖掘和融合，導(dǎo)致檢測(cè)效果不夠理想。為了提升檢測(cè)的準(zhǔn)確率和魯棒性，提出一種基于多模態(tài)特征融合的Android惡意程序檢測(cè)方法。首先對(duì)權(quán)限信息進(jìn)行編碼處理并將Dalvik字節(jié)碼數(shù)據(jù)可視化為“矢量”RGB圖像，然后構(gòu)建前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)文本和圖像模態(tài)表征的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，最后對(duì)提取的不同模態(tài)特征向量分配不同的權(quán)重并相加進(jìn)行融合后對(duì)其進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)Android惡意程序的識(shí)別準(zhǔn)確率和F1分?jǐn)?shù)都達(dá)到了98.66%，且具有良好的魯棒性。

發(fā)表于：1/21/2025

基于自主創(chuàng)新的并行可切換控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

我國(guó)持續(xù)推動(dòng)科技自立自強(qiáng)、技術(shù)自主創(chuàng)新。在工業(yè)控制領(lǐng)域，自主安全將成為未來(lái)一段時(shí)間的主旋律。在此背景下，提出了一種雙控制系統(tǒng)切換的工業(yè)控制系統(tǒng)核心控制器自主創(chuàng)新能力建設(shè)方案。系統(tǒng)選用了主流進(jìn)口PLC產(chǎn)品和全國(guó)產(chǎn)PLC產(chǎn)品，設(shè)計(jì)搭建了一套并行可切換的雙控制系統(tǒng)，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)各類終端設(shè)備進(jìn)行信號(hào)采集與切換控制。通過(guò)對(duì)比兩套PLC控制系統(tǒng)的功能、性能，驗(yàn)證該方案能夠?qū)崿F(xiàn)國(guó)產(chǎn)PLC可達(dá)到進(jìn)口PLC同等技術(shù)水平、實(shí)現(xiàn)同等功能，且系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定、可靠。該方案在不破壞現(xiàn)有工控系統(tǒng)場(chǎng)景的情況下，以低成本的方式逐步進(jìn)行驗(yàn)證推廣，為工業(yè)控制系統(tǒng)核心控制器國(guó)產(chǎn)化提供技術(shù)支撐。

發(fā)表于：1/21/2025

基于小波分析的水電站饋線故障快速檢測(cè)算法研究[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)水電站饋線微機(jī)繼電保護(hù)裝置常用采樣算法時(shí)間偏長(zhǎng)的現(xiàn)狀，以及現(xiàn)代化繼保裝置對(duì)于切斷故障的時(shí)效性要求越趨嚴(yán)格，提出了一種基于Symlets5小波的饋線微機(jī)保護(hù)算法。通過(guò)研究分析Symlets5小波分解重構(gòu)后的故障信號(hào)高頻分量波形模極大值，發(fā)現(xiàn)Symlets5小波算法最快能夠在故障發(fā)生后在2/n~5/n周期內(nèi)判定短路故障的發(fā)生，并計(jì)算出故障后信號(hào)幅值。Symlets5小波算法可作為保護(hù)算法啟動(dòng)的判據(jù)或者與其他算法配合使用，可大大提高饋線保護(hù)裝置切斷故障線路的時(shí)效性，保護(hù)水電站饋線運(yùn)行安全。

發(fā)表于：1/20/2025

數(shù)字示波器模擬輸入帶寬測(cè)試方法研究[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

分析了數(shù)字示波器帶寬的概念，研究分析兩種示波器帶寬測(cè)試方法。搭建示波器帶寬測(cè)試專用硬件平臺(tái)，并實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化測(cè)試。測(cè)試了指定示波器產(chǎn)品的帶寬，使用提出的方法得到對(duì)應(yīng)的波特圖，驗(yàn)證了方法的可行性。該硬件平臺(tái)和自動(dòng)化測(cè)試方法不僅適用于示波器帶寬測(cè)試，而且適用于各類數(shù)據(jù)采集產(chǎn)品的模擬輸入帶寬測(cè)試。

發(fā)表于：1/20/2025

適用于超聲電機(jī)驅(qū)動(dòng)器的雙H橋電路設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

超聲電機(jī)作為新型電機(jī)，其電機(jī)驅(qū)動(dòng)器的設(shè)計(jì)至關(guān)重要。基于0.18 μm高壓CMOS工藝設(shè)計(jì)了一款適用于超聲電機(jī)驅(qū)動(dòng)器的雙H橋集成電路，本集成電路包含兩個(gè)相同的獨(dú)立裸芯，搭配簡(jiǎn)單的外圍電路能夠?qū)崿F(xiàn)兩路不同相位電壓的輸出。同時(shí)，內(nèi)部集成了邏輯控制模塊可兼容TTL、CMOS兩種輸入電平，集成自適應(yīng)死區(qū)控制可避免同一橋臂直通。最后，通過(guò)驗(yàn)證板實(shí)測(cè)可滿足100 kHz的兩路不同相位電壓的輸出，可完成對(duì)超聲電機(jī)的有效驅(qū)動(dòng)。

發(fā)表于：1/20/2025

一種基于AHB總線DMA控制器驗(yàn)證方法[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

發(fā)表于：1/20/2025

基于AES和SM4加密算法的固態(tài)硬盤設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][信息安全]

硬盤安全存儲(chǔ)是固態(tài)硬盤（SSD）相關(guān)技術(shù)中的一個(gè)核心問(wèn)題。基于SATA接口，提出了一種在SSD控制器設(shè)計(jì)時(shí)，添加硬件模塊實(shí)現(xiàn)多種加密算法來(lái)進(jìn)行SSD存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的加解密方法，實(shí)現(xiàn)了AES和SM4兩種算法。實(shí)驗(yàn)表明，方案中設(shè)計(jì)的SSD進(jìn)行加密讀速率為223 MB/s，寫速率159 MB/s，提出的加密算法對(duì)SATA硬盤的讀寫速度無(wú)影響。方案中的加密算法為硬件并行輸入，對(duì)SATA接口的速度和其他因素沒(méi)有干擾，因此保證了加密速度較快、兼容性高、安全性高和靈活性強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。

發(fā)表于：1/20/2025

SerDes鏈路協(xié)同仿真與無(wú)源鏈路優(yōu)化設(shè)計(jì)[人工智能][工業(yè)自動(dòng)化]

隨著SerDes鏈路信號(hào)傳輸速率的提升，信道鏈路經(jīng)過(guò)芯片封裝和印刷電路板過(guò)孔、AC電容和連接器等，會(huì)導(dǎo)致信號(hào)完整性（Signal Integrity， SI）挑戰(zhàn)進(jìn)一步增大。提出基于SerDes 32 Gbps-NRZ信道傳輸系統(tǒng)，優(yōu)化無(wú)源信道中的BGA過(guò)孔、AC耦合電容焊盤、FMC連接器（FPGA Mezzanine Card Connector）處Pin腳設(shè)計(jì)，提升了通道阻抗的一致性，建立了更為準(zhǔn)確的無(wú)源鏈路通道模型，并結(jié)合芯片有源IBIS-AMI模型，對(duì)比分析優(yōu)化前后鏈路信道對(duì)眼圖的影響，保證了32 Gbps-NRZ高速信號(hào)的穩(wěn)定傳輸。

發(fā)表于：1/20/2025

基于ERNIE-CAB-CNN的稀土專利文本分類模型[EDA與制造][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)稀土專利文本專業(yè)性強(qiáng)的特點(diǎn)以及現(xiàn)有的文本分類方法存在的不足，鑒于類別注意力在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用和取得的良好效果，提出了一種用于文本分類的類別注意力模塊（Category Attention Module，CAB），并結(jié)合預(yù)訓(xùn)練模型ERNIE和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）構(gòu)建了一個(gè)用于稀土專利文本分類的創(chuàng)新模型ERNIE-CAB-CNN。模型使用ERNIE對(duì)專利文本進(jìn)行向量化，得到語(yǔ)義信息更加豐富的向量表示后，通過(guò)CAB為文本中各個(gè)類別的重要特征賦予較高權(quán)值，使模型可以更準(zhǔn)確地區(qū)分不同類別的特征。最后用CNN進(jìn)一步提取文本中其他關(guān)鍵局部特征，得到的最終文本向量表示用于分類。通過(guò)Patsnap專利數(shù)據(jù)庫(kù)官方網(wǎng)站檢索下載稀土專利數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，稀土專利文本分類模型ERNIE-CAB-CNN在測(cè)試集上分類的準(zhǔn)確率、精確率、F1分?jǐn)?shù)分別為82.68％、83.2％、82.06％，取得了良好的分類效果。

發(fā)表于：1/20/2025

基于動(dòng)態(tài)自適應(yīng)計(jì)算引擎的MobileNetV3網(wǎng)絡(luò)加速器設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

現(xiàn)有面向高效輕量化MobileNetV3網(wǎng)絡(luò)的加速方法通常采用高度定制的計(jì)算引擎進(jìn)行模型計(jì)算，從而限制了加速器的可擴(kuò)展性使其僅適用于小型網(wǎng)絡(luò)或資源豐富的硬件平臺(tái)。針對(duì)此問(wèn)題，提出了基于動(dòng)態(tài)自適應(yīng)計(jì)算引擎的MobileNetV3網(wǎng)絡(luò)加速器。首先，設(shè)計(jì)了局部感知區(qū)域卷積的流水線推理架構(gòu)實(shí)現(xiàn)特征、權(quán)重的高度并行處理和緩沖調(diào)度。其次，提出全局自適應(yīng)的點(diǎn)卷積方法優(yōu)化點(diǎn)卷積，并結(jié)合空間探索獲得最優(yōu)的參數(shù)配置以實(shí)現(xiàn)最大計(jì)算并行性。此外，加速器可以根據(jù)模型參數(shù)變化動(dòng)態(tài)配置以適應(yīng)不同場(chǎng)景。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示加速器推理速度為8 F/s，是現(xiàn)有方法速度的2.7倍。

發(fā)表于：1/20/2025

基于深度學(xué)習(xí)的植物病害圖像識(shí)別算法綜述[人工智能][其他]

植物病害對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和糧食安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅，及時(shí)準(zhǔn)確地識(shí)別和處理成為關(guān)鍵步驟。綜述了深度學(xué)習(xí)在植物病害識(shí)別中的應(yīng)用現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)及未來(lái)發(fā)展方向。首先介紹了植物病害的重要性和傳統(tǒng)識(shí)別方法的局限性，然后探討了深度學(xué)習(xí)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)及其在植物病害識(shí)別中的應(yīng)用前景，特別是YOLO系列模型在植物病害實(shí)時(shí)檢測(cè)中的應(yīng)用。同時(shí)對(duì)比了常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)算法在植物病害識(shí)別中的性能，以及對(duì)數(shù)據(jù)集多樣性、實(shí)時(shí)性和災(zāi)難性遺忘等挑戰(zhàn)進(jìn)行了分析。最后，提出了持續(xù)學(xué)習(xí)和模型更新的重要性，并展望了未來(lái)研究方向。

發(fā)表于：1/20/2025

IW610系列：為物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化的Wi-Fi 6三頻無(wú)線解決方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

在當(dāng)今的智能家居和工業(yè)自動(dòng)化環(huán)境中，不同的終端設(shè)備通過(guò)多種無(wú)線協(xié)議進(jìn)行無(wú)縫交互至關(guān)重要。恩智浦宣布推出IW610系列，這是一款突破性、成本和功耗優(yōu)化的Wi-Fi 6、BLE、802.15.4三頻無(wú)線解決方案，旨在提供高網(wǎng)絡(luò)效率和超低延遲。無(wú)論是構(gòu)建新一代智能家居，還是擴(kuò)展工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案，IW610系列都能夠提升連接，提供更快、更智能的交互所需的可靠基礎(chǔ)。

發(fā)表于：1/17/2025

變壓器測(cè)試方案設(shè)計(jì)及選擇[測(cè)試測(cè)量][智能電網(wǎng)]

變壓器測(cè)試方案設(shè)計(jì)及選擇

發(fā)表于：1/13/2025

變壓器完整測(cè)試所需儀器介紹[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

變壓器完整測(cè)試所需儀器介紹

發(fā)表于：1/13/2025

變壓器參數(shù)介紹[測(cè)試測(cè)量][智能電網(wǎng)]

變壓器的參數(shù)是描述其性能和特性的關(guān)鍵指標(biāo)，以下是變壓器的主要參數(shù)及其詳細(xì)說(shuō)明：

發(fā)表于：1/13/2025