简介：MAX6662是Maxim公司推出的一款12位数字温度传感器，广泛应用于汽车电子、HVAC、冷却器、测试设备等方面；但由于它的数据传输方式为SPI三线方式，不同于标准的SPI四线方式，给应用带来了许多不便。本文利用MCS-51系列单片机的三条I／O口线模拟了该传感器的SPI总线，成功地实现了传感器和单片机的通信。

简介：当前主流的运动目标检测方法存在计算量大、计算速度慢和无法实时检测等问题。本文以室外场景下的视频作为研究对象,在特征提取方面利用HOG特征和颜色特征相结合的特征融合方法,使用主成分分析法对特征维度进行降维,克服了单特征描述能力不全面的问题和多个特征数据量大的问题;在分类器设计方面,本文使用经过调优结构后的BP神经网络,克服了模式识别检测时间长的问题。实验结果表明,该算法相对于当前主流的HOG+SVM算法,在INRIA运动目标数据库上对运动目标的检测率达到92%,且速度较快。

简介：研究基于深度强化学习技术的避障场景的算法模型设计，采用改进岛深度Q网络（DeepQ-lesrningNet-work，DQN）算法克服了Q-learning表名式算法在连续状态下导致内存不足的局限性。鉴于学习过程中奖励稀疏导致很艰难获得较好结果的情况，改进奖利机制，增知实时奖惩作为补充，解决学习耗时长和练不稳定的问题：采用相对角度、位置金和距离等信息，相比绝对坐标信息可以更有效的躲障碍物。不同于基于栅格法／可视图法等传统人为策略避障算法，深度强化学习算法DQN能够在缺乏先验知识的条件下具备自主决策能力，因此适用性更强。该技术可应用在仓储无人车、巡佥机器人、无人机等现实场景。

简介：针对目前电子装配车间自动化水平低、传统作业过程中产品加工装配效率低下的问题，提出了一种适用于电子装配车间生产智能排程的改进遗传退火算法。首先，根据电子装配车间特点建立了车间排程的数学模型，该模型以最小化最大完成时间和客户满意度指标为总目标函数。其次，在遗传算法的基础上，引入了模拟退火的思想，以模拟退火替代变异操作保证基因的多样性，引入了最优解存储器，保证适应度值一直往最优化方向发展。最后，采用FT06基准问题数据验证了遗传退火算法的有效性，并给出了动态干扰下的再调度方法及甘特图。

简介：针对在一定大小的内存空间中Jave虚拟机在处理大型Jave程序时，Jave对象之间频繁交互导致内存占用高、处理效率低的问题，给出了减少Jave对象占用内存空间的三种布局规则。该规则利用Jave虚拟机运行机制，综合对象属性及影响内存空间大小等指标，得出相同对象不同属性之间按规则存放顺序的最优方法。结果表明，相对传统的相同对象不同属性之间无规则的存放方法，按规则存放顺序的方法能够大幅度节省内存空间，并有效提高Jave虚拟机的运行效率，程序对象越多，该方法对内存空间的节省和计算效率的提高效果就越明显。

简介：大数据背景下物联网已成为社会与学术界共同关注的研究热点,对物联网领域的研究现状进行梳理与总结有助于该领域的研究发展,并为相关学者后续研究提供参考和借鉴。通过文献计量统计方法,对CNKI收录的国内物联网研究文献进行统计分析,利用可视化软件绘制了科学知识图谱来揭示该领域核心作者团体、研究主题热点、热点演化趋势,从横向与纵向两个视角全景扫描了国内物联网研究的知识结构和知识特征。从横向看,国内物联网研究已广泛开展,形成了多个显著的合作团体并出现了高影响力论文;从纵向看,研究主题包括3个方面,研究演进经历了3个阶段,分析了各主题、阶段的主要研究内容以发现热点及发展趋势,为后续研究提供参考。

简介：在高速链路中，差分线由于具有很高的鲁棒性从而应用广泛，因此差分线的补偿就显得至关重要。以寻找最优的补偿方法为研究目的，结合实际PCB工作中的层叠结构，通过在HFSS和ADS中搭建模型，对比验证不同补偿方式对差分信号质量的影响。最后，指出存在的问题并总结归纳解决方法，为今后PCB布线中差分信号线的补偿方式提出了一些建议。

简介：系统功耗是阻碍当今世界便携式电子产品发展的一个重要因素。降低系统功耗的核心是运用适当的电源管理（powermanagement）策略，关键是准确反映和利用系统状态信息和任务信息。本文从任务信息和系统状态两个角度，分析系统设备电源管理策略和方法，并提出一个基于最高决策的系统级电源管理模块构架。

简介：在工业物联网高速发展的同时，伴随着网络安全威胁的急逮攀升，准确检测到威胁工业物联网安全的入侵行为是极其重要的。本文简要分斩了工业物联网所面临的网络安全问题，采用了6种基于机器学习算法的入侵检测技术，并对应用效果进行对比分析。通过实验验证了入侵检测的有效性，并对下一阶段的研究方向做出了展望。

简介：在嵌入式系统越来越复杂的情况下，一个设计糟糕的系统，其运行行为很难、甚至不可能预测，设计所带来的风险也就越来越大。本文为嵌入式系统软件设计提供了一种实用、简捷的设计模式。该模式将嵌入式系统的图形界面、业务控制流程和输入／输出设备操作进行有效的解耦合，使得系统的软件易于实现、测试与维护。

简介：针对E^2PROM写入寿命有限的缺点，首先提出了分区域遍历轮循的数据动态存储策略，给出了定义E^2PROM数据存储协议的方法，详细阐述了这种策略的程序设计思路；接着以一种增量型计数器的设计为例，提出了另一种“写零计数”的E^2PROM数据遍历轮循存储策略，阐述了设计思路，通过对比发现，采用这两种存储策略能有效地提高E^2PROM写入寿命，且程序设计简单可行。

简介：无线传感器网络栅栏覆盖在入侵监测领域发挥着重要的作用，知何高效、低代价地构建栅栏以及栅栏出现间隙后如何修复是重点研究问题。针对该问题提出一种能耗优先的WSN栅栏覆盖方法，首先根据静态传感器节点构建全连接拓扑图，然后将全连持拓扑图转换为可移动节点需求拓扑图，接着采用K一最每路径算法和匈牙利算法选择可移动节点需求拓扑图中的最佳栅栏构建路径并派遣可移动节点完成栅栏的构建。该方法在充分利用静态传感器节点的基础上派遣少量可移动传感器节点即可完成栅栏的构建。实验结果表明在栅栏构建和修复方面与其他方法相比节约了能量，且栅栏修复率比Optimal方法提高了8％．

简介：在电子设备启动的瞬间,产生的浪涌电流问题异常突出,可能会导致供电系统的各类故障。本文分析了设备启动输入浪涌电流产生的原因,并对传统浪涌电流抑制电路的优缺点进行了分析,提出了一种由NMOSFET管和功率电阻组成的新型浪涌电流抑制电路,并对电路关键参数选取进行了分析。经实验,该电路具有显著抑制电源启动浪涌电流的效果,提高了电源的适应性和品质。

简介：嵌入式跨平台虚拟软件是一种将RISC硬件体系结构虚拟成CISC硬件体系结构平台。本文的研究目的是通过在RISC体系硬件平台添加一个软件层，实现一个虚拟而且兼容X86的硬件平台，从而顺利地运行X86平台下的所有操作系统、应用程序等X86系列软件。重点讲述嵌入式跨平台虚拟机CPU虚拟设计和bootloader设计。嵌入式跨平台虚拟软件技术在嵌入式行业中有较高的应用价值。

简介：在丝绸等织物生产过程中,经常会出现织物产生非正常花纹的缺陷。目前对织物缺陷的检测主要是通过人工肉眼判别,该方法花费时间长、人工成本高,会给企业带来较大的经济负担。本文通过使用BP和SAE两种神经网络对织物进行缺陷检测,并判断是何种缺陷:首先介绍了使用BP神经网络对大量样本训练并保存,得到最佳权值,从而实现对于图像的缺陷检测和分类;训练样本通过SAE深度神经网络训练得到重构图像,再不断微调参数,获得最佳的权重数值,运用滤波器过滤噪声,最终得到结果。通过大量的实验,结果表明两种方法对织物缺陷检测均具有非常良好的效果,充分证明了深度神经网络在工业生产织物过程中运用的可行性。

简介：传统的消费级或者企业级固态硬盘控制器芯片中,为了节省功耗、减小面积和成本,通常会采用单核CPU进行数据通路和命令通路的计算处理。随着固态硬盘的广泛应用,SSD已经应用在数据中心、存储设备、消费电子等诸多领域。由于计算任务量的急剧增大,导致控制器芯片的CPU负载越来越重,影响到了数据读写的带宽和IOPS等指标;如果采用更高计算能力的CPU核,又面临着功耗和成本的增加。本文提出了一种新型的固态硬盘存储器芯片架构,采用了异构计算的理念,应用一颗DSP来处理额外的计算任务,能够使得控制器芯片在计算能力和成本竞争力中取得平衡。

简介：传统的生物医学命名实体识别方法需要大量的标注数据样本,但是在实际应用中标注样本代价高昂。为降低生物医学命名实体识别对标注样本的需求,本文提出通过使用PU学习中的两步法方法,将生物医学命名实体识别问题转化为PU场景下的命名实体识别问题。在第一步中分别使用1-DNF、Spy、NB和Rocchio算法在未标注数据中抽取强负例,然后在已有的正例数据和强负例数据的基础上构建隐马尔可夫模型,最后对待分类数据进行命名实体识别。在GENIA语料库上的实验结果显示,在标注数据较少的情况下,通过使用PU学习方法的两步法构建分类模型,其性能显著优于直接使用标注数据构建的分类模型,同时降低了人工标注数据的成本。

简介：深度学习算法在物联网终端设备上的应用存在着系统开销控制与保证精度和实时性之间平衡的问题。本文提出了一种在云和终端设备上分布式混合部署深度学习神经网络的方法:压缩深度神经网络在本地终端上执行快速的推理运算;当系统基于可信表现的判断标准需要进一步处理时,中间数据可传输至云服务器端,进一步利用云端的深层深度神经网络进行处理,以提高系统的表现精度。本文给出了深度神经网络在终端设备上部署时和在终端与云端上混合部署时进行推理运算的量化比较效果,结果显示此种方法兼顾了深度神经网络的系统开销和准确率。

简介：本文研究了一种基于分布式光纤传感器的大坝安全监控系统。系统可实时监控、预警大坝温度、应变、裂纹、位移和渗漏等信息，监测大坝上下游水位信息、区域降雨量信息等，旨在大坝施工和运行期间监测大坝的各个安全参数，确保大坝的安全。系统采用了分布式光纤监测系统，集成光纤的感应和传输功能于一体，为防御大坝可能造成的洪水灾害，提供快速技术支撑。

简介：利用无线射频识别技术实现电动车防盗,已经在很多城市得到良好的运用,挖掘电动车的过车数据,从中发现用户行为规律,挖掘有价值的潜在信息,具有非常重要的意义。本文研究了基于RFID的电动车运行数据的挖掘和分析算法,给出了频繁轨迹模式的定义,提出利用带权无环图计算频繁轨迹的方法。经实际验证,该挖掘算法的结果符合现实状况。