使用有安全保障的闪存存储构建安全的汽车系统

最新设计资源

恩智浦发布S32 CoreRide开放平台[模拟设计][汽车电子]

恩智浦发布S32 CoreRide开放平台，突破软件定义汽车开发的集成障碍

发表于：4/9/2024

意法半导体碳化硅数位电源解决方案被肯微科技采用 　　[电源技术][消费电子]

　　2024 年 3 月 29 日，中国—服务横跨多重电子应用领域的全球半导体领导厂商意法半导体（STMicroelectronics，简称ST；纽约证券交易所代码：STM）宣布与高效能电源供应领导厂商肯微科技合作，设计及研发使用ST被业界认可的碳化硅（SiC）、电气隔离和微控制器的服务器电源参考设计技术。该参考方案是电源设计数位电源转换器应用的理想选择，尤其在服务器、数据中心和通信电源的领域。

发表于：4/8/2024

S32N系列可扩展处理器，可提供超级集成的汽车功能解决方案[嵌入式技术][汽车电子]

随着未来汽车向软件定义转变，汽车的功能和特性更多的是通过软件代码来设定，而非传统的控制器硬件。这一转变要求我们采用全新的设计理念

发表于：4/3/2024

手把手教你制作高速吹风机[模拟设计][消费电子]

高速吹风机, MCU, Linko, 凌鸥, Synergy, 世辉

发表于：3/27/2024

为何10BASE-T1S是汽车通讯中缺失的以太网链接[通信与网络][汽车电子]

　　摘要 　　新的IEEE汽车以太网标准不断涌现，10BASE-T1S是最新的以太网标准之一。本文讨论汽车行业影响汽车电子/电气（E/E）架构变化的发展趋势，以及新10BASE-T1S标准如何支持和推动这种新架构的部署。

发表于：3/27/2024

紧凑型电源模块推动汽车电气化[电源技术][汽车电子]

　　汽车电气化掀起了一场前所未有的研发浪潮，包括优化供电网络、本地及全球充电基础设施。由于这个问题的复杂性，有必要探索新的方法并开发创造性的解决方案。高密度电源模块为设计、扩展和适应当今汽车电气化的快速发展步伐带来了巨大的灵活性。

发表于：3/27/2024

VICOR的48V供电架构可以支持12V系统[电源技术][汽车电子]

特斯拉全新推出的CyberTruck完全取消了传统的12V低压供电网络，转而全部采用48V配置。这可能是大多数汽车制造商的最终目标，但电源模块可以帮助立即轻松过渡到48V电源，允许汽车制造商继续使用所有可靠的传统12V设备，同时为未来的48V汽车做好规划。

发表于：3/26/2024

【做信号链，你需要了解的高速信号知识（二）】高速的挑战 – 抖动和眼图[测试测量][工业自动化]

　　做高速的工程师最头疼的问题就是抖动和眼图测量Fail。抖动和眼图测量就像是一个照妖镜，任何一个设计不当，都可能会导致抖动和眼图结果的恶化，而要解决抖动和眼图问题，工程师往往无从下手。

发表于：3/26/2024

管窥校准沟通之道， 有效沟通是成功校准的基础[测试测量][工业自动化]

　　泰克深知，校准服务提供商与客户沟通的准确性和一致性对于校准过程的成功至关重要。我最近有幸与 A2LA 的 Stephanie Morin 在一场网络研讨会中聚焦校准领域，探讨了一些重点话题，具体如下。我们旨在解读常见的行业术语，找出沟通障碍，并向您展示如何通过有关各方的密切合作来消除这些障碍。

发表于：3/26/2024

电动汽车无线电池管理革命已经开始，投资回报潜力巨大[电源技术][汽车电子]

　　电动汽车（EV）行业向无线电池管理系统（wBMS）的演进在许多方面都是不可避免的。对于任何饱受有线系统固有的复杂性、BOM成本、空间和人力代价所困扰的人来说，无线BMS相对于有线BMS的优势是非常明显的，无论针对什么应用。

发表于：3/26/2024

新思科技推出业界首个1.6T以太网IP整体解决方案[人工智能][数据中心]

　　加利福尼亚州桑尼维尔，2024年3月13日 – 新思科技（Synopsys, Inc.，纳斯达克股票代码：SNPS）近日宣布，正式推出业界首个1.6T以太网IP整体解决方案，该方案大幅提升数据密集型人工智能（AI）工作负载的带宽和吞吐量。超大规模数据中心是万物智能时代的重要支柱，亟需高带宽、低延迟的芯片和接口来快速处理PB级数据。新思科技全新1.6T以太网IP解决方案将助力芯片开发团队面向AI和数据中心网络应用打造业界速度领先的芯片。

发表于：3/25/2024

简化退化模型的真实图像超分辨率网络[人工智能][信息安全]

图像超分辨率任务常用双三次下采样以构造数据集训练网络，但双三次下采样由于退化模型固定，导致网络泛化能力低，无法用于真实世界低分辨率图像。为解决上述问题本文提出预处理模块，通过预处理模块与双三次下采样数据集得到的网络相结合，在减少资源消耗的同时提高其泛化能力。此外，还针对不同的精度需求设计了特征学习训练策略和多任务联调策略。通过根据不同需求采用相应的训练策略，在满足精度需求的同时具有消耗计算资源少、训练速度快以及适用范围广的特点。实验证明，增加预处理模块的网络以较少的模型参数增加量换取了重建效果和感知质量方面的较大提升，并且通过不同策略实现了进一步的精度提高。

发表于：3/25/2024

基于CNN-Transformer混合构架的轻量图像超分辨率方法[人工智能][信息安全]

针对基于混合构架的图像超分模型通常需要较高计算成本的问题，提出了一种基于CNN-Transformer混合构架的轻量图像超分网络STSR（Swin Transformer based Single Image Super Resolution）。首先，提出了一种并行特征提取的特征增强模块（Feature Enhancement Block，FEB），由卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和轻量型Transformer网络并行地对输入图像进行特征提取，再将提取到的特征进行特征融合。其次，设计了一种动态调整模块（Dynamic Adjustment，DA），使得网络能根据输入图像来动态调整网络的输出，减少网络对无关信息的依赖。最后，采用基准数据集来测试网络的性能，实验结果表明STSR在降低模型参数量的前提下仍然保持较好的重建效果。

发表于：3/25/2024

一种用于辅助兵棋推演的快速决策框架研究[其他][信息安全]

基于一般的决策和规划流程，提出了一个面向兵棋推演的快速决策框架（Rapid Military Decision Framework，RMDF），该框架针对异构实体模型，通过分层的网格环境对复杂推演环境简化建模，将推演实体的作用效果，简化为地面、海上和空中三个网格环境层次上的作用效果，并以热图的形式在网格环境中显示，通过推演实体的核心参数来确定其性能模型和行为模型，并基于一致性包算法实现任务分配，生成备选行动策略，通过快速仿真实现推演策略的迭代优化，能够在推演之前或推演期间提供行动方案的快速评估，可以有效地辅助兵棋推演指挥人员进行复杂态势下的兵棋推演。

发表于：3/25/2024

基于遗传算法和LightGBM的网络安全态势感知模型[其他][信息安全]

针对传统烟草工业系统中的网络流量异常检测方法存在的特征间联系和上下文信息丢失等问题，提出了一种基于遗传算法改进的LightGBM模型，此模型能够使得模型避免陷入局部最优情况。首先通过计算构建树模型对数据降维，从高维数据中挖掘出对于检测效果影响重要的关键特征信息，并使用提出的模型对这些关键特征信息进行分析。为了评估模型的有效性与优越性，使用准确率和损失进行模型评价，并与其他网络流量异常检测模型Tabular model、TabNet、LightGBM、XGBoost进行对比。使用公开数据集 CIC.IDS.2018 进行实验分析。结果表明，在高特征的网络安全态势感知下，多分类和二分类的识别准确率分别达99.43%和99.87%，在低特征情况下，多分类和二分类的识别准确率分别达98.73%和99.39%，具有较高准确率以及良好的灵活性和鲁棒性。

发表于：3/25/2024