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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(rèn)證證書。

發(fā)表于：7/29/2025

基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的以太坊 MEV 交易防護(hù)與交易排序優(yōu)化[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

以太坊交易排序中的最大可提取價(jià)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(luò)公平性并推高Gas費(fèi)用。為抑制MEV行為和優(yōu)化公平性，同時(shí)提升系統(tǒng)效率，提出了一種基于深度 Q 網(wǎng)絡(luò)（DQN）的交易排序優(yōu)化方法。通過設(shè)計(jì)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(xué)習(xí)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(yàn)證了該方法的有效性。實(shí)驗(yàn)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(fèi)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(shí)搭建的閉環(huán)實(shí)驗(yàn)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(luò)][信息安全]

針對分布式拒絕服務(wù)攻擊(DDoS)數(shù)據(jù)流量樣本容量大、數(shù)據(jù)特征多的特點(diǎn)以及檢測分類準(zhǔn)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(yù)處理和特征篩選的基礎(chǔ)上，構(gòu)建LightGBM檢測模型和多分類模型。同時(shí)在模型預(yù)訓(xùn)練時(shí)，采用隨機(jī)網(wǎng)格搜索與貝葉斯超參數(shù)優(yōu)化技術(shù)實(shí)現(xiàn)超參數(shù)自動調(diào)優(yōu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型在檢測與分類任務(wù)上能達(dá)到98.34%的準(zhǔn)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(jī)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)建模與量化評估研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

針對巡檢無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)建評估模型并進(jìn)行量化評估，為其安全防護(hù)提供支持。研究方法上，綜合運(yùn)用文獻(xiàn)研究、案例分析、理論建模及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證法，首先識別風(fēng)險(xiǎn)，然后結(jié)合層次分析法（AHP）與模糊綜合評價(jià)法構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評估模型，同時(shí)構(gòu)建量化評估指標(biāo)體系，明確評估方法與標(biāo)準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)選取不同型號無人機(jī)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(shí)際相符，能準(zhǔn)確評估風(fēng)險(xiǎn)。研究結(jié)論為巡檢無人機(jī)安全防護(hù)提供理論與實(shí)踐指導(dǎo)依據(jù)。

發(fā)表于：7/28/2025

民用無人機(jī)商用密碼技術(shù)應(yīng)用與安全性評估研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

針對無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)，深入研究了商用密碼技術(shù)在民用無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)中的作用，提出了商用密碼應(yīng)用與測試驗(yàn)證方案。該方案構(gòu)建了無人機(jī)系統(tǒng)在實(shí)際業(yè)務(wù)環(huán)境中的運(yùn)行場景，設(shè)計(jì)了密碼應(yīng)用驗(yàn)證流程，對身份認(rèn)證、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)存儲等環(huán)節(jié)進(jìn)行了功能及性能測試，對無人機(jī)劫持場景進(jìn)行了對比測試。測試數(shù)據(jù)顯示，應(yīng)用商用密碼后，無人機(jī)系統(tǒng)的安全性得到有效提升；加密處理時(shí)延對性能影響較小，保證了實(shí)時(shí)通信性能；國密算法和國際算法性能持平。該研究為無人機(jī)密碼應(yīng)用提供了技術(shù)支撐，有利于無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全能力提升。

發(fā)表于：7/28/2025

半導(dǎo)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(yù)計(jì)將超過 17,000 太瓦時(shí)，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(shí)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(jìn)程持續(xù)加速，自動化應(yīng)用不斷拓展，而能夠支撐這一演進(jìn)的半導(dǎo)體技術(shù)至關(guān)重要。

發(fā)表于：7/24/2025

負(fù)責(zé)任的賦能技術(shù)實(shí)現(xiàn)邊緣AI全面適用[人工智能][汽車電子]

　　當(dāng)部分人仍在探索AI的應(yīng)用方式時(shí)，恩智浦已著眼未來，提出關(guān)鍵問題：如何確保AI以安全、可靠且負(fù)責(zé)任的方式運(yùn)行？通過與技術(shù)、政府及商界精英的合作，使其真正落地，正是負(fù)責(zé)任AI（Responsible AI）成為焦點(diǎn)的關(guān)鍵。

發(fā)表于：7/24/2025

多芯粒異構(gòu)集成的雷達(dá)探測微系統(tǒng)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][安防電子]

超寬帶探測雷達(dá)，因其高分辨率、高抗干擾能力和強(qiáng)穿透性等優(yōu)點(diǎn)而獲得了廣闊的發(fā)展前景及市場。當(dāng)前生命探測雷達(dá)趨于復(fù)雜化，這導(dǎo)致雷達(dá)系統(tǒng)體積、重量變大，限制了其在復(fù)雜救援、探測現(xiàn)場的應(yīng)用。系統(tǒng)級封裝技術(shù)（SiP）有效地解決了上述問題，它將多個(gè)具有不同類型的電子元器件組裝成為能實(shí)現(xiàn)特定功能的單個(gè)標(biāo)準(zhǔn)封裝體。與板級設(shè)計(jì)相比，實(shí)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。基于微系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)了一套小型化生命探測雷達(dá)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了較好的便攜性，為各類儀器小型化設(shè)計(jì)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(jìn)頻探地雷達(dá)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

步進(jìn)頻探地雷達(dá)（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(yīng)用。然而，傳統(tǒng)的步進(jìn)頻GPR硬件實(shí)現(xiàn)較為陳舊，無法同時(shí)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(shè)計(jì)了雙鎖相環(huán)發(fā)射機(jī)和數(shù)字固定中頻結(jié)構(gòu)接收機(jī)，實(shí)現(xiàn)了一套新型的高分辨率步進(jìn)頻GPR硬件系統(tǒng)。為解決超寬帶步進(jìn)頻率信號諧波干擾問題，設(shè)計(jì)了新型的帶通濾波器組。多組環(huán)回和實(shí)地探測實(shí)驗(yàn)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(jìn)頻GPR硬件的研發(fā)提供了有價(jià)值的參考。

發(fā)表于：7/24/2025

基于FMEA的多電力設(shè)備故障預(yù)測維護(hù)算法[模擬設(shè)計(jì)][智能電網(wǎng)]

針對大型電廠多個(gè)異常運(yùn)行開關(guān)柜的維修問題，當(dāng)前維護(hù)方案往往忽視了設(shè)備內(nèi)部復(fù)雜部件間緊密相連的相互作用，這對于包含各種運(yùn)動和固定的零部件的開關(guān)柜而言，其適用性顯得尤為不足。鑒于此，提出了一種預(yù)測性維修調(diào)度策略，此方法旨在雙重目標(biāo)下尋求最佳平衡點(diǎn)。首先，采用FMEA技術(shù)，得出更為貼近實(shí)際的失效概率預(yù)測。隨后，設(shè)計(jì)了一套綜合風(fēng)險(xiǎn)評估體系，該體系不僅考慮了開關(guān)設(shè)備故障可能給電網(wǎng)帶來的損失，還全面評估了維護(hù)活動所伴隨的成本與效益。為驗(yàn)證該方法的實(shí)效性，選取一個(gè)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(shí)間間隔的維護(hù)策略，提出的方法在成本效率上實(shí)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(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][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(yīng)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(shí)不停機(jī)、數(shù)據(jù)保護(hù)以及在線維護(hù)的特殊需求。提出了一種新穎的綜合設(shè)計(jì)方案，在載板、FPGA、BIOS和BMC的配合下，實(shí)現(xiàn)了熱插拔功能和RAID功能。同時(shí)，依靠M.2固態(tài)硬盤引腳定義的不同實(shí)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(shí)鐘信號控制方式。該綜合設(shè)計(jì)方案不需要額外的硬件投入，以極高的成本效益實(shí)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(shí)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(zhǔn)確率低、實(shí)時(shí)性差等問題，設(shè)計(jì)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(luò)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(shí)現(xiàn)包括使用改進(jìn)區(qū)域生長算法對紅外圖像進(jìn)行分割，隨后計(jì)算Hu不變矩作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入特征。對于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，選擇7-10-1的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，訓(xùn)練后均方誤差為0.085，優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的0.136。在FPGA上實(shí)現(xiàn)時(shí)，采用定點(diǎn)數(shù)據(jù)量化、流水線結(jié)構(gòu)及并行計(jì)算方法，同時(shí)對Sigmoid激活函數(shù)應(yīng)用二次方程多段擬合。最終經(jīng)過仿真驗(yàn)證，該系統(tǒng)識別率達(dá)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(fù)用的可重構(gòu)I²C總線讀寫控制電路設(shè)計(jì)[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(shí)時(shí)性而采用FPGA作預(yù)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(yīng)對各類復(fù)雜使用場景給系統(tǒng)設(shè)計(jì)者帶來越來越多的挑戰(zhàn)。面對不斷激增的需求，F(xiàn)PGA設(shè)計(jì)中經(jīng)常暴露出可移植性差、平臺依賴性強(qiáng)、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(shè)計(jì)思想，提出一種總線控制電路的優(yōu)化策略，即基于組件復(fù)用的方法設(shè)計(jì)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(shí)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(shí)際的工程價(jià)值且已成功應(yīng)用于不同項(xiàng)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(shí)時(shí)提取方法[模擬設(shè)計(jì)][醫(yī)療電子]

遠(yuǎn)程光體積描記是非接觸式生理信號檢測領(lǐng)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(shí)時(shí)rPPG信號提取方法，旨在提高心率檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性。首先，通過小型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)視頻幀中的人臉檢測和跟蹤，準(zhǔn)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(guān)的頻率成分和信噪比較低的信號，從而優(yōu)化rPPG信號。實(shí)驗(yàn)在自建數(shù)據(jù)集上進(jìn)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(biāo)上均表現(xiàn)出色。綜上所述，所提出的方法在rPPG信號實(shí)時(shí)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(jī)器視覺的監(jiān)控視頻移動目標(biāo)輪廓提取算法[模擬設(shè)計(jì)][安防電子]

在監(jiān)控視頻中，移動目標(biāo)易受到邊緣模糊和背景噪聲干擾等影響，使得目標(biāo)輪廓提取結(jié)果不準(zhǔn)確。為此，提出基于機(jī)器視覺的監(jiān)控視頻移動目標(biāo)輪廓提取算法。采用機(jī)器視覺技術(shù)處理圖像，結(jié)合圖像背景模型建立像素高斯分布，并計(jì)算各個(gè)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(biāo)邊緣進(jìn)行編碼，標(biāo)識與預(yù)設(shè)閾值最接近的閉合邊緣，以此作為目標(biāo)輪廓粗定位結(jié)果，基于此，將目標(biāo)區(qū)域的統(tǒng)計(jì)分布參數(shù)融合到灰度光流圖像中，得到灰度差分圖像，進(jìn)而提取移動目標(biāo)輪廓。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在所提方法的應(yīng)用下，目標(biāo)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