頭條 美國FCC將禁止信通院等10家中國實驗室測試美國電子產品 剛剛，美國政府對中國電子實驗室機構出手。9月9日消息，美國聯邦通信委員會（FCC）今天發布通知，開始撤銷對第一批7家中國所謂“不良實驗室”（Bad Labs）機構的認證許可。同時，FCC表示，其對四家中國實驗室已經到期的認證采取不續簽方式。 最新資訊 基于改進OS-ELM的電子鼻在線氣體濃度檢測* 電子鼻是一種仿生傳感系統，該設備能夠同時對多種氣體進行識別，因此應用在許多領域當中。氣體濃度算法是電子鼻對氣體定量分析時的核心部分，為了提高電子鼻濃度檢測算法精度，提出一種基于在線序列極限學習機（Online Sequential-Extreme Learning Machine， OS-ELM）的預測模型。該模型通過一維卷積神經網絡（One Dimensional Convolutional Neural Network， 1DCNN）提取特征，使用OS-ELM對氣體濃度進行預測，并提出了一種改進的粒子群（Particle Swarm Optimization， PSO）算法以克服OS-ELM需人工調整模型參數的問題。由理論分析，改進的算法比傳統PSO算法有更強的搜索能力。實驗結果表明，所提模型對氣體的預測精度上較傳統的預測模型具有更高的預測精度和泛化能力。 發表于：10/23/2023 基于國產化云平臺的航天數據混合組播應用技術 構建了一種基于云架構的一體化計算機系統，系統國產化率100%。提出了基于國產化云平臺航天數據混合組播應用技術，實現了操作系統、云平臺、虛擬機CPU資源三個層面技術優化，解決了國產操作系統及云平臺網絡資源虛擬化對數據組播的性能瓶頸問題，提升了云平臺數據組播的性能。經過實際測試，提升后性能可滿足了航天任務中心業務使用需求。 發表于：10/23/2023 安全新衛士│采日能源故障預測系統再添領先技術！ 近日，采日能源儲能設備新一代熱失控預測技術成功研發，可大幅度降低用戶的用能風險，給用戶帶來更安全的保障，與采日能源邊緣計算設備MOFS，共同交付于后續的儲能項目中。 發表于：10/23/2023 鼎陽科技亮相中國高等教育博覽會，與觀眾共探產學融合之路 鼎陽科技亮相中國高等教育博覽會，與觀眾共探產學融合之路 鼎陽科技本次攜多款高端新品亮相中國高等教育博覽會，以SDS7000A系列12-bit高分辨率4GHz帶寬數字示波器及SNA6000A系列四端口26.5GHz矢量網絡分析儀驚艷全場，贏得眾多觀眾駐足圍觀。 發表于：10/18/2023 羅德與施瓦茨繼續推出先進的射頻測試測量解決方案 在2023年柏林歐洲微波周（EuMW 2023）上，R&S展示了三款專為W和D頻段應用量身定制的新產品：全新的R&S SFI100A寬帶中頻矢量信號發生器、R&S NRP170TWG熱功率傳感器和R&S FE110ST/SR收發前端，滿足科研人員對B5G和6G移動通信以及未來新型感知和汽車雷達設備或電路的表征要求。 發表于：10/16/2023 新思科技PCIe 6.0 IP與英特爾PCIe 6.0測試芯片實現互操作 加利福尼亞州桑尼維爾，2023年10月12日 -- 新思科技（Synopsys, Inc.，納斯達克股票代碼：SNPS）近日宣布，新思科技PCI Express（PCIe）6.0 IP在端到端64GT/s的連接下，成功實現與英特爾PCIe 6.0測試芯片的互操作性。 發表于：10/12/2023 2023進階電子測試測量儀器系列培訓：第十一講（上） 應廣大工程師網友的需求和建議，蔡光躍老師再次蒞臨電子技術應用直播平臺，共同打造2023進階電子測試測量儀器系列培訓，針對數字源表和矢量網絡分析儀兩款儀器進行詳解，深入介紹其基礎知識、工作原理、技術應用、選型要點和國際國內品牌以及國產化進程，歡迎您的參與！ 發表于：10/9/2023 簡化電動汽車充電器和光伏逆變器的高壓電流檢測 在任何電氣系統中，電流都是一個至關重要的參數。電動汽車 （EV） 充電系統和太陽能系統都需要檢測電流的大小，以便控制和監測功率轉換、充電和放電。電流傳感器通過監測分流電阻器上的壓降或導體中電流產生的磁場來測量電流。 發表于：10/8/2023 羅德與施瓦茨聯合IMST在2023年歐洲微波周上展示了衛星終端的有源相控陣天線OTA測試系統 具有波束賦型能力的相控陣有源天線是建立衛星終端與衛星之間通信的關鍵技術。在2023年的歐洲微波周（EuMW）柏林會議上，羅德與施瓦茨（以下簡稱“R&S公司”）聯合IMST展示了一種用于各種衛星通信（SATCOM）應用的大型波束賦型天線數的OTA解決方案。 發表于：10/8/2023 基于三維人臉數據增強的深度偽造檢測方法 隨著深度偽造技術的發展，深度偽造視頻的制作及傳播變得越來越容易，給社會帶來了巨大的安全風險，深度偽造檢測算法成為當前網絡安全領域的重要方向。聚焦于提出一種泛化性能更好、效率更高、可解釋性更強的深度偽造檢測算法，主要針對DFDC、FaceForensic++及CelebDF三個深度偽造視頻數據集進行實驗并以這三個數據集集中訓練出檢測模型，首先使用人臉檢測算法MTCNN提取人臉圖像，進而將EfficientNet網絡與Transformer架構相結合作為檢測模型，通過采用三維人臉數據增強、注意力機制以及全局局部融合方法對模型進行訓練和測試。模型在未使用型集成、知識蒸餾等方法的基礎上，達到了與最優檢測效果相當的檢測水平。 發表于：9/25/2023 ?…24252627282930313233…?
