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  • 简介:全球性科技公司Imagination与数字身份与凭证专家Intercede在BT(英国电信)每两年举办一次的2017年创意大会(Innovation2017)上展示可增强物联网(10T)安全性的解决方案。以Imagination、Intercede、BT和其他行业领袖共同进行的合作计划为基础。

  • 标签: 合作计划 安全性 BT 英国电信 物联网
  • 简介:Altera公司和Intrinsic-ID公司在AlteraStratix10FPGA和SoC高级安全解决方案集成上展开合作。基于PUF的密钥存储是目前很多国防和基础设施应用的新需求,要求安全的捆绑软件和硬件功能,防止系统被克隆。Intrinsic-ID的PUF技术集成在Stratix10FPGA和SoC中,极大地增强了器件的安全特性,满足了系统中使用的所有元器件日益增长的安全需求。

  • 标签: Altera公司 安全解决方案 合作开发 FPGA 技术集成 基础设施
  • 简介:台积电和ARM公司宣布双方在65纳米低功耗测试芯片上的设计合作,显著降低了其动态功率和耗散(Leakage)功率。两家公司认为创新的低功耗设计技术对于最终的成功起到了关键的作用。

  • 标签: ARM公司 功耗测试 芯片 纳米 合作 设计技术
  • 简介:风河(WindRiver)宣布与安全防护技术领域的McAfee公司达成一项战略合作协议,针对各类非PC设备,尤其是嵌入式及移动设备,共同开发、营销专属的安全防护解决方案并提供相关支持。WindRiver与McAfee将携手针对市场上与日俱增的网上设备,

  • 标签: McAfee公司 移动设备 合作协议 嵌入式 安全防护技术 PC
  • 简介:美普思科技公司(MIPSTechnologies,Ine.)以及为全球超过20亿部手机提供软件的MyriadGroup,共同推出针对MIPS架构进行优化设计的高性能DalvikTurbo虚拟机(VM)。Myriad的DalvikTurboVM取代了标准AndroidDalvik引擎,可在MIPS—Based设备上将Android应用程序的实际性能提升5倍之多。

  • 标签: MIPS架构 程序性能 科技合作 应用程序 优化设计 虚拟机
  • 简介:单板计算机和工业嵌入式控制器供应商Micromint选择IARSyrstems作为其开发工具合作伙伴。Micromint面向工业市场的Eagle100单板计算机选用IAREmbeddedWorkbench集成开发环境来进行开发设计。

  • 标签: 单板计算机 开发工具 合作伙伴 SYSTEMS IAR WORKBENCH
  • 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。

  • 标签: 深度强化学习 DQN 自主决策 避障
  • 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。

  • 标签: 物联网 入侵检测 网络安全 机器学习
  • 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。

  • 标签: 深度神经网络 云平台 终端设备 分布式 混合部署
  • 简介:介绍了平时生活中各种不同设备的遥控带来不少麻烦和问题,而现有的万能遥控器数据压缩率低、响应时间长、学习类型少。通过分析研究,针对红外、无线这两种主流的遥控方式,进一步提出一种基于低功耗32位单片机EFM32GG230的自学习系统,对红外无线数据进行压缩存储,并通过多通道转发电路进行信号发射。本系统具有低功耗、自学习范围广、信号集中控制、数据压缩率高、一键多发多控等优点,可以为人们的生活带来便利,让遥控不再繁杂。

  • 标签: EFM32GG230 低功耗 自学习 红外 无线 数据压缩