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全球首次！我國(guó)在白天完成地月空間衛(wèi)星激光測(cè)距

4 月 29 日消息，據(jù)央視新聞報(bào)道，“天都一號(hào)”通導(dǎo)技術(shù)試驗(yàn)星成功完成白天強(qiáng)光干擾條件下的地月空間激光測(cè)距技術(shù)試驗(yàn)，這是全球首次在白天進(jìn)行的地月空間衛(wèi)星激光測(cè)距，標(biāo)志著我國(guó)在深空軌道精密測(cè)量領(lǐng)域取得技術(shù)新突破。

第八屆開源測(cè)控開發(fā)者大會(huì)丨亮點(diǎn)提前看

　　由簡(jiǎn)儀科技主辦的“第八屆開源測(cè)控開發(fā)者大會(huì)”將于2023年11月16日在上海舉辦。為了讓更多人能夠參與其中，本次會(huì)議還將通過線上同步直播的方式全程呈現(xiàn)。本屆大會(huì)將圍繞“精密測(cè)量和模塊儀器的內(nèi)核驅(qū)動(dòng)力”的主題，旨在深入探討模塊測(cè)控領(lǐng)域軟件的重要性，并展示簡(jiǎn)儀科技基于開源銳視測(cè)控平臺(tái)的最佳實(shí)踐應(yīng)用。我們希望通過本次大會(huì)能夠幫助更多的開發(fā)者融入和共創(chuàng)中國(guó)自己的開源測(cè)控生態(tài)，共同探索行業(yè)未來的發(fā)展方向。

發(fā)表于：11/2/2023

基于時(shí)空主成分分析的惡意加密流量檢測(cè)技術(shù)*

惡意加密流量檢測(cè)對(duì)關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的可靠運(yùn)行至關(guān)重要，也是應(yīng)對(duì)DDoS攻擊等網(wǎng)絡(luò)威脅的有效手段。利用時(shí)空主成分分析技術(shù)，構(gòu)建了時(shí)間維度和空間維度的網(wǎng)絡(luò)流量變化模型，實(shí)現(xiàn)惡意加密流量的實(shí)時(shí)檢測(cè)和追蹤溯源。在時(shí)間維度，利用歷史積累的網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測(cè)信息進(jìn)行主成分分析，構(gòu)建瞬時(shí)流量預(yù)測(cè)模型與實(shí)際監(jiān)測(cè)流量之間的平方預(yù)測(cè)誤差，判定網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)惡意加密流量的時(shí)刻。在空間維度，利用歷史積累的各國(guó)家和地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建區(qū)域流量預(yù)測(cè)模型與實(shí)際監(jiān)測(cè)流量之間的平方預(yù)測(cè)誤差，對(duì)惡意加密流量的來源地進(jìn)行追蹤溯源。最后，設(shè)計(jì)了一種可用于現(xiàn)網(wǎng)部署的算法實(shí)現(xiàn)流程，并分析了相比其他已有算法帶來的能力提升。

發(fā)表于：11/1/2023

基于光學(xué)發(fā)射光譜法監(jiān)測(cè)等離子體的光譜峰

　　摘要：海洋光譜儀基于光　　海洋光學(xué)（Ocean Optics）長(zhǎng)期以來一直為半導(dǎo)體工藝設(shè)備供應(yīng)商的新材料研究提供強(qiáng)大支持，同時(shí)協(xié)助用戶克服等離子刻蝕、沉積、涂層和清潔等方面的困難和挑戰(zhàn)。海洋光學(xué)的光譜儀，基于光學(xué)發(fā)射光譜技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于等離子體監(jiān)測(cè)，并在刻蝕終點(diǎn)檢測(cè)方面表現(xiàn)出色。學(xué)發(fā)射光譜，助力半導(dǎo)體制程良率提升

發(fā)表于：10/28/2023

如何一站式搞定智能汽車電源環(huán)路響應(yīng)測(cè)試？

　　隨著汽車智能化程度不斷提升，與之密切相關(guān)的智能座艙和自動(dòng)駕駛功能對(duì)芯片的算力要求越來越高。伴隨芯片算力的持續(xù)提升其功耗也在不斷增加，面臨的場(chǎng)景也更加復(fù)雜多變，但市場(chǎng)卻需要盡可能的降低整體功耗，以延長(zhǎng)車輛續(xù)航里程，這些變化與要求給工程師帶來了很多新的挑戰(zhàn)。

發(fā)表于：10/27/2023

【泰克MSO持續(xù)精進(jìn)之路】影響中國(guó)電子產(chǎn)業(yè)30年，泰克MSO榮獲EEPW“電子信息產(chǎn)業(yè)最具影響力產(chǎn)業(yè)支撐與工具獎(jiǎng)”

　　中國(guó)北京2023年10月25日 – 在由EEPW主辦、中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)嵌入式系統(tǒng)專業(yè)委員會(huì)和中國(guó)半導(dǎo)體協(xié)會(huì)支持的【影響中國(guó)電子產(chǎn)業(yè)30年】時(shí)代之光評(píng)選活動(dòng)中，泰克MSO系列混合信號(hào)示波器榮獲“電子信息產(chǎn)業(yè)最具影響力產(chǎn)業(yè)支撐與工具獎(jiǎng)”，這是對(duì)泰克整個(gè)MSO系列產(chǎn)業(yè)影響力和工具價(jià)值的高度評(píng)價(jià)與認(rèn)可，也是對(duì)泰克從未停止的創(chuàng)新實(shí)踐的激勵(lì)。

發(fā)表于：10/27/2023

【泰克應(yīng)用分享】如何用4200A-SCS進(jìn)行晶圓級(jí)可靠性測(cè)試？

　　每個(gè)芯片上更多器件和更快時(shí)鐘速度的不斷發(fā)展，推動(dòng)了幾何形狀縮小、新材料和新技術(shù)的發(fā)展。由于更脆弱、功率密度更高、器件更復(fù)雜和新的失效機(jī)制，所有這些因素都對(duì)單個(gè)器件的壽命和可靠性產(chǎn)生了巨大的影響，曾經(jīng)壽命為100年的器件的生產(chǎn)工藝現(xiàn)在可能只有10年的壽命，這與使用這些器件的預(yù)期工作壽命非常接近。較小的誤差范圍意味著，必須從一開始就考慮器件的壽命和可靠性，從設(shè)備開發(fā)到工藝集成再到生產(chǎn)不斷進(jìn)行監(jiān)控，即使是很小的壽命變化，對(duì)今天的設(shè)備來說也可能是災(zāi)難性的。

發(fā)表于：10/26/2023

羅德與施瓦茨攜手Skylo Technologies增強(qiáng)非地面網(wǎng)絡(luò)（NTN）測(cè)試服務(wù)

　　羅德與施瓦茨攜手SkyloTechnologies打造用于Skylo非地面網(wǎng)絡(luò)（NTN）的設(shè)備驗(yàn)收方案。羅德與施瓦茨的設(shè)備測(cè)試框架用于測(cè)試NTN芯片組、模塊和設(shè)備，驗(yàn)證它們與Skylo測(cè)試規(guī)范的兼容性。該合作旨在優(yōu)化Skylo的網(wǎng)絡(luò)性能，無處不在的可靠連接重塑各行各業(yè)。

發(fā)表于：10/25/2023

基于ARM的呼吸暫停綜合征檢測(cè)系統(tǒng)*

阻塞型睡眠呼吸暫停綜合征（Obstructive Sleep Apnea Hypopnea Syndrome， OSAHS）是一種常見的呼吸睡眠疾病，它會(huì)降低人們的睡眠質(zhì)量，使人們產(chǎn)生疲憊感，更嚴(yán)重地會(huì)危害人們的身心健康。研究設(shè)計(jì)了一種基于ARM的OSAHS檢測(cè)系統(tǒng)，系統(tǒng)以i.MX6ULL作為硬件主控，采用嵌入式Linux系統(tǒng)為軟件平臺(tái)，具有鼾聲采集處理、檢測(cè)分類、傳輸?shù)裙δ埽c云平臺(tái)建立完整的OSAHS檢測(cè)系統(tǒng)，并且通過與標(biāo)準(zhǔn)多導(dǎo)睡眠監(jiān)測(cè)儀（PSG）設(shè)備對(duì)比檢測(cè)效果達(dá)到83.9%，達(dá)到初篩的作用，具有較強(qiáng)的輔助診斷應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：10/23/2023

風(fēng)云三號(hào)衛(wèi)星監(jiān)測(cè)海洋滸苔、赤潮和溢油*

風(fēng)云衛(wèi)星對(duì)海洋環(huán)境災(zāi)害（滸苔、赤潮和溢油）的定量遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)能力需要提升。利用風(fēng)云三號(hào)D星中分辨率光譜成像儀MERSI-II資料以及部分高分衛(wèi)星數(shù)據(jù)，探索解決大氣校正和云檢測(cè)兩個(gè)技術(shù)難點(diǎn)問題的方法，分別依據(jù)滸苔、赤潮和溢油的光譜特征，建立相關(guān)的遙感監(jiān)測(cè)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)海洋滸苔、赤潮和溢油的判識(shí)，并在相應(yīng)個(gè)例中取得較好的監(jiān)測(cè)效果。

發(fā)表于：10/23/2023

基于改進(jìn)OS-ELM的電子鼻在線氣體濃度檢測(cè)*

電子鼻是一種仿生傳感系統(tǒng)，該設(shè)備能夠同時(shí)對(duì)多種氣體進(jìn)行識(shí)別，因此應(yīng)用在許多領(lǐng)域當(dāng)中。氣體濃度算法是電子鼻對(duì)氣體定量分析時(shí)的核心部分，為了提高電子鼻濃度檢測(cè)算法精度，提出一種基于在線序列極限學(xué)習(xí)機(jī)（Online Sequential-Extreme Learning Machine， OS-ELM）的預(yù)測(cè)模型。該模型通過一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（One Dimensional Convolutional Neural Network， 1DCNN）提取特征，使用OS-ELM對(duì)氣體濃度進(jìn)行預(yù)測(cè)，并提出了一種改進(jìn)的粒子群（Particle Swarm Optimization， PSO）算法以克服OS-ELM需人工調(diào)整模型參數(shù)的問題。由理論分析，改進(jìn)的算法比傳統(tǒng)PSO算法有更強(qiáng)的搜索能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提模型對(duì)氣體的預(yù)測(cè)精度上較傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型具有更高的預(yù)測(cè)精度和泛化能力。

發(fā)表于：10/23/2023