基于多site测试的安全芯片加密数据实时下载

首先概述了信息安全芯片的结构、特点及在生产测试中的难点.在生产过程中,自动下载密码时,信息安全芯片可以根据密码算法的具体情况,采用不同的方法生成测试图形.并重点介绍了在生产测试中实时生成信息安全芯片的测试图形的一种方法.该方法从生成特定的安全算法密码到对芯片进行密码写入都是自动的、连续的、实时的.并利用多site进行生产测试,提高测试效率,节约测试成本.通过在泰瑞达J750测试平台上对一款信息安全芯片的量产测试,证明该方法是可行的,高效的.     

重装升级 软件再多也不怕

随着电脑与网络技术的普及,工具软件的种类越来越多,可谓是鱼龙混杂,也许有时你真不知该选择哪个;你可能虽然安装了一些工具软件,但因软件升级越来越频繁,忙碌的你又没时间去逐个关注升级;重装系统对于你来说技术上已经不足问题,但常用的一大堆工具软件的安装是不是显得更麻烦？此外,系统越来越慢,也不知道是哪些软件搞的鬼;系统漏洞频频爆出,说不定哪一刻“流氓恶鬼”会住进你的电脑,也是你的心病。 你是不是也有如上的种种烦恼？没关系!安装一个迅雷软件助手就可以轻松搞定！     

体验Microsoft Office 2007三项细节功能

Microsoft Office丰富的功能可帮助用户快捷地实现制作图表、绘制演示文档、编写文本文档等等操作。但在日常应用中,您对其自身细节功能的应用是否面面俱到呢？在遇到诸如翻译中英文单词时,您是否还要借助第三方软件？本期,我们将Microsoft Office 2007与“翻译”、“朗读”和“书法”三项细节功能联系起来,与您一起体验Microsoft Office 2007的细节之处。     

如何放置显示器对你的健康很重要!

现今,几乎所有的上班族们在工作中都要用到电脑。在整天呆在电脑前工作之后,很多人在晚上会感觉不是这儿疼就是那儿痛,或引发一些疾病。关于如何合理地统筹安排电脑前的工作,以避免健康出现问题,俄罗斯临床医学专家提出了许多有效的建议。     

电脑辐射的四大危害

现今,几乎所有的上班族们在工作中都要用到电脑.在整天呆在电脑前工作之后,很多人在晚上会感觉不是这儿疼就是那儿痛,或引发一些疾病.关于如何合理地统筹安排电脑前的工作,以避免健康出现问题,俄罗斯临床医学专家提出了许多有效的建议.     

一种基于路由模拟的大规模网络管理方法

目前,Internet已经成为人们生活中的一个重要的交流平台,而Intemet上的信息良莠不齐,且随着信息发布的更加自动化,当前的网络控制管理手段往往跟不上网络上信息的变化,因此,需要一种更加自动化,且能够快速响应的大规模网络管理系统,本文提出了一种基于OSPF软件路由模拟的网络管理方法,并根据该方法设计了一种分布式网络管理系统,经过实验证明,该系统能够快速的隔离网络中的恶意节点,易于管理,高效可行.     

激光沉积制造翘曲变形检测与开裂预测研究

翘曲变形与开裂是激光沉积制造大型整体结构的瓶颈,限制了该技术的发展。为解决这一难题,笔者基于表面形貌监测系统提出了一种翘曲变形原位检测及开裂预测新算法。通过坐标系校准、滤波降噪、曲面重构等实现了原位检测与数据预处理,采用旋转切片和平行切片两种方案求取切片与重构表面的交线,计算交线的翘曲角与翘曲角变化量,根据翘曲阈值与开裂阈值判定翘曲变形并预测开裂。设定的阈值与制件尺寸呈反比关系,与翘曲度呈正比关系。实验结果表明：翘曲样件X向的最大翘曲角为3.98°,且该方向所有交线的翘曲角均超出了翘曲阈值（3.27°）,判定发生翘曲变形;薄壁件开裂影响区内翘曲角的最大值在第46～51层呈连续正增长趋势,翘曲角变化量为1.58°,且80%的交线的翘曲角变化量超出了开裂阈值（1.53°）,判定即将发生开裂,继续沉积至第55层时出现开裂。通过实验证实了所提算法检测翘曲与预测开裂的有效性,对激光沉积制造技术的发展具有重要意义。     

大气湍流下超振荡望远成像的理论研究

为了实现大气湍流动态干扰下望远镜对远距离目标的超衍射极限成像, 采用光学超振荡原理局部衍射压缩光学系统点扩散函数, 并对提高成像分辨率效果进行了理论研究。结果表明, 中等湍流强度校正后, 波前残差均方根约为波长的1/15(波长λ=632.8 nm)时的干扰下, 超振荡光场调制能够实现望远系统点扩散函数的衍射压缩, 衍射压缩倍率为0.75;对不同中心间距双孔的成像研究验证了超振荡望远系统约0.80倍瑞利衍射极限的超分辨成像效果; 波前残差的均方根大小可能会导致望远系统点扩散函数的衍射压缩倍率和成像分辨率存在差异。此研究结果可应用于高精度星点定位、超分辨望远等领域。     

基于改进YOLOX-S的交通标志识别

交通标志是车辆在规范行驶过程中的一个重要指导,交通标志识别是无人驾驶汽车环境感知中必不可少的重要内容。本文基于YOLOX-S算法进行改进,通过在主干网络末端添加CBAM注意力机制模块,强化特征提取网络所得到的特征;使用Focal Loss函数,更好地消除正负样本不均衡问题,挖掘难例样本;使用GIOU损失函数,解决了原损失函数存在的优化不一致和尺度敏感的问题,进一步提高模型的识别准确率。本文基于TT100K数据集对提出算法进行了实验,对比了几种主流算法与本文算法的识别精度,实验结果表明在具有较高FPS的前提下,本文算法对大部分目标类别的检测精度都有所提升。相较于YOLOX-S模型,所提模型的coco精度评价指标mAP＿50提升1.9%,mAP＿50:95提升2.1%,FPS为35.6。证明了所做改进的有效性。     

单帧红外图像弱小目标检测研究综述

远距离广视角场景中由于红外热成像仪成像原理的局限性、大气环境的干扰、远距离传输介质对红外辐射的衰减,检测目标面临巨大挑战。本文在详细分析了图像背景复杂、目标特性弱小、图像对比度低和结构特性缺失等红外弱小目标图像特性的基础上,从基于目标突显和背景预测两大类概述了单帧红外图像弱小目标检测技术的研究现状,并探讨了红外弱小目标检测研究的发展趋势。