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  • 如何通過突變檢測(cè)來提高測(cè)試案例的質(zhì)量

    突變測(cè)試會(huì)對(duì)測(cè)試用例的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估。它在更改的測(cè)試對(duì)象上重新執(zhí)行已經(jīng)通過的測(cè)試用例,并顯示測(cè)試用例是否檢測(cè)到測(cè)試對(duì)象中的更改。發(fā)展安全關(guān)鍵系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn),例如:建議進(jìn)行突變檢測(cè)。在實(shí)踐中,測(cè)試執(zhí)行和突變生成的自動(dòng)化是不可避免的。自動(dòng)突變測(cè)試是新的主版本V4.3中最重要的新功能。TESSY 該工具用于嵌入式軟件的自動(dòng)化單元、模塊和集成測(cè)試。本文展示了如何應(yīng)用突變測(cè)試來提高測(cè)試案例的質(zhì)量;突變測(cè)試引起的問題以及如何克服這些問題。

  • 如何選擇最合適的預(yù)測(cè)維修傳感器

    基于條件的監(jiān)測(cè) 建立信任措施涉及利用傳感器監(jiān)測(cè)機(jī)器或資產(chǎn),以測(cè)量目前的健康狀況。預(yù)測(cè)性維護(hù)(PDM)涉及到各種技術(shù)的組合,如建立信任措施、機(jī)器學(xué)習(xí)和分析來預(yù)測(cè)即將到來的機(jī)器或資產(chǎn)故障。在監(jiān)測(cè)機(jī)器的健康狀況時(shí),選擇最合適的傳感器至關(guān)重要,以確保能夠檢測(cè)、診斷甚至預(yù)測(cè)故障。目前有許多傳感器用于感知和檢測(cè)故障,在旋轉(zhuǎn)機(jī)器及其負(fù)載中,最終目標(biāo)是避免意外的停機(jī)時(shí)間。排序每個(gè)傳感器是很困難的,因?yàn)镻DM技術(shù)應(yīng)用于許多旋轉(zhuǎn)機(jī)器(電動(dòng)機(jī)、齒輪、泵和渦輪機(jī))和非旋轉(zhuǎn)機(jī)器(閥門、斷路器和電纜)。

  • 通過三維圖像拼接算法增強(qiáng)視覺傳感器能力

    飛行時(shí)間相機(jī)在工業(yè)應(yīng)用中越來越受歡迎,特別是在機(jī)器人技術(shù)中,這歸功于它們具有非凡的深度計(jì)算和紅外成像能力。盡管有這些優(yōu)點(diǎn),光學(xué)系統(tǒng)固有的復(fù)雜性往往限制了視野,限制了獨(dú)立的功能。本文討論了一種為支持主機(jī)處理器設(shè)計(jì)的三維圖像拼接算法,消除了云計(jì)算的需要。該算法無縫地結(jié)合了來自多臺(tái)自由度相機(jī)的紅外和深度數(shù)據(jù),產(chǎn)生了一個(gè)連續(xù)的、高質(zhì)量的3D圖像,并將視野擴(kuò)展到獨(dú)立單位之外。拼接的3D數(shù)據(jù)能夠應(yīng)用最先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)--在移動(dòng)機(jī)器人應(yīng)用中特別有價(jià)值--來徹底改變與3D環(huán)境的可視化和互動(dòng)。

  • 在高速PCB設(shè)計(jì)是為什么需要控阻抗?

    我們?cè)诟咚貾CB設(shè)計(jì)是為什么需要控阻抗呢，哪些信號(hào)需要控阻抗以及不控阻抗對(duì)我們的電路有什么影響呢?

  • 穩(wěn)定的低功耗語音命令系統(tǒng)的設(shè)計(jì)考慮

    語音助理和集成正在大多數(shù)產(chǎn)品,電器和技術(shù)引入市場(chǎng)。盡管如此,這些有用的語音助手總是在聽激活/警訊,這通常會(huì)使用很大的力量,這并不是什么秘密。在科技發(fā)展迅速的世界里,必須考慮它對(duì)能源消費(fèi)的影響。

  • 小規(guī)模任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用

    在過去10-15年中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的發(fā)展迅速。典型的應(yīng)用是圖像處理、聲音等領(lǐng)域的高維數(shù)據(jù).然而,在機(jī)器學(xué)習(xí)中,系統(tǒng)輸入的數(shù)據(jù)量很小的任務(wù)很少:例如,異常事件建模、處理人工收集的分析數(shù)據(jù)、分析低頻傳感器的信號(hào)等。在這種情況下,一個(gè)重要階段是對(duì)系統(tǒng)訓(xùn)練有素的特點(diǎn)("特點(diǎn)")進(jìn)行認(rèn)真的工作,特別是從現(xiàn)有的基本特點(diǎn)中產(chǎn)生新的特點(diǎn),這將能夠提高設(shè)計(jì)系統(tǒng)的性能質(zhì)量。手動(dòng)方法通常用于這種生成,但是一個(gè)好的選擇是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它不僅能夠?qū)W習(xí)基本的數(shù)學(xué)運(yùn)算,而且能夠識(shí)別輸入數(shù)據(jù)中極其復(fù)雜的模式。

  • 高速電路布局布線中，高速信號(hào)傳輸優(yōu)化技巧

    高速電路無疑是PCB設(shè)計(jì)中要求非常嚴(yán)苛的一部分，因?yàn)楦咚傩盘?hào)很容易被干擾，導(dǎo)致信號(hào)質(zhì)量下降，所以在PCB設(shè)計(jì)的過程中就需要避免或降低這種情況的發(fā)生。

  • 新能源汽車高壓控制器發(fā)展趨勢(shì)

    電氣化正在重塑汽車行業(yè)。電動(dòng)汽車 (EV) 不僅需要廣泛使用電池來提供能量，還需要大量使用電力電子設(shè)備來為電池充電，最有效地利用電力并從制動(dòng)中獲取能量，以及延長電池壽命的其他機(jī)會(huì)。從內(nèi)燃機(jī) (ICE) 向電力牽引的轉(zhuǎn)變不僅需要更廣泛的電力電子設(shè)備，還需要能夠在遠(yuǎn)高于過去使用的電壓下運(yùn)行的設(shè)備。

  • 應(yīng)對(duì)當(dāng)今 LEOMEO 衛(wèi)星的功率挑戰(zhàn)

    當(dāng)前的衛(wèi)星通信基礎(chǔ)設(shè)施無法滿足全球?qū)煽俊⒏咚賹拵Ы尤氲钠惹行枨?。這一差距的存在推動(dòng)了低地球軌道 (LEO) 和中地球軌道 (MEO) 通信衛(wèi)星星座的快速創(chuàng)建、發(fā)展和實(shí)施。

  • 單端反激式開關(guān)電源的控制原理設(shè)計(jì)

    本文設(shè)計(jì)的開關(guān)電源將作為智能儀表的電源，最大功率為10 W。為了減少PCB的數(shù)量和智能儀表的體積，要求電源尺寸盡量小并能將電源部分與儀表主控部分做在同一個(gè)PCB上。

  • 醫(yī)療電子半導(dǎo)體發(fā)展

    在過去的幾十年里,醫(yī)療技術(shù)越來越先進(jìn),促使醫(yī)療保健行業(yè)在當(dāng)前時(shí)代經(jīng)歷了根本性的變革。在電子元件上普遍使用創(chuàng)新的半導(dǎo)體,迅速為開發(fā)能夠有效診斷和管理各種疾病的高度先進(jìn)的醫(yī)療儀器打開了大門。

  • 用于高靈敏度分子檢測(cè)的納米孔場(chǎng)效應(yīng)晶體管

    自 2003 年人類基因組計(jì)劃首次測(cè)序人類基因組以來，高通量測(cè)序取得了顯著進(jìn)展。DNA 檢測(cè)和測(cè)序的關(guān)鍵作用在 COVID-19 大流行期間凸顯出來，它在診斷檢測(cè)和了解 SARS-CoV-2 病毒方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。除此之外，DNA 篩查的成本曾經(jīng)高達(dá) 1 億美元，如今已降至 1,000 美元，為非侵入性產(chǎn)前檢測(cè) (NIPT) 等經(jīng)濟(jì)高效的應(yīng)用開辟了道路。

  • 優(yōu)化高精度傾斜角度傳感加速度計(jì)基本原理

    加速度計(jì)是非常棒的傳感器,它能感應(yīng)到靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的加速度,這種加速度隨重力方向的不同而變化,以適應(yīng)橋梁開始失效的微妙運(yùn)動(dòng)。這些傳感器的范圍從手機(jī)級(jí)設(shè)備,改變你的顯示時(shí),當(dāng)你傾斜他們的方向,出口控制,戰(zhàn)術(shù)級(jí)設(shè)備,幫助導(dǎo)航軍事車輛或航天器。然而,和大多數(shù)傳感器一樣,對(duì)于傳感器來說,在實(shí)驗(yàn)室或工作臺(tái)上表現(xiàn)出色是一回事。在環(huán)境和溫度壓力下,在系統(tǒng)層面上獲得這種性能是另一回事了。當(dāng)加速計(jì)像人類一樣在其生命周期中經(jīng)歷前所未有的壓力時(shí),系統(tǒng)可能會(huì)因?yàn)檫@些壓力的影響而發(fā)生反應(yīng)和失效。

  • 優(yōu)化高精度傾斜角度傳感提高性能

    在?第一部分 中本文綜述了三軸高精度MEMS加速度計(jì)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。在?第二部分里面 ,我們回顧了如何獲得一個(gè)良好的起始數(shù)據(jù)集,以建立基線性能,并驗(yàn)證在隨后的數(shù)據(jù)分析中所期望的噪聲水平。在本系列的最后一部分中,我們探討了其他影響穩(wěn)定性的因素,并提出了改進(jìn)三軸高精度MEMS加速度計(jì)整體性能的機(jī)械系統(tǒng)設(shè)計(jì)建議。

  • 在邊緣培訓(xùn)人工智能模型

    近年來,各類公司紛紛引進(jìn)和推廣深層次學(xué)習(xí)技術(shù).然而,在深入學(xué)習(xí)方面,仍有兩大問題有待解決。一種是需要準(zhǔn)備大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),另一種是在最初訓(xùn)練階段需要大量的反向傳播和其他計(jì)算。后者通常在具有高性能的GPS的服務(wù)器上執(zhí)行,位于云中,因此非常耗電。因此,在邊緣設(shè)備上進(jìn)行訓(xùn)練是不現(xiàn)實(shí)的。然而,有一種技術(shù)可以執(zhí)行訓(xùn)練和推理,從少量數(shù)據(jù)中提取特征。這種技術(shù)被稱為稀疏建模。

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