在超高清顯示技術加速迭代的背景下,鈣鈦礦納米晶憑借其熒光效率高、色純度可調、光譜覆蓋可見光全波段等特性,成為突破傳統(tǒng)量子點材料色域瓶頸的關鍵候選。尤其在525nm波段綠光優(yōu)化領域,其通過離子交換調控與維度工程實現的精準光譜控制,正推動顯示產業(yè)向Rec.2020國際標準邁進。
在Linux系統(tǒng)安全加固中,SELinux通過強制訪問控制(MAC)機制有效防范了零日漏洞攻擊,但其嚴格的策略規(guī)則常導致服務啟動失敗或文件訪問拒絕。本文將通過三個典型場景,演示如何使用semanage和chcon工具精準修復SELinux上下文沖突,避免因策略誤配置引發(fā)的安全風險。
在Linux系統(tǒng)性能優(yōu)化中,內存管理與網絡連接處理是兩大核心領域。vm.swappiness與net.core.somaxconn作為關鍵內核參數,直接影響系統(tǒng)在高負載場景下的穩(wěn)定性與響應速度。本文通過實戰(zhàn)案例解析這兩個參數的優(yōu)化策略,并提供可落地的配置方案。
文章詳細介紹了針對潤開鴻鴻銳開發(fā)板SCDAYU800A的OpenHarmony操作系統(tǒng)的移植適配過程。潤開鴻鴻銳開發(fā)板SCDAYU800A基于平頭哥高性能RISC-V架構曳影TH1520芯片,具備強大的AI算力和豐富的功能接口。通過對OpenHarmony的適配,實現了從產品定義、工具鏈適配到內核移植、驅動適配等關鍵環(huán)節(jié)的完整流程。并重點探討了RISC-V架構下針對標準系統(tǒng)Linux內核的移植以及觸摸屏驅動的開發(fā),為基于RISC-V架構的嵌入式系統(tǒng)研究提供了實踐參考。
隨著大語言模型(LLM)及邊緣計算技術的發(fā)展,AI智能體(AI Agent)正逐步成為物聯網(IoT)系統(tǒng)中的核心調度與控制單元。文章設計并實現了一套以AI智能體為核心的人工智能物聯網(AIoT)系統(tǒng)架構,融合傳感器/執(zhí)行模塊、邊緣終端、本地/云端LLM推理引擎、云計算中心與n8n自動化平臺。系統(tǒng)采用模塊化設計,支持MCP調度架構與OPC UA、MQTT等協(xié)議通信,具備低延遲、高可擴展性和良好的工程可移植性。并重點介紹了系統(tǒng)構成、核心模塊設計,以智能家具為典型應用實例及部署實驗,展示其在各種AIoT行業(yè)應用場景下的實用性和開放性。
內窺鏡泛指經自然腔道或人工孔道進入體內,并對體內器官或結構進行直接觀察和對疾病進行診斷的醫(yī)療設備,一般由光學鏡頭、冷光源、光導纖維、圖像傳感器以及機械裝置等構成。文章介紹了一款基于兩片圖像傳感器和FPGA組成的微型3D內窺鏡方案,其可以三維成像,提供更好的空間顯示效果,已廣泛應用于外科微創(chuàng)手術中。
心理健康是社會普遍關注的問題,我國抑郁癥患者群體人數持續(xù)擴大,發(fā)病群體呈現年輕化趨勢,且高校學生群體占比持續(xù)升高,利用人工智能技術賦能高校心理健康工作刻不容緩。本文針對現有高校心理健康工作存在集中評測精度不足、隱患排查時效性差、傳統(tǒng)面談覆蓋面窄等問題,提出了基于多模態(tài)情感交互的學生心理健康支持系統(tǒng)。該系統(tǒng)依托校園行為大數據,構建學生異常情緒及行為監(jiān)測與預警機制;通過自主研發(fā)的大語言模型,實現學生情緒的動態(tài)識別與智能評估,并結合心理學理論,動態(tài)適配個性化疏導策略,支持多角色的情感陪伴與心理支持。系統(tǒng)在實際應用中表現出良好的效果,心理狀態(tài)評測準確率超過85%,顯著提升了心理服務的精準性與響應效率,為校園心理健康教育體系的智能化與科學化建設提供了有力的技術支撐。
Zephyr開源項目由Linux基金會維護,是一個針對資源受限的嵌入式設備優(yōu)化的小型、可縮放、多體系結構實時操作系統(tǒng)(RTOS)。近年來,Zephyr RTOS在嵌入式開發(fā)中的采用度逐步增加,支持的開發(fā)板和傳感器不斷增加,其廣泛的設備支持和高度的可擴展性吸引了開發(fā)者的關注。相比FreeRTOS等小型RTOS而言,教育生態(tài)不夠成熟的Zephyr系統(tǒng)規(guī)模更大,結構更復雜,這提高了開發(fā)者入門和精通的門檻。文章對Zephyr硬件抽象層和設備驅動的架構與實現進行系統(tǒng)性分析,重點闡述了設備驅動模型和設備樹的作用。為了展示基于Zephyr的嵌入式軟件開發(fā),文章在BBC micro:bit V2開源硬件上構建樣例Zephyr設備驅動和應用程序,并做解釋和驗證。
人們就要在深入調查研究、了解對象信息、作出簡化假設、分析內在規(guī)律等工作的基礎上,用數學的符號和語言作表述來建立數學模型。
鏈表作為一種基礎的數據結構,在程序設計中扮演著重要角色。掌握鏈表的高效操作技巧,特別是逆序、合并和循環(huán)檢測,對于提升算法性能和解決復雜問題至關重要。本文將詳細介紹這些操作的C語言實現,并分析其時間復雜度。
在資源受限的嵌入式系統(tǒng)中,代碼執(zhí)行效率和內存占用始終是開發(fā)者需要權衡的核心問題。內聯函數(inline functions)和宏(macros)作為兩種常見的代碼展開技術,在性能、可維護性和安全性方面表現出顯著差異。本文通過實際測試數據和代碼示例,深入分析這兩種技術的適用場景,為嵌入式開發(fā)提供科學的決策依據。
在嵌入式系統(tǒng)開發(fā)中,標準庫函數(如memcpy、memset)的調用可能帶來性能瓶頸或代碼體積膨脹的問題。本文將深入分析這兩個核心函數的底層原理,并提供針對ARM Cortex-M架構優(yōu)化的手寫實現方案,通過匯編級優(yōu)化和內存訪問模式改進,實現比標準庫更高效的內存操作。