繼蘋果之后,，亞馬遜、Super Micro也要求彭博社撤回“間諜芯片”報道

繼上周蘋果要求彭博社撤回本月早些時候發(fā)表的關(guān)于“間諜芯片”報道之后，近日,，亞馬遜和超微（Super Micro）也都向彭博社發(fā)出了說明,，要求后者撤回關(guān)于間諜芯片的報道。

發(fā)表于：2018/10/24

蘋果CEO罕見動怒,，要求彭博社撤掉中國間諜芯片報導(dǎo)

《BuzzFeed News》周五(19 日) 報導(dǎo)顯示,，蘋果執(zhí)行長庫克(Tim Cook) 呼吁《彭博商業(yè)周刊》撤掉中國間諜芯片的報導(dǎo)，他罕見動怒表示：「這沒有發(fā)生,，也不可能發(fā)生,?！?/a>

2018年液晶監(jiān)視器出貨預(yù)估年成長1.5%

調(diào)查顯示，液晶監(jiān)視器2018年出貨量預(yù)計達(dá)1.26億臺,，相較去年成長1.5%,，擺脫連續(xù)七年衰退的頹勢。今年液晶監(jiān)視器出貨成長主要受惠于面板價格到位,、北美需求暢旺,、電競產(chǎn)品需求火熱，以及無邊框產(chǎn)品暢銷,。

發(fā)表于：2018/10/8

奧比中光陳摯：3D視覺技術(shù)趨于成熟,，2020年市場將全面爆發(fā),！

人臉識別并不是一項新技術(shù),，人臉識別算法技術(shù)的演進(jìn)到現(xiàn)在已經(jīng)將近20多年。 不過目前大部分人臉識別仍以2D圖像為基礎(chǔ),，由于2D人臉識別存在人臉特征信息損失的情況,，因此，2D人臉識別無法保證100%安全,，在金融支付等場景中也無法應(yīng)用,。

發(fā)表于：2018/9/11

美國芯片業(yè)盼川普不要對中國實施出口管制

CNBC報導(dǎo)，美國企業(yè)研究所(American Enterprise Institute) 亞洲經(jīng)濟學(xué)家史劍道(Derek Scissors)9月7日在受訪時表示,，美國想要看到的是中國貿(mào)易行為(甚至是其國內(nèi)經(jīng)濟行為)出現(xiàn)非常顯著的變化,。他預(yù)期美中貿(mào)易緊張情勢可能會再拖兩年。

發(fā)表于：2018/9/8

基于查表結(jié)構(gòu)的指紋增強電路設(shè)計

增強運算是指紋預(yù)處理中的關(guān)鍵步驟,，在以往算法的基礎(chǔ)上加以改進(jìn),，設(shè)計了一種基于查表結(jié)構(gòu)的硬件電路，提高了運算速度,，同時節(jié)約了硬件資源,。用Verilog硬件描述語言對電路進(jìn)行RTL（Register Transistor Level）建模，并編寫測試模型對電路進(jìn)行仿真,。通過測試結(jié)果可知,，電路運算速度快，是等條件下通用處理器運算速度的10倍以上,；增強后為二值化指紋圖,，減少了預(yù)處理的步驟與時間；其優(yōu)越的增強效果，保證了后續(xù)的指紋特征提取與識別的正確率,。該增強電路可作為IP核應(yīng)用在指紋識別集成電路中,。

發(fā)表于：2018/8/27

基于RFID的冷鏈運輸遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)研究與設(shè)計

設(shè)計并實現(xiàn)了一種基于RFID的冷鏈運輸遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要由車載終端和監(jiān)測中心組成,，車載終端由STC12C5A60S2單片機,、SIM300無線通信模塊、GPS定位模塊u-blox NEO,、RFID電子標(biāo)簽和讀寫器等部分組成,，完成數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理和發(fā)送功能,。監(jiān)測中心利用線程池技術(shù)接收,、解析并在線顯示溫濕度和定位數(shù)據(jù)。實驗結(jié)果表明,，該系統(tǒng)性能可靠,，硬件成本較低，能夠快速完成溫濕度顯示和車輛定位,，適合在冷鏈行業(yè)推廣使用,。

發(fā)表于：2018/8/23

一種無源射頻識別編解碼電路的設(shè)計與驗證

提出了一種基于ISO/IEC 14443協(xié)議的高頻13.56 MHz RFID芯片的數(shù)字編解碼電路結(jié)構(gòu)，采用Altera FPGA搭建驗證系統(tǒng),，進(jìn)行了系統(tǒng)設(shè)計的仿真與驗證,。該電路實現(xiàn)了RFID標(biāo)簽芯片通信時所需要的副載波調(diào)制后曼徹斯特編碼和修正密勒碼的解碼，并為后端的協(xié)議棧電路設(shè)計了SPI從機通信接口,。

發(fā)表于：2018/8/16

基于FPGA的方向濾波指紋圖像增強算法實現(xiàn)

設(shè)計了一種基于FPGA純硬件方式實現(xiàn)方向濾波的指紋圖像增強算法,。采用寄存器傳輸級（RTL）硬件描述語言（Verilog HDL），利用時分復(fù)用和流水線處理等技術(shù)完成了方向濾波指紋圖像增強算法在FPGA上的實現(xiàn),。系統(tǒng)通過了Modelsim的仿真驗證,，并在Terasic公司的DE2平臺上完成了硬件測試。

發(fā)表于：2018/8/16

基于PN532的接觸式和非接觸式讀卡器設(shè)計

介紹了一款可以同時讀寫接觸式卡和非接觸式卡的多功能讀卡器,，詳細(xì)闡述了射頻芯片PN532和主控芯片ST2211的外圍硬件電路和整個讀卡器的軟件構(gòu)架,。同時對讀卡器電源管理、低功耗設(shè)計,、多通信方式融合等進(jìn)行了較詳細(xì)的分析,。

發(fā)表于：2018/8/14

開槽圓環(huán)型無芯片射頻識別標(biāo)簽結(jié)構(gòu)的設(shè)計

設(shè)計分析了一種圓環(huán)開槽型的無芯片射頻識別RFID(Radio Frequency Identification)標(biāo)簽。這種圓環(huán)開槽型結(jié)構(gòu)具有高度的對稱性,，無需考慮入射波的極化方式,。對散射得到的時域信號進(jìn)行極點的提取。根據(jù)極點與標(biāo)簽結(jié)構(gòu)的對應(yīng)關(guān)系,，主要極點提供了嵌入在標(biāo)簽結(jié)構(gòu)中的基本數(shù)據(jù),，通過主要極點來對標(biāo)簽的結(jié)構(gòu)進(jìn)行識別,。通過仿真分析可知，這種標(biāo)簽結(jié)構(gòu)可達(dá)到4 bit的編碼,，可成為一種新型無芯片RFID標(biāo)簽結(jié)構(gòu)。

發(fā)表于：2018/8/13

基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)定位技術(shù)的研究

對WSN中基于測距技術(shù)的定位方法進(jìn)行了研究,，針對室內(nèi)環(huán)境易對信號造成干擾且硬件存在差異的情況,，采用為每個參考節(jié)點設(shè)置其測距模型的方案。對利用線性定位和極大似然估計兩種定位算法分別進(jìn)行了分析,，通過實驗測試定位系統(tǒng)中測距模型的測距誤差以及兩種定位算法的定位誤差,，依據(jù)實驗結(jié)果提出了綜合運用兩種定位算法的策略。

發(fā)表于：2018/8/9

基于聲源定位技術(shù)的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)

針對目前的大部分視頻監(jiān)控系統(tǒng)都是基于圖像檢測的靜態(tài)或動態(tài)監(jiān)控,，提出了在智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中應(yīng)用聲源定位和攝像頭動態(tài)采集進(jìn)行聯(lián)合判決的方案,。系統(tǒng)采用麥克風(fēng)陣列對聲源進(jìn)行定位，然后驅(qū)動攝像頭轉(zhuǎn)動到聲源位置監(jiān)控,，通過圖像分析給出報警動作,。實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)在低噪聲干擾的實驗環(huán)境下,，能實現(xiàn)對聲源的有效定位,，并進(jìn)行異常情況報警。

發(fā)表于：2018/8/8

用于重大地質(zhì)災(zāi)害后人員身份識別的系統(tǒng)設(shè)計

研究了在重大地質(zhì)災(zāi)害中一種集嵌入式技術(shù),、指紋傳感技術(shù)以及無線傳輸技術(shù)為一體的身份識別系統(tǒng),。系統(tǒng)硬件主要包括指紋傳感器FPS200、CPU ,、存儲器等器件;系統(tǒng)軟件方面完成了linux操作系統(tǒng)下指紋數(shù)據(jù)采集程序,、指紋圖像比對程序和無線傳輸程序的編制。最后經(jīng)過調(diào)試,，實現(xiàn)了指紋圖像的快速采集與無線遠(yuǎn)距離傳輸,，驗證了總體設(shè)計方案的可行性。

發(fā)表于：2018/8/8

IR-UWB定位系統(tǒng)中的數(shù)字鎖相環(huán)接收機設(shè)計與實現(xiàn)

在分析了以往的脈沖超寬帶（IR-UWB）室內(nèi)定位系統(tǒng)接收檢測技術(shù)的基礎(chǔ)上,，提出利用數(shù)字鎖相環(huán)接收機來準(zhǔn)確估計UWB脈沖信號到達(dá)時間（TOA）,，完成室內(nèi)環(huán)境精確測距和定位功能。通過仿真和測試論證了方案的可行性,，最后在6 m×6 m室內(nèi)空間中實現(xiàn)了系統(tǒng)對標(biāo)簽的定位功能,，輸出抖動在2 ns以內(nèi)，獲得了良好的效果,。

發(fā)表于：2018/8/8