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AI赋能的分布式电源调度综合评价指标体系研究[电源技术][智能电网]

针对分布式电源并网带来的调度复杂性及现有评价方法维度单一的问题，研究构建了一个面向人工智能（Artificial Intelligence， AI）赋能的分布式电源调度综合评价指标体系。该体系涵盖经济、环保与稳定性3个维度。研究采用基于聚类分析的层次分析法与熵值法相结合进行综合赋权，并设计了基于注意力机制的多任务深度学习算法对多维度指标进行同步预测。仿真结果表明，与传统调度方案相比，基于该评价体系的AI赋能调度方案能够在总成本、清洁能源渗透率及供电可靠性等核心指标上取得更优的综合平衡，为实现电力系统经济-环保-稳定的协同优化提供了有效的理论与方法支撑。

发表于：2026/4/14

Lite-VAFNet：面向无人机边缘计算的多模态3D目标检测[人工智能][航空航天]

针对无人机边缘算力受限与多模态3D检测高精度需求间的矛盾，基于VAF-Net提出一种面向机载平台的轻量化检测网络Lite-VAFNet。该网络首先通过构建网格降维检测头压缩约63%的参数量，以缓解设备存储压力；其次，设计Linear-Bottleneck融合模块实现线性复杂度的特征交互，消除显存峰值瓶颈；最后，引入空间重采样与Logit蒸馏协同加速框架，在突破访存限制的同时有效补偿量化带来的精度损失。KITTI基准实验表明，Lite-VAFNet仅以14.60 M的参数量即取得85.24%的3D AP（Mod.），性能显著优于BEVFusion等前沿模型。该研究在大幅降低资源消耗的同时实现了精度与效率的最佳平衡，极具边缘端部署潜力。

发表于：2026/4/14

面向无人机的深度学习内河船舶小目标检测方法[人工智能][航空航天]

在内河低空无人机视角的船舶检测中，由于小目标和船舶遮挡等问题，传统算法在复杂背景、光照反射和波纹干扰下在准确检测小型船舶方面尚不成熟。为了解决这些问题，提出了一种基于YOLOv11n的改进算法——YOLO11-FFW（YOLO11—FEM FFM_Concat WIoUv2）。为提升小目标船舶的特征提取能力，引入了特征增强模块（FEM），通过多分支空洞卷积扩展感受野并融合多尺度上下文信息。为增强复杂背景下的多尺度特征表达，引入了特征融合模块（FFM_Concat），在BiFPN结构基础上加入可学习的权重重标定机制，实现了高低层特征的自适应融合。为提高模型在水面反光、遮挡及密集目标场景中的鲁棒性，改进了损失函数为WIoUv2，动态加权平衡定位与分类损失。实验结果表明，YOLO11-FFW相比YOLOv11，mAP@0.5提升1.4%，精确率提高0.8%，召回率提高2.4%，验证了该算法在复杂无人机视角下内河场景中检测小型船舶的有效性。

发表于：2026/4/14

FRDM Automotive：基于S32汽车处理平台，加速开发进程[嵌入式技术][汽车电子]

纵观移动出行与交通运输行业，一个主题毋庸置疑：变革的步伐从未如此迅疾。汽车、机器人、移动平台及智能边缘系统正全面迈向软件定义。随着功能向软件转移，真正的挑战已不再仅仅是性能，还在于无缝集成。

发表于：2026/4/14

英特尔与谷歌围绕至强CPU与定制IPU深化双方多年合作[模拟设计][消费电子]

4 月 9 日消息，英特尔与谷歌双方美国当地时间今日共同宣布，两家企业将围绕至强 CPU 与定制 IPU（注：DPU 的另一种称呼）展开深入的多年期合作，推进下一代人工智能和云基础设施的发展。

发表于：2026/4/9

SEMVision™ G9：引领高产能缺陷检测新时代[测试测量][工业自动化]

SEMVision G9面向逻辑、存储器及其他器件的缺陷检测应用，通过更可靠的成像质量以及集成式人工智能技术，实现跨平台的缺陷检测与分类能力规模化提升，同时在保持性能扩展性的前提下，实现具有竞争力的总体拥有成本（CoO）。

发表于：2026/4/7

重塑电动汽车驾乘体验的三大半导体技术[电源技术][汽车电子]

工程师需要重新思考电池系统，包括其管理方式、充电方式，以及如何高效地将存储的电能转化为车辆前进的动力。目前，我们正在推进三大技术创新，为电动汽车的发展铺平道路。

发表于：2026/4/3

通过高性能MCU与集成外设，破解现代嵌入式设计难题[嵌入式技术][工业自动化]

随着嵌入式系统不断发展，应用领域从工业自动化、车联网到先进的物联网设备日益丰富和复杂，设计人员在性能、灵活性与可靠性之间的平衡面临越来越多的挑战。具备设计可扩展性和多样化外设集成能力，成为应对这些挑战、让设计具备未来适应性的关键所在。

发表于：2026/3/31

神经数据保护的法理阐释与规范构造[其他][信息安全]

神经技术发展衍生出的神经数据因其具有生物性、敏感性与心理性，呈现出高度隐私风险与保护紧迫性。神经数据保护路径的分歧集中表现在融入现有框架、调整现行法律、立法创设新权利三方面。为此，应当结合技术特征，厘清神经数据保护的法理基础，并从全球整体视角出发，以《神经数据保护与治理宣言》为呼吁，助推区域法律框架重构，最终由《国际神经数据保护公约》达成全球保护共识，回应神经数据保护的复杂性与紧迫性，为全球神经数据治理提供可操作指引。

发表于：2026/3/27

关键业务不间断运行保障：超长续航UPS系统的架构设计[其他][工业自动化]

实现“超长续航UPS电源（12小时以上）”的目标，并非寻找单一的特殊型号，而是需要根据负载特性选择一款具备强大充电能力、宽电压输入范围以及高可靠电池管理系统的UPS主机。

发表于：2026/3/26

CFR-JVMD与多接收机协作的OFDM辐射源个体识别[通信与网络][通信网络]

针对通信辐射源识别中射频指纹易受多径效应与接收机畸变干扰的难题，提出了一种结合信道频率响应（Channel Frequency Response, CFR）相关性与联合变分模态分解（Joint Variational Modal Decomposition, JVMD）的多接收机协作OFDM辐射源识别方法。首先，根据多径信道的频域效应呈现乘性衰落特性，提出抑制多径信道影响的频谱轮移比值算法;其次，采用JVMD对多接收机归一化信号进行联合分解，将信号分解为含有发射机指纹与接收机指纹的模态分量；最后，通过基于非高斯统计量的动态阈值筛选出发射机指纹分量并输入CNN分类器实现辐射源个体识别。实验结果表明，该方法在ORACLE数据集上平均识别率达到97%，相较传统方法在抗多径衰落和接收机失真方面展现出更强的鲁棒性。

发表于：2026/3/25

基于多尺度特征融合和SAM引导的无人机小尺度目标检测[人工智能][航空航天]

在无人机航拍中，因拍摄距离远、目标占比低，其线性尺度仅有十余像素且特征匮乏，导致检测性能显著下降。现有方法主要分为样本增强与多尺度感知，前者在航拍目标密集场景中易引入语义冲突，而后者在深层特征感知与全局建模上仍存在不足。为此，提出一种基于多尺度特征融合和SAM引导的小目标检测网络，通过设计包含小目标检测层的多尺度架构增强特征表达能力，融合空洞卷积与Transformer以扩大感受野并建模长程依赖，并引入SAM大模型的先验知识引导网络训练，从而提升对小目标特征的提取能力。实验表明，该方法在VisDroneDET2019上显著提升了小目标检测精度。

发表于：2026/3/25

面向攻击面收敛的网络安全风险治理研究[通信与网络][信息安全]

针对组织网络攻击面动态变化和防御者视角不能有效识别黑客攻击手段的特点，基于多维攻击者视角构建以“资产管理、攻击面识别与风险值计算、攻击面修复与闭环验证、网络流量采集与实时监控分析”为流程的攻击面收敛管理体系，有效实现“安全左移”。对已知资产、影子资产等计入纳管范围，融合风险量化分级与安全漏洞闭环验证，开启持续监控以实时感知资产异动并采取措施。实践结果证明，引入网络流量与威胁情报的协同分析后，威胁情报命中安全事件数量逐步下降；网址及端口非必要暴露面得到有效监控与响应，平均暴露时间显著缩短，从数天减少至1 h以内。攻击面管理技术有效缓解了攻防不对称性问题，提升了组织在网络攻击面的全局可见性与风险控制效率。

发表于：2026/3/25

融合溯源图与知识图谱的APT攻击检测模型研究[通信与网络][信息安全]

针对高级持续性威胁(APT)攻击所具有的隐蔽性强、持续时间长、多阶段渐进的特点，提出了一种融合动态系统行为溯源图与静态威胁情报知识图谱的检测模型。该模型使用时空图注意力网络联合建模攻击链中的空间依赖与时间演化关系。通过图注意力网络捕捉实体间可疑关联，通过门控循环单元建模行为序列的阶段性演进，从而实现对APT攻击全链条的端到端检测。在WindowsAPTs Dataset 2025公开数据集上的实验表明，所提模型在APT多分类检测任务中性能良好，准确率达95.14%，F1分数为95.29%。

发表于：2026/3/25

面向去中心化身份的隐私保护多方授权方案[通信与网络][信息安全]

针对现有去中心化身份方案在多方授权中难以兼顾隐私保护与协议兼容性的问题，提出一种支持匿名认证的去中心化多方授权方案。该方案基于双线性配对构造，采用紧凑多重签名实现高效授权，利用零知识集合成员证明实现用户向授权机构的匿名身份验证。为解决协议兼容性问题，设计了交互式可验证表达结构，将零知识证明参数封装于W3C标准凭证中。安全性证明表明该方案在随机预言机模型下满足不可伪造性与匿名性。理论与实验分析表明，方案生成的最终凭证大小恒定，系统开销具备良好的可扩展性。

发表于：2026/3/25