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关键词： 商用密码算法   电子签名   医疗数据安全   中医信息化   身份认证  

摘要： 本研究以北京中医药大学东直门医院为实践载体,创新性提出一种基于商用密码算法的密码应用安全支撑模型。该模型通过构建覆盖全院角色的技术框架,支撑USB Key与移动端的双因素身份认证、医务人员及患者可靠电子签名、跨院区医疗数据安全传输与共享3大关键功能,显著提升了信息安全防护能力,为医疗业务流程优化及无纸化转型提供核心技术支撑。

关键词： 教学改革   创新能力培养   嵌入式系统”课程   口袋实验室  

摘要： 为解决传统“嵌入式系统”课程在实践教学中存在的时空限制、内容碎片化、评价单一等问题,文章基于口袋实验室,构建了“三层”教学内容体系与“四阶”能力提升融合的教学模式。采用创新项目驱动、技术防作弊等教学方法,引导学生完成从基础知识训练到系统应用拓展的递进式训练。该模式有效突破了实践教学的时空界限,显著提升了学生的工程实践能力、系统设计能力和创新能力,为新工科背景下集成电路专业的实践教学课程改革提供了参考方案。

关键词： YOLOv5   图像识别   智能垃圾分类   RK3588   嵌入式系统  

摘要： 随着我国对绿色发展和资源可持续利用的重视,垃圾分类成为城市治理的重要一环。为提高垃圾分类的效率与智能化水平,本文设计了一种基于YOLOv5图像识别算法的智能垃圾分类系统。系统采用RK3588高性能嵌入式平台为图像处理核心,结合YOLOv5深度学习模型对常见垃圾进行分类识别,并通过STM32单片机控制多自由度机械臂与二维云台完成垃圾的自动分拣。硬件平台整合红外传感器、舵机、图像采集模块等,实现了垃圾的快速识别与精准投放。系统设计注重结构紧凑性、可扩展性与低成本,实验测试表明该系统对日常垃圾分类识别准确率超过98%,响应速度快,具备良好的实用前景。

关键词： 大模型时代   防火墙   AI赋能   网络安全  

摘要： 随着大模型时代的到来,数据交互频繁、业务复杂多变,网络安全面临着前所未有的挑战,传统防火墙在应对诸多新型风险时力不从心。本文围绕大模型时代安全需求,剖析传统防火墙面临的挑战,梳理用户对防火墙的期望,重点探讨AI赋能下的下一代防火墙优势与特性,旨在明晰适应新时代的防火墙构建方向,以应对日益严峻的网络安全风险。

关键词： 单片机   海道测量   数据采集   数据传输   嵌入式系统  

摘要： 海道测量是港口建设、航道维护与海洋资源开发的关键技术,但传统设备存在成本高、体积大、通信滞后等问题。设计并实现了一种基于STM32单片机的海道测量数据采集与传输系统。系统集成MPX4115水压传感器、LM35D温度传感器和RS-232通信模块,可实时采集水深、温度等环境参数,并通过上位机进行数据交互。通过对硬件架构与软件算法的协同优化,系统在测量精度和通信稳定性上显著提升。实验结果表明,该系统在模拟港口环境中水深测量误差在±0.2 m范围内,温度测量误差在±0.5℃范围内,数据传输成功率达100%,具备稳定性高、成本低、实用性强等特点,能够有效满足现代海道监测的实际需求。

关键词： 提升机轴承   故障诊断   小样本   迁移学习   注意力机制   嵌入式系统  

摘要： 矿井提升机轴承作为矿井提升系统的关键部件,长期高负荷运行,难以避免出现各类损伤,导致发生故障,影响生产效率、引发安全事故。因此,准确地诊断提升机轴承故障具有重要的工程意义。提升机运行工况复杂多变,较难获取设备轴承在所有工况下的完备数据集。针对变工况下目标工况仅有少量标签故障样本的场景,本文提出一种基于统计特征、注意力机制和参数迁移的诊断模型SFPTinSAM。该模型经CWRU数据集验证,相较于传统模型具有更强的变工况小样本故障诊断能力。最后,基于加载该模型的边缘AI网关、采集电路模块和网络架构设计了煤矿提升机轴承故障诊断系统,为矿井提供部件故障诊断服务,提升了煤矿作业的智能化水平。

关键词： 桥梁异常检测   深度学习   嵌入式系统   可视化平台  

摘要： 为满足我国典型类型的桥梁安全监测与智慧运维的迫切需求,不同于传统的低效率、高成本的桥梁人工巡检方式,本文构建一种基于多传感器时空协同学习的桥梁异常监测系统。为了保证系统的持续稳定和有效泛化,提出一种基于DBSCAN的轻量级聚类异常数据检测算法,实时高效地检测桥梁传感器异常数据。同时构建基于LSTM的多传感器数据修复网络,协同挖掘不同时空条件多传感器的关联信息以修复传感器故障导致的异常数据空值与不准确测量。在桥梁异常检测过程中,采用基于朴素贝叶斯分类器的桥梁结构异常判定方法,生成准确的桥梁结构安全判别结果。考虑到实现异常检测软硬件一体化原型系统,本文综合利用嵌入式端的实时采集处理与上位机丰富计算资源的互补性优势,将异常检测方法进行解耦划分并有效部署至嵌入式与上位机,并通过GUI界面实现全程可视化。实验结果表明,系统能够有效识别和修复异常数据,提升桥梁结构的安全性评估准确度,在实际应用中的异常检测准确率和修复效果均表现良好,能够为桥梁的智慧运维和结构安全预警提供可靠保障。

关键词： 热成像   图像分类   SqueezeNet   NCNN   ESP32S3  

摘要： 针对当前图像分类领域中所使用的网络结构复杂、模型文件较大、部署成本较高等问题,首先提出了一种基于热成像的轻量化图像分类方法,该方法使用热成像摄像头代替传统摄像头进行现实图像的捕捉,通过多帧合成的方式降低图像噪声和提高成像质量,采用自适应伪彩色编码将热成像捕捉的灰度图像转换成适合机器学习的彩色图像。其次使用改进的SqueezeNet轻量化卷积神经网络模型对自建的热成像手势数据集进行训练,模型的参数仅为1.4 MB。最后通过NCNN框架将模型部署到嵌入式设备中,经验证,该方案的分类效果良好且速度较快,其测试精度高于99.3%,在树莓派4B上的图像推理时间低于68 ms。

关键词： 防火墙技术   网络信息安全   访问控制   入侵检测   安全防护体系  

摘要： 针对网络安全威胁日趋多元化、传统边界防御机制难以应对加密流量与应用层攻击等问题,本文提出基于防火墙技术的多层次网络安全防护体系构建方法。通过对防火墙技术原理与分类框架进行全面分析,深入探究访问控制规则设计、攻击识别算法等核心技术,构建涵盖安全域划分、流量监控与虚拟专用网络(VPN)加密的立体化防护架构。通过典型应用案例检验其部署所取得的成效,从规则优化、技术创新及管理改进等维度强化防护效能,有效提升了整体网络安全防护能力。

关键词： 嵌入式技术   激光脉冲信号   频偏补偿   形态滤波   符号时域分离  

摘要： 针对传统方法频偏估计不准确,补偿效果不佳问题,提出了基于嵌入式技术的激光脉冲信号频偏补偿系统设计方法。采集激光脉冲信号,基于形态滤波和EMD算法实现激光脉冲信号和噪声信号的分离,去除噪声干扰。利用符号时域分离算法在时域对处理后的信号进行分析处理,有效弥补传统方法在时域分析上的不足,精准捕捉激光脉冲信号的时域特征和变化规律,完成信号频偏估计,实现激光脉冲信号频偏补偿。实验结果表明,该方法对激光脉冲信号频偏的估计精度和补偿性能均较高,Allan方差值较低,在复杂环境和长时间运行条件下具有更强的鲁棒性和稳定性。