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  • 快速数字交叉耦合相位控制技术,用于在BCM/DCM升压式PFC电路中保持180°的交错结构

    摘要: 本文提出了一种用于两相交错升压式功率因数校正(PFC)转换器的交叉耦合闭环数字相位控制策略,该转换器可以在边界导通模式(BCM)和不连续导通模式(DCM)下工作。该控制方案基于DE1-SoC平台实现,采用了非主从

    来源:IEEE Open Journal of Power Electronics

    时间:2026-04-22

  • StyleDiffusion:基于文本编辑的提示嵌入反转技术

    摘要: 目前有大量的研究致力于利用预训练扩散模型的强大能力来进行图像编辑。这些方法要么对模型进行微调,要么在预训练模型的潜在空间中对图像进行反变换。然而,这些方法存在两个问题:(i) 在选定的区域得到的结果不够理想,而在

    来源:Computational Visual Media

    时间:2026-04-22

  • 基于级联电压整形技术的逆变器源级电磁干扰抑制方案(适用于串联连接的IGBT)

    摘要:由于逆变器的快速开关操作,会产生显著的电磁干扰(EMI)。本文提出了一种基于串联IGBT拓扑结构和电压整形技术的源级EMI抑制方案。通过重新塑造输出电压波形,该方案可以周期性抑制EMI源。此外,使用基于CPLD的顺序栅极驱动电路实现了阶梯式电压整形,从而无需对现有的栅极驱

    来源:IEEE Open Journal of Power Electronics

    时间:2026-04-22

  • TrustEdge:专为资源受限的物联网设备设计的基于“SAINT”技术的入侵检测系统

    摘要:随着物联网(IoT)和基于人工智能的智能设备在消费市场和工业领域的迅速普及,以调制解调器为中心的嵌入式物联网基础设施面临着日益增加的安全威胁——尤其是来自内部人员的威胁。在这种情况下,传统的基于防火墙的解决方案往往无法检测到已经存在于网络中的威胁。此外,大多数用于网络流量分

    来源:IEEE Access

    时间:2026-04-22

  • 基于强化学习的自适应量子安全加密技术,应用于符合DN25标准的智能环境

    摘要: 量子计算的出现对传统安全机制构成了挑战,尤其是在异构性和资源有限的物联网(IoT)及智能环境中,这些环境必须满足DN25要求。本文介绍了一种基于强化学习的模型,用于自适应选择和协调加密算法。该模型作为智能决策层,通过观察上下文、网络和运营指标来推荐或强制执行结合经典加密

    来源:IEEE Access

    时间:2026-04-22

  • 在XPD受限的情况下,估算双极化MIMO系统中所需信噪比的简单方法

    摘要:本文提出了一种简单的半解析方法,用于估计多输入多输出(MIMO)广播系统中所需的载波噪声比(CNR)。这些估计值是根据传输信道的交叉极化鉴别(XPD)水平得出的,从而评估了交叉极化干扰的影响。所提出的模型将已知的单输入单输出(SISO)系统性能(例如,ATSC A/327

    来源:IEEE Transactions on Broadcasting

    时间:2026-04-22

  • 通过结合遥感和机器学习技术,有望提升森林生长及产量预测模型的准确性

    摘要: 森林生长和产量的预测对于可持续的森林管理规划至关重要。在巴西,Clutter模型被广泛用于产量预测,通常能够将预测误差控制在10%以下。然而,该模型的传统构建方法主要依赖于树木测量数据,这可能限制了其表征生理生长

    来源:IEEE Access

    时间:2026-04-22

  • 一种基于关键点的方法,用于从二维图像中估计脊柱曲率

    摘要:姿态估计是机器视觉领域中讨论最多的话题之一。然而,目前仍缺乏能够有效解决与脊柱检测和评估相关问题的模型。本项目的研究内容是开发并评估一个用于自动检测脊柱弯曲的系统,随后利用该模型来检测异常情况。该系统主要应用于力量训练,但也可以为进行其他体育锻炼的人提供辅助工具。评估过程基

    来源:IEEE Access

    时间:2026-04-22

  • 结合BERT和提升模型的混合集成学习方法用于恶意URL检测

    摘要: 鉴于基于网络的威胁日益普遍和复杂,恶意统一资源定位符(URL)的检测在网络安全领域仍然是一个至关重要的研究课题。在现代军事通信中,恶意URL可能会破坏指挥控制系统,从而危及作战安全。因此,在军事网络中实现强大的

    来源:IEEE Access

    时间:2026-04-22

  • 在智能建筑中实现预测性维护:人工智能方法、数字集成及系统挑战的综述

    摘要:向可持续和智能化建筑发展的趋势加速了对先进维护策略的需求,这些策略能够减少能源浪费、降低停机时间并提高可靠性。传统的维护方法(反应性和预防性维护)越来越难以应对现代建筑能源系统的复杂性和动态行为。预测性维护(PdM)为实时监控、故障预测和优化规划提供了一种革新的模式。然而,

    来源:IEEE Access

    时间:2026-04-22


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