XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System发送器
SAA7104H;SAA7105H 数字视频编码器
7.1 复位条件 7.2 输入格式化程序 7.3 RGB LUT 7.4 光标插入 7.5 RGB YC B -CR 矩阵 7.6 水平缩放器 7.7 垂直缩放器和防闪烁滤波器 7.8 FIFO 7.9 边界发生器 7.10 振荡器和离散时间振荡器（DTO） 7.11 低通时钟发生电路（CGC） 7.12 编码器 7.13 RGB 处理器 7.14 三重 DAC 7.15 HD 数据路径 7.16 时序发生器 7.17 HD 同步脉冲的模式发生器 7.18 I 2 C 总线接口 7.19 省电模式 7.20 对 SAA7104H 进行编程； SAA7105H 7.21 输入电平和格式 7.22 位分配图 7.23 I2C 总线格式 7.24 从属接收器 7.25 从属发送器
增强型蒙哥马利模块快速乘法的FPGA实现
摘要。本文提出了一种增强的 Montgomery 和高效的模乘法实现方法。加密过程用于在数据从发送器传输到接收器时提供高信息安全性。各种使用方法，如 RSA、ECC、数字签名算法。提出的 Montgomery 算法使用加密的 RSA 算法，在两个不同的输入中实现，两个输入都是 8 位输入。编码已用 Verilog 语言完成，结果在 Vivado 软件上进行了模拟。对于物理测试，我们使用了 Digilent 公司生产的 FPGA NESYS 4 DDR 硬件板，上面有 Artix-7 FPGA 芯片。所提出的方法在切片触发器数量、LUT、IOB 数量和功耗方面显示出良好的效果。与其他以前的方法相比，所提出的方法在不同结果参数方面显示出更好的效果。
MCP9804 - Microchip Technology
注 1：所有值均指 V IL MAX 和 V IH MIN 电平。2：如果 t LOW > t OUT 或 t HIGH > t OUT ，则温度传感器 I 2 C 接口将超时。通信需要重复启动命令。3：此设备可用于标准模式 I 2 C 总线系统，但必须满足要求 t SU:DI MIN。此设备不会延长 SCL 低电平时间。4：作为发送器，该设备提供内部最小延迟时间 t HD:DO MIN ，以桥接 SCL 下降沿 t F MAX 的未定义区域，以避免意外生成启动或停止条件。5：作为接收器，不应在 SCL 下降沿对 SDA 进行采样。SCL 切换为低电平后，SDA 可以转换 t HD:DI。6：I 2 C 快速模式规范或总线频率高达 400KHz 的时序适用于日期代码为 1145 的设备。
商标异议公告 - 美国专利商标局
用于电信设备，即用于操作电信系统的计算机程序、用于提供多用户接入全球通信网络以传输和传播大量信息的计算机程序；由数据发射机组成的磁、电和光纤网络，将用户信息转换成数据信号进行传输，或将接收到的数据信号重新转换成用户信息；在数据终端之间传输数据的设备，即通信集线器；用于上传、存储、检索、下载、传输和交付数字内容的计算机硬件；电信发射机；电信设备，即连接电路中的电桥的终端元件；文字处理器；计算机设备，即微型计算机、小型计算机、计算机中央处理器、计算机微处理器、计算机显示器、计算机键盘、计算机终端、计算机接口板、计算机激光打印机、计算机击打式打印机、计算机点阵打印机、计算机操作系统、作为一个单元出售的计算机和使用说明书；计算机接口设备，即计算机调制解调器、计算机鼠标和鼠标垫、计算机外围设备及其零件；用于操作企业管理系统的计算机程序，即为生成评估、审计和报告而设计的程序，以及作为一个单元出售的相关使用说明书；音频、视频和数据通信设备，即数字和模拟信号发送器、接收器和转换器，无线电和电话发送器、接收器和服务器；用于电子交换数据、图像和信息的电子邮件计算机硬件和软件；电视遥控器和机顶盒；电视信号解码器；交互式电子音频和视频会议设备，即变压器、平衡器、与计算机、计算机外围设备、电视、音视频设备、闭路电视设备和电信设备连接的电缆，用于促进消费者与商品和服务提供者之间的互动；用作专门时间记录装置的计时器；计算机空白光盘；计算机空白软盘；计算机空白硬盘；光盘播放器；录音机和录像机；录音带和录像带播放器；录音带和录像带录制机；录音带和录像带播放器；空白录音带和录像带、盒式磁带、磁盘和缩微胶片；包含电信信息的录音带和录像带、盒式磁带、磁盘和缩微胶片；视频监视器、自动售货机及其计时装置及其零部件；磁码卡阅读器、磁卡、空白磁性数据载体、磁带消磁器、及其组件；计算机、数据和视频网络及会议设备，即由变压器、平衡-不平衡转换器、与计算机连接的电缆、计算机外围设备、电视机、音视频设备、闭路电视设备和
针对可编程逻辑控制器的控制逻辑注射攻击的闪回
摘要 - 最近自主和半自治的无人机（UAV）群开始从各种民用应用领域获得大量的研究兴趣和需求。但是，为了成功执行任务，无人机群需要全球导航卫星系统（GNSS）信号，特别是全球定位系统（GPS）信号进行导航。不幸的是，民用GPS信号未经加密且未进行，这有助于执行GPS欺骗攻击。在这些攻击中，对手模仿了真实的GPS信号，并将其广播到目标无人机，以更改其路线，迫使其降落或崩溃。在这项研究中，我们提出了一种GPS欺骗检测机制，能够检测单发射器和多发送器GPS欺骗攻击，以防止上述结果。我们的检测机制是基于比较从GPS坐标计算出的每两个群体之间的距离与从相同群体之间的脉冲无线电超宽带获得的距离所获得的距离。如果距离的差异大于所选阈值，则检测到GPS欺骗攻击。
TI PanelBus ™ 数字接收器 - Adafruit
TFP401/401A 从 DVI 发送器接收时钟参考，其周期等于像素时间 t pix 。此时钟的频率也称为像素速率。由于 Rx[2:0] 上的 TMDS 编码数据每 8 位像素包含 10 位，因此 Rx[2:0] 串行比特率为像素速率的 10 倍。例如，支持刷新率为 60 Hz 的 UXGA 分辨率所需的像素速率为 165 MHz。TMDS 串行比特率为像素速率的 10 倍，即 1.65 Gb/s。由于此高速数字比特流在长距离（3-5 米）的三个独立通道（或双绞线）上传输，因此无法保证数据流与输入参考时钟之间的相位同步。此外，三个数据通道之间通常存在偏差。TFP401/401A 对输入数据流采用 4 倍过采样方案，以实现可靠的同步，通道间偏差容差高达 1-t pix。由于反射和外部噪声源导致时钟和数据线上的累积抖动也是高速串行数据传输的典型特征；因此，TFP401/401A 设计具有高抖动容差。
大学卫星的仪器-Cubesat
自从十五世纪初的哲学家和思想家一直想知道太空带来的奥秘，例如它们的性质和扩展，使他们对天体力学，应用数学和自然科学的相关领域做出了巨大贡献。随着技术和计算进步提供的科学进步，已经开发了新的空间应用技术，开始了空间探索的时代。由于电信，空间观察卫星的进展以及通过图像进行土地监测，世界航空航天部门开始发展，并激励建立与部门相关的身体。如巴西的例子，引用了目前被提名INPE的Gocnae（国家太空活动委员会组织）（国家空间研究所）[3]的概念[3]。这一事件偏爱大学，以方形山脉的形式进入太空竞赛，卫星的初始测量为10 x 10 x 10 cm，质量为1，33 kg，其特征是该利基市场的卫星测量。因此，立方体在学习和接触不同程度的教育的学生中表现出了重要的重要性，以便在航空航天部门进行研究。[2，7，8]。作为项目开发的开端，文献综述和对项目最初充足性的传感器进行研究。这项工作的目的是卫星大学建设和仪器的步骤，涵盖编程区域，添加剂制造[4，5]，电子，嵌入式系统和天体力学[1，6]。加速度计和陀螺仪分别提供线性加速度和角速度，磁力计和气压计分别提供指导（指南针）和大气压（高度计），而GPS受体则提供位置和速度信息。每个传感器的数据将通过Cubesat MicroController处理，该数据将通过射频发送器传输处理的数据。这些传感器的主要特征是低成本，较小的物理尺寸和低功耗，这是将电池用作主要能源的应用的重要因素。因此，立方体将能够测量通过GY-280传感器获得的温度，压力和高度。另外，由于使用GPS，陀螺仪和加速度计系统，其沿轨迹的位置描述沿轨迹进行，定位和空间方向。然后，GY-521提供的数据和µT单元中的磁场测量值开始了系统的整合，因此您可以尝试进行步骤，以便更好地利用时间，并离散涉及的步骤，从而促进项目每个阶段可能误差。
基于意图的神经符号人工智能 (AI) ...
摘要 — 集成复杂机器推理技术的基于意图的网络将成为未来无线 6G 系统的基石。基于意图的通信要求网络考虑数据传输的语义（含义）和有效性（在最终用户处）。如果 6G 系统要以更少的比特可靠地通信，同时为异构用户提供连接，这一点至关重要。本文与缺乏数据可解释性的最先进技术相反，提出了神经符号人工智能 (NeSy AI) 框架作为学习观察到的数据背后的因果结构的支柱。特别是，生成流网络 (GFlowNet) 的新兴概念首次在无线系统中用于学习生成数据的概率结构。此外，为了实现更高的语义可靠性，严格制定了一个用于学习最佳编码和解码函数的新型优化问题。开发了新的分析公式来定义语义消息传输的关键指标，包括语义失真、语义相似性和语义可靠性。这些语义度量函数依赖于知识库中语义内容的定义，而这种信息度量反映了节点的推理能力。仿真结果验证了高效通信的能力（使用更少的比特但具有相同的语义），并且与不利用推理能力的传统系统相比，性能明显更好。I. 引言未来的无线系统（例如 6G）如果要集成时间关键型自主系统应用，则必须在传输内容方面更加谨慎。正如香农 (Shannon) [1] 所指出的，传统无线系统注重可靠地发送物理比特，而不注重语义和有效性层。与传输全部数据相比，只发送对接收方有用的信息自然在延迟、带宽利用率和能量方面更有效率（不会影响可靠性）[2]。这是所谓基于意图的语义通信 (SC) 系统 [3] 的核心前提。基于意图的网络是一种自主系统，它定义了它们期望从网络获得的行为，例如“改善网络质量”，然后系统会自动将其转换为实时网络操作。整合语义和有效性方面以创建基于意图的无线网络需要重大的范式转变 [2]–[4]。它特别要求传输和接收节点不再只是盲目设备（来回传输数据），而是成为能够理解和推理数据及其生成方式的类脑设备。一种有前途的方法是将知识表示和推理工具与机器学习相结合。一旦智能嵌入到发送器和接收器中，通信设备就可以感知（数据采集）、预处理并高效通信，而不会产生不必要的网络瓶颈（通过发送大量不必要的数据）。尽管