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AN104：Intersil 第三代 E2POT 设备 - 第 1 部分
系统设计自动化是使用数字电位器的关键因素。如今，我们拥有全球制造模式。在同一家工厂设计和制造系统已不再可能。通常，在一个国家设计的系统会在其他几个国家制造。这给沟通最佳性能的校准程序带来了问题。数字电位器在这些情况下成为关键。设计师现在可以在指定校准程序的同时将可测试性和自动校准功能融入设计中。此内置程序可在所有制造地点重复使用，并且只需更改软件即可在任何时间轻松升级所有地点。现在，随着新的低功耗 X9315 的加入，内置此自动化功能无需增加电源负载或损害电路设计性能。
MC3330xr UHF RFID读取器
介绍了我们成功的MC3300R综合UHF/Rain RFID读者的下一个演变。MC3330XR包含功能，为库存和资产管理应用程序带来了新的效率和准确性。您获得了相同的重量符合人体工程学设计和出色的RFID阅读性能，现在具有Zebra最新，最强大，最安全的Android体系结构。超功能的处理器，集成的NFC读取器和35％的大容量电池可提高任务速度和易用性。斑马的签名坚固设计可确保最大的正常运行时间。您可以创建使用MC3330XR功能强大的计算平台，大触摸屏和物理键盘的直观的Android应用程序。MC3330XR - 手持式UHF/Rain RFID读取器中的下一个演变。
未来的叶片：2040 年的风力涡轮机叶片
预计 27MW 水平轴风力涡轮机 (HAWT) 平台将成为 2040 年风力涡轮机的标准配置，叶片长度必须达到 145 米左右。这就需要叶片设计坚固，考虑到设计、生产、测试和运行中所有固有的不确定性，以准确预测使用寿命并获得可靠的维护间隔。超长叶片的纤细性需要更符合气动弹性的设计。此外，我们预计设计将以分段叶片为目标，不仅为了方便运输，而且还为了减少叶片本身和安装设备的搬运和安装负荷。未来的叶片将使用一种综合方法进一步优化，该方法将气动弹性和结构行为要求与使用寿命、坚固性和表面退化等考虑因素相结合。这种综合优化将涉及整个叶片设计，包括分段位置和连接技术。还确定了用于结构健康监测的集成传感器的最佳位置。这为自由形式设计优化程序带来了机会，例如用于设计叶片剪切载荷承载结构的拓扑优化。设计中的一些优化只能通过更自动化的制造来实现。提高生产线某些部分的重复质量，每天 24 小时不间断生产将减少出错空间并减少人工劳动。叶片部分
引用本研究：Bhadauria, A.P.S., Singh M., Kumar, R., & Kumar, A., (2025)。使用机器学习 T 进行边缘计算中的实时入侵检测
边缘计算的普及为通过在更靠近数据源的地方处理数据，优化延迟敏感和带宽密集型应用程序带来了新的机会。此外，这种范式转变也带来了独特的安全挑战，特别是在入侵检测领域。在边缘计算环境中，数据在更靠近数据源的网络边缘进行处理，实时入侵检测对于保障系统安全至关重要。攻击者也在利用边缘网络的快速扩展。相反，由于行为复杂、处理能力低下，传统的入侵检测系统 (IDS) 无法检测到高速实时网络中最新类型的攻击模式。本研究介绍了一种开发有效 IDS 模型来处理实时网络中此类威胁的新方法，并探讨了针对边缘计算环境的实时入侵检测系统 (IDS) 的设计和实现。所提出的模型被认为是系统性和可靠的，并且采用了监督式机器学习 (ML) 技术。目标是实时准确地识别和分类网络中的有害入侵或恶性活动。为了训练和测试模型，本研究使用了一个自创的数据集，该数据集同时利用了恶意和良性的 PCAP（数据包捕获文件）。为了确定 IDS 模型的有用性，使用随机森林、决策树、额外树和 K-最近邻作为分类技术。所提出的 IDS 模型在适应性和可扩展性等几个因素上表现出色。该模型还产生了更高的准确度、检测率、F 度量、精确度、召回率和更低的 FPR。
AIMMX：人工智能模型元数据提取器
尽管机器学习和人工智能 (AI) 模型为应用程序带来了强大的功能，但目前大部分 AI 开发都是一个相当临时的过程。软件工程和 AI 开发使用许多相同的语言和工具，但 AI 开发作为一种工程实践仍处于早期阶段。挖掘 AI 模型的软件存储库可以深入了解 AI 开发的当前状态。但是，模型周围的许多相关元数据无法直接从存储库轻松提取，需要推理或领域知识。本文介绍了一个名为 AIMMX 的库，可以简化从软件存储库中提取 AI 模型元数据的过程。提取器有五个模块用于提取特定于 AI 模型的元数据：模型名称、相关数据集、参考、使用的 AI 框架和模型域。我们根据来自三个来源的 7,998 个开源模型对 AIMMX 进行了评估：模型库、arXiv AI 论文和最先进的 AI 论文。我们的平台以 87% 的准确率和 83% 的召回率提取元数据。作为 AI 模型元数据提取如何使研究和工具能够推进对 AI 开发的工程支持的初步示例，本文对评估数据集中的模型进行了数据和方法可重复性的探索性分析，并提供了一个用于发现和管理模型的目录工具。我们的分析表明，虽然数据可重复性可能相对较差，样本中有 42% 的模型引用了它们的数据集，但方法可重复性在我们样本中的 72% 的模型中更为常见，尤其是最先进的模型。我们收集的模型可在目录中搜索，该目录使用现有元数据来启用高级发现功能，从而高效地查找模型。