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理论上通过篡改FPGA位流,利用其实现的密码算法的错误输出可以分析出密钥,但这种攻击通常需要非常了解目标FPGA的内部结构与位流的对应关系。而位流逆向的难度很大,导致此类攻击的实用性不高。文章提出一种针对FPGA位流的自动化故障注入分析方法,不需要逆向位流,结合张帆等人提出的持久性故障分析理论,把因篡改算法常量导致的出错结果作为可利用的故障。并首次在Xilinx-7系列FPGA开发板上利用Spider进行电压故障注入实验,480条错误密文就可以得到AES-128的密钥,且在10 min内可以完成数据的采集和分析。对于加密位流的情况,可以先利用电磁侧信道分析方法得到明文位流,再结合该文的分析方法来进行密钥破解。 相似文献
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为了改善硅功率器件击穿电压性能以及改善IGBT电流的流动方向,提出了一种沟槽-场限环复合终端结构。分别在主结处引入浮空多晶硅沟槽,在场限环的左侧引入带介质的沟槽,沟槽右侧与场限环左侧横向扩展界面刚好交接。结果表明,这一结构改善了IGBT主结电流丝分布,将一部分电流路径改为纵向流动,改变了碰撞电离路径,在提高主结电势的同时也提高器件终端结构的可靠性;带介质槽的场限环结构进一步缩短了终端长度,其横纵耗尽比为3.79,较传统设计的场限环结构横纵耗尽比减少了1.48%,硅片利用率提高,进而减小芯片面积,节约制造成本。此方法在场限环终端设计中非常有效。 相似文献
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近年来,随着人工智能技术和脉冲神经网络(SNN)的迅猛发展,人工脉冲神经元的研究逐渐兴起。人工脉冲神经元的研究对于开发具有人类智能水平的机器人、实现自主学习和自适应控制等领域具有重要的应用前景。传统的电子器件由于缺乏神经元的非线性特性,需要复杂的电路结构和大量的器件才能模拟简单的生物神经元功能,同时功耗也较高。因此,最近研究者们借鉴生物神经元的工作机制,提出了多种基于忆阻器等新型器件的人工脉冲神经元方案。这些方案具有功耗低、结构简单、制备工艺成熟等优点,并且在模拟生物神经元的多种功能等方面取得了显著进展。文章将从人工脉冲神经元的基本原理出发,综述和分析目前已有的各种实现方案。具体来说,将分别介绍基于传统电子器件和基于新型器件的人工脉冲神经元的实现方案,并对其优缺点进行比较。此外,还将介绍不同类型的人工脉冲神经元在实现触觉、视觉、嗅觉、味觉、听觉和温度等神经形态感知方面的应用,并对未来的发展进行展望。希望能够为人工脉冲神经元的研究和应用提供有益的参考和启示。 相似文献
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现代飞机座舱主飞行仪显示系统中,全姿态指示天地区域的填充是件非常费时的工作。提出了一种新的区域填充算法。该算法第一步引入分块查找的思想以及基于填充区域的特点确定采用水平线或者竖直线扫描方式,并且对区域轮廓中满足关键码字段的像素点建立坐标数组;第二步根据已确定的扫描方式进行区域填充。此外,求取新旧地平线交点并没有采用通过大量数值计算直接求取的方法,而是采用了比较法。实验结果表明该算法显著提高了填充速度和显示效果,降低了数据存储空间量。 相似文献
86.
WANG Bo DING Peng FENG Ruize WANG Yanfu LIU Xiaoyu SUN Tangyou CHEN Yonghe LIU Xingpeng LI Qi LI Yue LIU Yingbo YIN Yihui ZHAO Hao ZHANG Wei LI Haiou JIN Zhi 《电子学报:英文版》2021,(6):1017-1021
In this paper, we investigated the electrical properties of the Metal-oxide-semiconductor gate stack of Ti/Al2O3/InP under different annealing conditions. A min... 相似文献
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为了解决手机芯片屏蔽壳表面白印缺陷微小、尺度各异等因素影响检测快速性和准确性的问题,本文提出一种基于长短连接通路和双注意力网络(long short link and double attention network, LSDANet)的手机芯片屏蔽壳表面缺陷检测方法。首先,通过构建基于编码和解码的语义分割模型和利用长短距离连接通路,提高网络模型对尺度各异缺陷的特征提取能力。其次,分别设计基于通道和空间的注意力机制,增大5—10 pixel尺寸的白印缺陷在空间和通道上的特征权重。最后,融合双注意力机制和长短距离连接通路分割模型,构建LSDANet缺陷检测网络,应用于手机芯片屏蔽壳表面缺陷检测。实验数据表明,LSDANet网络能够达到96.21%的平均像素精度、66.13%的平均交并比和39.03的每秒检测帧数,相比多种语义分割算法均具有更高的检测精度和速度。 相似文献
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亚临床期圆锥角膜(subclinical keratoconus, subkc)发病隐匿,现有医疗设备诊断存在局限性,所以提出一种诊断亚临床期圆锥角膜的检测方法是十分必要的。有研究发现圆锥角膜(Keratoconus, kc)力学性能的改变早于形态学,因此从角膜生物力学的角度筛查亚临床期的圆锥角膜更加符合临床实际。本文运用角膜生物力学特征,以点云数据作为网络输入数据,将SO-Net (self-organizing network)和自注意力(self-attention, SA)机制结合构建SOANet,对圆锥角膜、亚临床期圆锥角膜和正常角膜进行分类。首先,利用可视化生物力学分析仪(corneal visualization Scheimpflug technology, Corvis ST)拍摄角膜受力形变视频,对其进行处理得到点云数据集,接着对点云数据进行增强处理,使3种类型的角膜数据量分布均衡。然后按照3∶1的比例划分训练集和测试集,分别对角膜进行二分类和三分类。最终模型在二分类和三分类测试集上的准确率分别达到98.3%和91.26%,即有效识别亚临床期圆锥角膜和圆锥角膜。实验... 相似文献
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摔倒检测大都依靠传感器设备,此类方法受设备自身和环境因素影响较大,常常无法发挥该有的作用,同时,基于视觉的方法往往实时性较差,鲁棒性不强。针对上述问题,本文提出了一种鲁棒性强、能有效部署在嵌入式设备上的轻量化摔倒检测算法。以YOLOv5为基准模型,首先,融合轻量级注意力机制模块,使网络更关注要识别的目标区域,增强网络的识别精度。其次,使用模型压缩方法对模型进行剪枝,减小模型体积和计算量,使模型轻量化,以提高推理速度和便于部署在嵌入式设备中。最后,对剪枝后的模型进行知识蒸馏,在不提升模型复杂度的前提下提升模型的检测精度。实验结果表明:本文模型相较于基准模型,mAP增加了1.7%,召回率提高了1.2%,模型体积减小了79.1%,浮点运算量降低了70.9%。将本文模型部署在嵌入式设备Jetson Nano上,检测速率达到13.2 frame/s,基本满足实时性摔倒检测的要求。 相似文献
90.
心率的长期监测对心血管疾病的预防和治疗具有重要意义。当前心率检测常用的监护仪、心电图机、智能手表和运动手环等均属于接触式测量装置,长期佩戴易产生压痕,甚至给使用者带来不适。在非接触测量方面,远程光电容积脉搏波描记法(remote photoplethysmography, rPPG)可以通过分析面部视频获取心率,是一种很有潜力的心率长期监测方法。目前,绝大多数对于rPPG的研究都在使用电脑做数据分析,体积过大不易摆放,难以满足医学临床和家庭日常使用的需求。针对这一问题,本文尝试在嵌入式平台上依据rPPG原理实现心率监测。监测系统主要由树莓派4B开发板、相机和触摸屏组成。采用AdaBoost算法实现人脸识别与追踪,选取额头和脸颊作为感兴趣区域(range of interest, ROI),利用巴特沃斯带通滤波去噪,根据POS模型提取BVP波形,对来自不同ROI的BVP波形做盲源分离得到最终的脉搏波,最后利用能谱分析计算心率。实验结果表明本文所研究的系统具有与PC端相同的心率检测准确性和鲁棒性。本文的研究成果可以为心率长期监测设备的小型化和普及做出自己的贡献,也可以为智慧医疗中的远程监测... 相似文献