互联时代的汽车安全

汽车行业互联性的快速发展导致我们制造和购买汽车的方式发生了根本性转变。以前有钢铁和活塞,现在我们有碳纤维和连接到物联网的电子芯片。消费者期望他们的车辆能够与其他设备无缝同步,提供方向、车道援助,并在某些时候能够自主驾驶。
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当然,额外的连接性附赠了额外的功能,但它也带来了明显的高风险和安全漏洞,因为连接成倍增加。

安全是一个复杂的课题,有许多专业领域,如密码学、公钥基础设施、信任之根、数字证书等等。在EPS,我们对技术进行了投资,包括软件和硬件,利用这些技术来实施能够保护我们客户的宝贵知识产权的系统。

我们已经建立了一个安全生态系统,从芯片出厂到应用开发和产品生命周期。通过我们与全球最大的半导体供应商、全球领先的电子分销商(提供一致的元件供应)和值得信赖的生命周期管理解决方案供应商的合作,我们可以为每个物联网应用提供终身的安全保障。

物联网安全的三重优势
开发工程师(和他们的经理)可以通过在产品设计的早期指定使用安全供应来减少设计复杂安全系统的压力。随着EPS在实现端到端安全的技术方面的艰苦工作、风险和投资得到解决,公司可以确信。

他们有价值的知识产权在制造过程中不被窃取、克隆或过度生产。
他们在联网车辆中的芯片可以防范恶意攻击
网络更新是真正安全的。
我们必须从这些真实世界的远程黑客中学习–安全应该是互联车辆设计中不可或缺的一部分。

下载图表。网络世界里确保汽车电子的安全
在此查看 "互联世界中的汽车安全 "图片。

EPS从我们位于全球所有主要电子制造中心战略位置的最先进的烧录中心提供简单、经济的安全供应服务。

今天,请与我们讨论为您的汽车应用提供端到端的安全解决方案。
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如何设计一个安全的物联网产品?您必须考虑的3件事

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加入爱柏电子(EPS Global) 和新唐(Nuvoton),了解设计安全物联网产品时必须考虑的3个S。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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