算法

• 基于 JC100 安全芯片的智能硬件固件保护实践

  在智能硬件全生命周期管理体系中，固件安全防护构成了设备可信运行的核心屏障。从抵御恶意篡改引发的功能性安全漏洞，到防范未经授权的固件复制导致知识产权流失，均亟需构建系统化的安全防护体系。 采用基于国密标准的 SM2 非对称密码算法，融合物理不可克隆函数（PUF）技术，已成为当前智能硬件固件安全防护领域的前沿解决方案。 本文以 JC100 安全芯片为例，使用 SM2 算法与 PUF 模块协同工作，完整

  珈港科技

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  04/08 17:27

  物联网 算法
• 企服领域最佳商业模式，几个人交付上千万GEO订单

  GEO（生成式优化）在数字营销疲软的背景下成为新焦点，但合规的实施方式仍是一个黑盒。国内最早的GEO服务商清蓝创始人鲁扬分享了GEO的业务本质、算法壁垒、与AI大厂的关系以及未来市场格局。他认为GEO的核心是用模型学习模型，用算法解密算法，并预测GEO未来将覆盖营销全链路，优化用户的意图而非单一查询。此外，GEO不会像SEO那样分散，而是具有马太效应，最终会被少数技术领先的公司主导。

  爱分析ifenxi

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  04/05 10:55

  算法

  
• Gemini 3官网实战：代码调试与算法实现效率提升方案

  对于开发者而言，大模型已成为日常编码的得力助手。Gemini 3凭借其原生多模态架构和强大的代码理解能力，在代码生成、调试和算法实现上表现突出。 国内用户通过RskAi（www.rsk.cn）可使用Gemini 3，无需特殊网络配置，直接获得高效代码辅助。本文将通过真实开发场景，拆解Gemini 3在解决编程问题时的技术优势与实测效果。 一、Gemini 3代码能力的底层技术解析 Gemini 3

  eefocus_4222157

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  04/02 11:20

  算法
• Google 6倍压缩KV缓存还不损失精度的原理是什么？

  Google推出的新算法TurboQuant，通过两阶段方法大幅提升了Transformer模型的运行效率。首先，PolarQuant利用极坐标量化消除元数据开销；其次，1-bit QJL变换确保残差无偏校正，从而实现了真正的零精度损失。TurboQuant不仅显著减少了显存占用，还提高了推理速度，适用于各种Transformer模型，并且无需额外训练或数据依赖。

  歪睿老哥

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  03/30 09:29

  算法 Transformer
• 从终端到太空，芯际穿越撑起追觅未来版图

  芯际穿越，追觅科技的战略芯片业务，旨在打造世界级智能计算芯片生态，应对端侧智能与通用计算领域的挑战。芯际穿越推出泛机器人SoC、手机处理器、自动驾驶芯片，依托追觅的智能制造技术和丰富场景数据，实现技术与产品的深度融合。芯际穿越的目标是在下一代人工智能计算领域取得领先地位，并通过太空算力拓展业务版图，推动中国企业在国际竞争中占据有利位置。

  阿尔法工场

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  03/13 10:18

  芯片 算法

  
• 解锁端到端仿真新可能 ：全新aiSim 6 即将发布

  01、前言 随着端到端自动驾驶从学术探索走向规模化应用，无论是特斯拉 FSD 神经模拟器、Waymo 基于 DeepMind Genie 3 的世界模型，还是国内主流车企的数据闭环体系，均在表明仿真系统的定位已从传统测试执行工具，升级为支撑算法训练的核心数据基础设施。 尤其需要重视的是，端到端模型直接消费传感器数据进行训练，这对仿真提出了三个过去从未被充分重视的要求： 其一，光照覆盖的系统性缺口。

  康谋keymotek

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  03/09 16:16

  自动驾驶 仿真
• 2025年中科院1区中心碰撞优化算法（CCO）

  本文提出了一种新的元启发式算法——中心碰撞优化器（CCO），其灵感来自经典物理学中的正面碰撞方程。CCO采用统一的位置更新策略，称为中心碰撞策略，该策略同时在原始解空间和非相关解空间中运行。这种双重空间方法显着增强了算法的全局搜索能力，提高了其逃避局部最优的能力。此外，引入了空间分配策略来加速收敛，进一步提高搜索效率。

  算法小狂人

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  03/05 17:24

  算法
• 粒子群PSO优化融合注意力机制的卷积神经网络-双向长短期记忆网络的多变量预测

  CNN-BiLSTM-Attention模型是一种在自然语言处理(NLP)任务中常用的强大架构，如文本分类、情感分析等。它结合了卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制的优势，能够捕捉局部特征和序列数据中的长程依赖关系。

  算法小狂人

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  03/04 13:18

  算法 自然语言处理
• 2025年中科院1区SCI优化算法-Logistic-Gauss Circle optimizer

  本文提出了一种基于混沌地图的新型元启发式算法——Logistic-Gauss Circle优化器（LGC）。通过将Logistic、Gauss和Circle混沌映射相结合，设计了探索和开发两种操作，实现了全局优化。实验结果显示，LGC在多个基准函数上优于现有元启发式算法。

  算法小狂人

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  03/03 15:55

  算法
• 6G专题 | 后量子密码算法在6G网络中的应用研究

  从2019年实质性研究启动，到2023年国际电信联盟发布愿景文件，再到2025年6G标准元年确立，6G正从前沿理念加速照进现实。步入2026年，6G发展进一步迈入技术与标准完善的关键时期，尽管业界已就6G初步形成共识，但诸多基础性、关键性难题仍亟待破解。为此，《通信世界》特策划“6G关键技术深潜”专题，聚焦系统架构创新、技术路径探索、融合能力提升等话题展开深度探讨，以期为产业发展提供参考与启示。

  通信世界网

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  01/29 14:46

  算法 量子计算

  
• 汽车多总线数据采集：挑战、架构与同步策略一文全解析

  一、引言 每一次极端天气下的紧急制动，每一段复杂路况中的精准识别，本质都在考验算法对现实世界的适应能力。因此，我们可以看到在智能辅助驾驶从“功能验证”到“场景攻坚”的关键阶段，真实、高质量的数据是算法性能提高的基石。尤其在极端天气、颠簸路面和电磁干扰等恶劣工况下，如何实现多源传感器数据的高可靠采集、高精度同步与高效率处理，是行业中常遇到的难题。 下文将结合行业实践，系统拆解多总线（CAN/LIN/

  康谋keymotek

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  01/19 11:26

  汽车电子 数据采集
• Ubuntu：算法自动化测试平台搭建

  本文介绍了一个简易的算法测试平台的搭建过程，重点在于提供一个清晰的设计思路和技术要点。平台基于 Django、MySQL 和 Docker 技术栈构建，涵盖了环境配置、数据库设置、前端布局和图片应用等方面。通过搭建基础应用和扩展功能模块，实现了算法测试的基本流程，包括测试项目、测试计划、执行测试和测试归档等功能。整体设计简洁高效，适合中小型团队使用。

  Lion King

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  01/18 08:55

  算法 ubuntu
• 自动驾驶真正的安全瓶颈，到底卡在哪？——不是算法，而是“系统安全闭环”

  自动驾驶安全的核心问题是系统无法证明自己的安全性。三大瓶颈包括：失效模式复杂且难以预测；人机交互是最薄弱的安全环节；缺乏运行中的安全闭环能力。解决方法应从设计安全转向运行安全，从人兜底转向系统自兜底，从功能正确转向行为可解释。最终目标是让系统在不确定情况下能够自我判断并采取适当措施。

  一幅鱼骨图

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  01/16 10:09

  自动驾驶 算法

  
• 如何做好全自动化ADAS 高精度标注？

  一、引言 在ADAS（高级辅助驾驶）开发领域，高质量的标注数据是算法迭代的核心基础。然而，传统依赖人工标注的模式通常成本高昂、周期漫长，每年投入可达数百万美元，处理时间往往需要数月，严重制约了研发效率与项目推进速度。 这正是本文介绍的aiData Auto Annotator 解决方案的核心价值：由 aiMotive 打造的强大自动化工具，旨在大幅降低标注成本并缩短处理时间。当路测数据采集完成后，

  康谋keymotek

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  01/12 14:06

  自动驾驶 数据采集
• 嵌入式算法13---大数据变长存储算法

  对于高精度采样结果，其数值最大可能需要3字节，最少1字节，采用标准C的基础数据类型，U16太小无法满足需求，U32则浪费内存。当样本量很大时，其占用的空间问题便突显出来。能否采用变长数据类型存储呢？对小数据采用U8，大数据采用U32，随着数值大小动态分配存储空间，就是本文的讨论的重点。

  嵌入式系统

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  2025/12/21

  算法
• 【新品解读】5G/6G 基带系统级验证，AXVU13G 如何缩短高速系统研发周期

  在高速光链路验证、5G/6G 基带原型、或复杂测试测量系统中，工程团队常常面临“链路跑不满速、算法跑不动、系统验证周期长”的困境。AXVU13G 为此提供了完整解决方案：高速接口、海量 DSP 与逻辑、丰富扩展，让你的验证与原型一站式完成。 强大计算资源：支撑大型算法、基带与采集系统原型 AXVU13G 核心板采用 AMD Virtex Ultrascale+ XCVU13P 大规模 FPGA：

  ALINX 官方

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  2025/12/16

  FPGA 算法
• 配网行波故障预警与定位装置怎么验证算法交叉

  江苏宇拓电力科技来跟大家聊一聊配网行波故障预警与定位装置YT/XJ-001怎么验证算法交叉。 配网行波故障预警与定位装置YT/XJ-001的算法交叉验证，是指通过多算法协同研判与多维度数据校验，确保不同算法对同一故障场景的诊断结果一致，或通过算法间的逻辑互补提升故障辨识与定位的可靠性。装置需结合配网“多T接、架空电缆混架、小电流接地”等复杂特性，围绕故障定位、接地选线、隐患监测三大核心功能，构建“

  江苏宇拓电力科技

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  2025/11/22

  算法 故障检测
• 推理新范式：动态效能算法让算力资源实现最大化

  GPU不再只是静态资源，而是可运营、可定价、可持续经营的资产。随着推理时代的到来，算力成为跨地域、跨架构、跨属权的综合体系，要求实时、动态、按业务优先级调度。传统的调度平台无法满足这一需求，因此需要新的调度系统来解决模型结构差异、推理链路时延等问题。矩量无限的开物算力调度系统融合了Kubernetes动态资源分配技术，通过自学习算力适配器将异构国产GPU资源转化为动态标准化的“算力能力单元”，实现了基于任务实际需求的目标导向按需调度，显著提高集群资源利用率和运行稳定性。该系统已在国产GPU卡上得到规模验证，并应用于多个千卡智算中心。

  智东西

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  2025/11/13

  GPU 算力

  
• 讲讲如何实现高保真虚拟数据集生成

  一、前言 在自动驾驶感知系统的研发过程中，模型的性能高度依赖于大规模、高质量的感知数据集。目前业界常用的数据集包括 KITTI、nuScenes、Waymo Open Dataset 等，它们为自动驾驶算法的发展奠定了重要基础。 然而，构建真实世界的感知数据集并非易事——不仅需要投入大量人力、物力与时间成本，还需要面对数据采集受限、隐私合规、标注耗时以及极端场景（corner case）难以获取等

  康谋keymotek

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  2025/11/10

  传感器 汽车电子
• 一文拆解SiL测试痛点，讲清全研发周期SiL验证方案如何做！

  01、引言 在自动驾驶系统的研发过程中，如何平衡创新速度与系统可靠性，是每个工程团队都必须面对的核心挑战。 团队常常面临着来自两个维度的具体痛点：在本地开发阶段，工程师们常常受限于HiL测试资源紧张、调试成本高昂、算法早期验证困难等问题；而在规模化测试阶段，团队又面临着测试周期过长、CI/CD集成困难、资源利用不平衡等新的挑战。这些痛点严重制约了自动驾驶技术的迭代速度和质量保障。 本文将从这些实际

  康谋keymotek

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  2025/11/06

  自动驾驶 仿真

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