### 本文主要讲述如下内容，介绍电子电气架构中汽车以太网诊断路由汇总： ### -> 1、SecOC应用 ### -> 2、TLS医用 ### -> 3、IPsec应用 ### -> 4、Crypto Stack ### -> 5、IAM ### -> 6、KeyM ### -> 7、IdsM 在电子电子架构中，尤其是汽车领域，随着汽车的网联化和智能化，信息安全问题变得尤为重要。AUTOSAR（AUTomotive Open System ARchitecture）是一个开放的汽车行业标准，旨在为汽车软件开发提供标准化的框架。在AUTOSAR体系中，有多种信息安全机制用于保护车载网络免受攻击。以下是对这些机制的详细介绍： 1. SecOC 应用： Secure Onboard Communication (SecOC) 是一种关键的安全机制，它提供了消息的身份验证和新鲜度验证。SecOC通过使用MAC（Message Authentication Code）如CMAC来确保数据的完整性和来源认证，防止数据被篡改。同时，新鲜度值（Freshness Value）的使用可以防范重放攻击，确保每次通信都是独一无二的。在CP AUTOSAR中，SecOC与PduR（Packet Data Unit Router）协作，并依赖于CSM（Crypto Service Manager）提供的加密算法。 2. TLS医用： Transport Layer Security (TLS) 通常用于加密网络通信，确保数据在传输过程中的私密性。在汽车应用中，TLS可能用于安全的远程诊断或软件更新，防止中间人攻击。 3. IPsec应用： Internet Protocol Security (IPsec) 是一套用于保护IP网络通信的安全协议集，它提供数据机密性、完整性和身份验证。在汽车电子电气架构中，IPsec 可用于保护以太网通信，特别是当车辆连接到外部网络时。 4. Crypto Stack： 加密栈是实现各种加密算法的软件堆栈，包括对称和非对称加密，哈希函数，数字签名等。在AUTOSAR中，Crypto Stack 提供了基础加密服务，供其他安全模块如SecOC使用。 5. IAM： Identity and Access Management (IAM) 是一种管理用户身份和访问权限的系统。在汽车环境中，IAM确保只有授权的实体可以访问特定的系统资源和服务。 6. KeyM： Key Management（密钥管理）是管理和保护密钥生命周期的过程，包括密钥的生成、存储、分发、更新和销毁。在AUTOSAR中，KeyM确保密钥的安全存储和正确使用，是SecOC等模块的关键组成部分。 7. IdsM： Intrusion Detection System/Intrusion Prevention System (IdsM/IPS) 是用于检测和防止网络入侵的系统。在汽车电子架构中，IdsM监控网络活动，识别异常行为并采取相应措施防止攻击。 这些信息安全机制共同构建了汽车网络的安全防线，防止非法访问、数据篡改和恶意攻击。随着汽车逐渐成为网络的一部分，这些机制的实施和持续改进将对确保汽车网络安全至关重要。在设计和实施这些机制时，需要考虑与CP AUTOSAR和AP AUTOSAR平台的兼容性，确保跨平台的安全通信。尽管SecOC提供了强大的通信认证，但为了全面保护，可能还需要结合其他加密技术来保护明文传输的数据。

针对现有基于注意力机制的多模态学习，对文字上下文之间的自我联系和图像目标区域的空间位置关系进行了深入研究。在分析现有注意力网络的基础上，提出使用自注意力模块（self-attention，SA）和空间推理注意力模块（spatial reasoning attention，SRA）对文本信息和图像目标进行映射，最终得到融合特征输出。相较于其他注意力机制，SA和SRA可以更好地将文本信息匹配图像目标区域。模型在VQAv2数据集上进行训练和验证，并在VQAv2数据集上达到了64.01%的准确率。

【DM365启动机制与Boot】深入解析 DM365是一款由德州仪器(TI)推出的DaVinci系列数字媒体处理器，广泛应用于多媒体设备、视频处理和图像处理等领域。其启动过程涉及到复杂的硬件初始化和软件加载流程，理解这一过程对于开发和调试基于DM365的系统至关重要。 DM36X的启动机制遵循一个标准的流程，当系统加电或复位后，CPU会从预先设定的地址读取第一条指令。DM36X提供了多种启动方式，主要分为两种：通过外部存储器接口AEMIF（NOR Flash/OneNand）引导启动和通过ARM内部ROM（AIROM）引导启动。启动模式的选择由BTSEL[2:0]引脚的状态决定。 例如，当BTSEL[2:0]设置为001时，系统将从AEMIF执行引导启动代码，即从外部的OneNand或Nor Flash启动。而AIROM则支持多种启动模式，包括BTSEL[2:0]=000的NAND Boot，BTSEL[2:0]=010的MMC/SD Boot，以及BTSEL[2:0]=101的SPI Boot等。 Nand Boot Mode是DM365的一种常见启动方式，但因为处理器的AIRAM空间有限且NAND Flash不支持XIP（执行-in-place）技术，因此需要经过三个阶段的代码来完成从NAND Flash引导启动操作系统。这一流程包括了初始化硬件、加载用户引导加载器(UBoot)到内存以及执行UBoot。 User Bootloader是DM365启动过程中的关键部分，其源码主要位于PSP包的board_utilities/flash_utils目录下。入门代码由汇编文件start.S开始，负责切换操作模式、建立堆栈，并跳转到main函数。在main函数中，LOCAL_boot函数负责实际的引导功能，包括调用Device_init()和NANDBOOT_copy()。 Device_init()函数完成了平台的底层初始化，如电源域、时钟、DDR、EMIF、UART、I2C和TIMER等模块的设置。它首先屏蔽和清除中断，然后通过调用DEVICE_PSCInit启用各模块的电源和时钟，接着配置PINMUX，设置PLL1，配置DDR控制器，EMIF模块，串口0，TIMER0和I2C控制器。 当检测到启动模式配置寄存器(BOOTCFG)的BTSEL[2:0]为000时，系统将调用NAND_init()初始化NAND Flash，并通过NANDBOOT_copy()将紧随其后的Bootloader代码复制到DDR2内存中，以便于后续的程序执行。 Bootloader是嵌入式系统的重要组成部分，它的主要任务是为操作系统提供加载环境。Bootloader的特点包括：早期系统初始化、设备驱动加载、引导操作系统、支持交互式操作等。根据工作模式，Bootloader可以分为固件阶段和加载阶段，前者主要负责硬件初始化，后者则负责加载操作系统映像。 DM365的启动过程涉及到硬件配置、软件加载和系统初始化等多个环节，对开发人员理解和优化系统性能具有深远的影响。了解这些知识，可以帮助我们更好地理解和调试基于DM365的系统，提高其稳定性和效率。

卷积神经网络建立在卷积运算的基础上，它通过在局部感受野内将空间和通道信息融合在一起来提取信息特征。为了提高网络的表示能力，最近的几种方法已经显示了增强空间编码的好处。在这项工作中，我们专注于通道关系，并提出了一种新颖的架构单元，我们将其称为“挤压和激励”（SE）块，它通过显式建模通道之间的相互依赖性来自适应地重新校准通道方面的特征响应。我们证明，通过将这些块堆叠在一起，我们可以构建在具有挑战性的数据集上具有极好的泛化能力的 SENet 架构。至关重要的是，我们发现 SE 模块能够以最小的额外计算成本为现有最先进的深度架构带来显着的性能改进。 SENets 构成了我们 ILSVRC 2017 分类提交的基础，该分类提交赢得了第一名，并将 top-5 错误率显着降低至 2.251%，与 2016 年获胜条目相比相对提高了约 25%。

内容概要：本文介绍了如何在Python中实现基于CNN（卷积神经网络）、BiLSTM（双向长短期记忆网络）和注意力机制结合的多输入单输出回归预测模型。文章首先阐述了项目背景，指出传统回归模型在处理复杂、非线性数据时的局限性，以及深度学习模型在特征提取和模式识别方面的优势。接着详细描述了CNN、BiLSTM和注意力机制的特点及其在回归任务中的应用，强调了这三种技术结合的重要性。文章还讨论了项目面临的挑战，如数据预处理、计算资源消耗、过拟合、超参数调整、长时依赖建模和多模态数据融合。最后，文章展示了模型的具体架构和代码实现，包括数据预处理、特征提取、时序建模、注意力机制和回归输出等模块，并给出了一个简单的预测效果对比图。; 适合人群：具备一定编程基础，特别是对深度学习和机器学习有一定了解的研发人员和技术爱好者。; 使用场景及目标：①适用于金融市场预测、气象预测、能源需求预测、交通流量预测、健康数据预测、智能制造等领域；②目标是通过结合CNN、BiLSTM和注意力机制，提高多输入单输出回归任务的预测精度和泛化能力，减少过拟合风险，提升模型的解释性和准确性。; 阅读建议：本文不仅提供了完整的代码实现，还详细解释了各个模块的功能和作用。读者应重点关注模型的设计思路和实现细节，并结合实际应用场景进行实践。建议读者在学习过程中逐步调试代码，理解每一步的操作和背后的原理，以便更好地掌握这一复杂的深度学习模型。

网络安全_卷积神经网络_乘法注意力机制_深度学习_入侵检测算法_特征提取_模型优化_基于KDD99和UNSW-NB15数据集_网络流量分析_异常行为识别_多分类任务_机器学习_数据.zip

代码简介：提出了一种考虑 变载启停特性的电解槽混合整数线性模型，根据电 氢负荷可以实时调整设备工作状态，有效提升电解 制氢过程的灵活性；考虑IES参与到碳交易市场，引入阶梯式碳交易机制引导IES控 制碳排放；接着细化电转气（P2G）的两阶段运行过程，引入电解槽、甲烷反应器、氢燃料电池（HFC）替换传统 的P2G，研究氢能的多方面效益；最后提出热电比可调的热电联产、HFC运行策略，进一步提高IES的低碳性 与经济性。基于此，构建以购能成本、碳排放成本、弃风成本最小的低碳经济运行目标，将原问题转化为混合 整数线性问题。代码注释详细，可拓展能力强，具有一定创新性！ 参考文献：《计及精细化氢能利用的综合能源系统多时间尺度鲁棒优化策略》《考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化》

基于分时电价机制的家庭能量管理策略优化研究：考虑空调、电动汽车及可平移负荷的精细控制模型,基于分时电价机制的家庭能量管理策略优化研究：集成空调、电动汽车与可平移负荷管理模型,MATLAB代码：基于分时电价条件下家庭能量管理策略研究 关键词：家庭能量管理模型 分时电价 空调 电动汽车 可平移负荷 参考文档：《基于分时电价和蓄电池实时控制策略的家庭能量系统优化》参考部分模型 《计及舒适度的家庭能量管理系统优化控制策略》参考部分模型 仿真平台：MATLAB+CPLEX 平台 优势：代码具有一定的深度和创新性，注释清晰，非烂大街的代码，非常精品 主要内容：代码主要做的是家庭能量管理模型，首先构建了电动汽车、空调、热水器以及烘干机等若干家庭用户用电设备的能量管理模型，其次，考虑在分时电价、动态电价以及动态电价下休息日和工作日家庭用户的最优能量管理策略，依次通过CPLEX完成不同场景下居民用电策略的优化，该代码适合新手学习以及在此基础上进行拓展 ,核心关键词： 家庭能量管理模型; 分时电价; 电动汽车; 空调; 可平移负荷; 优化控制策略; 仿真平台（MATLAB+CPLEX）; 深度创新性。,

内容概要：本文介绍了一种改进的视觉Transformer（ViT）模型，重点在于引入了三重注意力机制（TripletAttention）。TripletAttention模块结合了通道注意力、高度注意力和宽度注意力，通过自适应池化和多层感知机（MLP）来增强特征表达能力。具体实现上，首先对输入特征图进行全局平均池化和最大池化操作，然后通过MLP生成通道注意力图；同时，分别对特征图的高度和宽度维度进行压缩和恢复，生成高度和宽度注意力图。最终将三种注意力图相乘并与原特征图相加，形成增强后的特征表示。此外，文章还展示了如何将TripletAttention集成到预训练的ViT模型中，并修改分类头以适应不同数量的类别。; 适合人群：熟悉深度学习和计算机视觉领域的研究人员和技术开发者，尤其是对注意力机制和Transformer架构有一定了解的人群。; 使用场景及目标：①研究和开发基于Transformer的图像分类模型时，希望引入更强大的注意力机制来提升模型性能；②需要对现有ViT模型进行改进或扩展，特别是在特征提取和分类任务中追求更高精度的应用场景。; 阅读建议：本文涉及较为复杂的深度学习模型和注意力机制实现细节，建议读者具备一定的PyTorch编程基础和Transformer理论知识。在阅读过程中可以结合代码逐步理解各个模块的功能和相互关系，并尝试复现模型以加深理解。

内容概要：本文介绍了一种改进的EfficientNet模型，主要增加了ContextAnchorAttention（CAA）模块。该模型首先定义了基础组件，如卷积层、批归一化、激活函数、Squeeze-and-Excitation（SE）模块以及倒残差结构（Inverted Residual）。CAA模块通过选择最具代表性的锚点来增强特征表示，具体步骤包括通道缩减、选择锚点、收集锚点特征、计算查询、键、值，并进行注意力机制的加权融合。EfficientNet的构建基于宽度和深度系数，通过调整每个阶段的卷积核大小、输入输出通道数、扩展比例、步长、是否使用SE模块等参数，实现了不同版本的EfficientNet。最后，模型还包括全局平均池化层和分类器。 适合人群：对深度学习有一定了解并希望深入研究图像分类模型的设计与实现的研究人员或工程师。 使用场景及目标：①理解EfficientNet架构及其改进版本的设计思路；②掌握如何通过引入新的注意力机制（如CAA）来提升模型性能；③学习如何使用PyTorch实现高效的神经网络。 阅读建议：由于本文涉及大量代码实现细节和技术背景知识，建议读者具备一定的深度学习理论基础和PyTorch编程经验。同时，在阅读过程中可以尝试复现代码，以便更好地理解各模块的功能和作用。