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新的双重IDS架构增强了车内网络安全
研究人员开发了一种用于车内网络的双重入侵检测系统（IDS）架构，旨在平衡高检测精度与低延迟和能效。该系统包括一个基于量化LSTM的IDS（QLSTM-IDS），用于检测已知攻击；以及一个基于量化卷积自编码器（QCAE-IDS）的IDS，用于检测新颖的异常。两种模型都针对资源受限的汽车平台进行了优化，并部署在FPGA上，实现了每条消息的低推理延迟和能耗。
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为发展中国家开发嵌入式车牌识别系统
研究人员开发了一个面向发展中国家的嵌入式实时车牌识别系统，以应对复杂的交通场景和多样化的车型。该系统利用轻量级卷积神经网络进行车牌检测和字符识别，在新SL-LPR数据集上实现了93.6%的mAP和87.88%的准确率。为了确保在嵌入式平台上的效率，模型通过Brevitas整合了低比特量化，并通过FINN框架实现了FPGA加速，能够在Xilinx Kria KV260上以11.5 FPS运行。