电子科技新技术概况.docx

电子科技新技术概况前言：不知不觉已经到了大四，对本专业的认识和学习也来到了高新技术的讲座与交流。随着Internet的飞速发展以及我国信息化为代表的电子商务的蓬勃发展，宽带网已经得到普及，业界电子商务的开展，海量的网络信息，也标志着电子科技技术已经成了本世纪的主流，对电子科技新技术也有了更深层次和更高的要求。电子信息新技术是一项新兴的高科技产业，根据信息产业部的分析，电子信息新技术在近几年内将以高于经济增长速度两倍左右的速度快速发展，因此其前景是相当可观的。众所周知，电子产品制造业、集成电路等产业是现在和将来重点发展的领域。从小看来，数据通信、多媒体、互联网、电话信息服务和手机短信等众多新兴通信业务正在迅速扩张，这些领域中都需要电子新技术来做支撑。电子信息技术是现代科学技术发展的必然过程，本文简述了本专业新技术讲座的主要内容。过程：我们首先参加的讲座是MEMS微惯性传感器技术发展及应用，我们先来介绍一下什么是MEMS。MEMS即微机电系统（Microelectro Mechanical Systems），是在微电子技术基础上发展起来的多学科交叉的前沿研究领域。经过四十多年的发展，已成为世界瞩目的重大科技领域之一。它涉及电子、机械、材料、物理学、化学、生物学、医学等多种学科与技术，具有广阔的应用前景。MEMS传感器是采用微电子和微机械加工技术制造出来的新型传感器。与传统的传感器相比，它具有体积小、重量轻、成本低、功耗低、可靠性高、适于批量化生产、易于集成和实现智能化的特点。同时，在微米量级的特征尺寸使得它可以完成某些传统机械传感器所不能实现的功能。MEMS可以用在多种地方比如：1.应用于医疗2.应用在汽车电子3.应用于运动追踪系统这次的讲座主要着重于微惯性传感器也就是微加速度传感器。硅微加速度传感器是继微压力传感器之后第二个进入市场的微机械传感器。其主要类型有压阻式、电容式、力平衡式和谐振式。其中最具有吸引力的是力平衡加速度计，其典型产品是Kuehnel等人在1994年报道的AGXL50型。国内在微加速度传感器的研制方面也作了大量的工作，后者采用电阻热激励、压阻电桥检测的方式，其敏感结构为高度对称的4角支撑质量块形式，在质量块4边与支撑框架之间制作了4个谐振梁用于信号检测。第二次的讲座课题是机器视觉技术与产业应用，机器视觉技术，是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。将机器视觉技术应用于禽蛋品质检测具有人工检测所无法比拟的优势。表面缺陷与大小、形状是蛋品品质的重要特征，利用机器视觉进行检测不仅可以排除人的主观因素的干扰，而且还能够对这些指标进行定量描述,避免了因人而异的检测结果，减小了检测分级误差，提高了生产率和分级精度。机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展，技术日臻成熟，已是现代加工制造业不可或缺的产品，广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。机器视觉不同于计算机视觉，它涉及图像处理、人工智能和模式识别机器视觉是专注于集合机械，光学，电子，软件系统，检查自然物体和材料，人工缺陷和生产制造过程的工程，它是为了检测缺陷和提高质量，操作效率，并保障产品和过程安全。它也用于控制机器。机器视觉是将计算机视觉应用于工业自动化。接下来的讲座大数据时代微创新对于企业发展的重要性，老师讲述了最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据让数据变得神秘，又让数据变得简单。计算机从文字，图像，视频等数据中解构出共性的东西，从互联网浩瀚的数据中收获知识，洞察信息。而数据的分析建立数据的管理基础之上。有媒体曾经报道，马云成功预测到2008年的金融危机的爆发，神乎其神。这实际上马云并不具备具有高瞻远瞩的敏锐洞察力，而且通过阿里巴巴的交易平台首先看到了整体交易额的下滑趋势。而企业的战略眼光与大数据的管理不无关系。信息是企业的财富，如果企业对大数据的管理适当，利用好大数据，并服务于企业发展战略，一定能做出明智的决策。现阶段的难点在于，企业分析的数据仅仅是企业标准化结构数据中的很小一部分，很多企业的这一数据还不到20%，企业未来的数据管理之路还很漫长。大数据的关注度在不断升温，而大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、NoSQL、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。分布式存储与计算架构可以让大量数据以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理。因为以并行的方式工作，所以数据处理速度相对较快，且成本较低，Hadoop和NoSQL都属于分布式存储技术的范畴。内存数据库技术可以作为单独的数据库使用，还能为应用程序提供即时的响应和高吞吐量，SAP的HANA是该技术的典型代表。列式数据库的特点是可以更好的应对海量关系数据中列的查询，占用更少的存储空间，这也是构建数据仓库的理想架构之一。云数据库可以不受任何部署环境的优势，随意的进行拓展，进而为客户提供适宜其需求的虚拟容量，并实现自助式资源调配和自助式使用计量。目前微软的SQL Server可以提供类似的服务。移动数据库技术是适应移动计算产物。随着智能移动终端的普及，人们对移动数据实时处理和管理要求的不断提高，移动数据库具有平台的移动性、频繁断接性、网络条件的多样性、网络通讯的非对称性、系统的高伸缩性和低可靠性以及电源能力的有限性等，也正是因为这些特性被业界所重视。先进辅助驾驶的现状与未来讲座中主要讲述了，先进驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems）简称ADAS，是利用安装在车上各式各样的传感器，在第一时间收集车内外的环境数据，进行静，动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理，从而能够让驾驶者在最快的时间内察觉可能发生的危险。ADAS的组成架构非常广泛，包括了夜视系统、主动巡航控制系统、电子稳定程序、随动转向前照灯、车道偏移报警、防碰撞技术、盲点辅助技术以及泊车辅助技术等。最后一次的讲座人机交互与增强现实技术概述，增强现实技术（Augmented Reality Technique，简称AR），是在虚拟现实基础上发展起来的新技术，是通过计算机系统提供的信息增加用户对现实世界感知的技术，并将计算机生成的虚拟物体、场景或系统提示信息叠加到真实场景中，从而实现对现实的“增强”。它将计算机生成的虚拟物体或关于真实物体的非几何信息叠加到真实世界的场景之上，实现了对真实世界的增强。同时，由于用于与真实世界的联系并未被切断，交互方式也就显得更加自然。人文智能将处理设备和人的身心能力结合起来，它并非仿真人的智能，而是试图发挥传感器、可穿戴计算机等技术的优势，使人们能够捕获自己的日常经历、记忆所见所闻，并与他人进行更有效的交流。在这一意义上，它是人的身心的扩展。结尾：自我国改革开放自来尤其是近些年，电子生产行业以突飞猛进的速度迅速崛起，我国的电子产品的生产、销售都在逐年快速增加，电子产业已经成为成为我国国民经济的