「编者按」你听说过“船联网”吗？在我国，以船舶为主体的内河航运，每年完成运量大约40亿吨，占全国货运总量的10%。每天都有大量船舶，在狭窄的内流河面上行驶，因此用于实现航运安全和高效管理的“船联网”显示出了独特价值。 3月9日，中国电子科技集团高级工程师吴红光，在北斗智造者直播平台带来了一节题为《基于北斗高精度定位的运河航道安全导航解决方案》的线上公开课，分享了他的团队在“船联网”领域的实践成果。                                   吴红光，中国电子科技集团公司第三十六研究所高级工程师，长期从事智慧航道、智慧海事等总体设计工作。 吴老师公开课的核心内容如下：

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GMP可以让您的运算不会受到精度或者值域的限制。在追求超高精度运算的理想选择。

该音频数字电桥，比较简单，但设计这个电路并不断改进，前后花费了近一个月时间。 数字电桥电路设计基本状况: 工作频率: 100Hz，1kHz，7.813kHz 最小分辨:最小分辨0.5毫欧，0.03uH，0.02pF 最大分辨:G欧 基本量程精度:1kHz基本量程精度，0.5%，选好电阻，精心制作，可以轻松达到0.25%精度 AD非线性误差小于0.05%，AD零点误差采用直流偏置消除 信号源:软件合成正弦DDS、软件合成方波DDS 显示:4LED 单片机:STC12C5A60S2 该LCR表的具体特性: AD转换器的字数:约1000字，采用了过采样技术，有效分辨力约为2000字 测量方法:准桥式测定，测量原理类似于比例法测电阻。 主要测量范围:1欧至0.5兆欧，精度0.5%（理论），阻抗实测比对，均未超过0.3% 有效测量范围:2毫欧至10兆欧，最小分辨力1毫欧 串联残余误差:2毫欧，低阻测量时此误差不可忽略 并联残余误差:50M欧，高阻测量时此误差不可忽略 Q值误差:±0.003（Q2，相对误差，简易算法），其它按0.5%左右估算 D值误差:±0.003（D2，相对误差，简易算法），其它按0.5%左右估算 注意:Q = 1/D 测试信号幅度:峰值200mV（100Hz），180mV（1kHz），140mV（7.8kHz） 电感:0.02uH分辨力，测量范围0.1uH至500H，超出500H未测试（因为我没有更大的电感器）。 电容:分辨力与夹具有关。夹具好的话，分辨0.1pF或0.05pF，不屏蔽只能分辨到0.2pF，甚至只有1pF。上限测量，没有测试，只测过10000uF电容，手上没有更大的电容。 实测误差，比上述精度指标好许多。 本表基准源:分别为4个基准电阻，一个时间基准。电阻基准就是电桥的4个下臂电阻，要求精度达到0.1%，对1%精度的金属膜电阻筛选即可。时间基准用32MHz石英晶振得到，精度可以满足电桥要求的。如果电阻达不到要求，可以使用软件校准。 频率精度:实际频率为99.18Hz、999.45Hz、7812.5Hz，简写为(100Hz、1kHz、7.8kHz)。由于DDS的频率分辨力有限，所以不采用整数频率。频率精度约为0.02%（由石英晶振决定）。 信号源失真度:没有专用仪器测试，只做估测。对输出信号做一次高通滤波后，用示波器观察，未发现可觉察失真。如果有可觉察失真，对D值测量有小量一些影响。 LCR开关式相敏检波器的检波效率分析图: 高精度音频数字电桥PCB截图: LCR表驱动程序部分展示:

研旭TMS320F28335开发板的外设开发示例程序-高精度PWM波部分，F28335的初学者做参考很不错！可以参考代码中的寄存器配置和工程构建方式。

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MS1022 是一款高精度时间测量(TDC)电路，是 MS1002 的升级产品，与 MS1002 管脚完全兼容，且兼容 MS1002 的所 有功能。MS1022 内部集成了模拟比较器、模拟开关、施密 特触发器等器件，从而大大简化了外围电路

用STM32触发捕捉实现高速高精度测频.rar

The GMP computers are maintained by a single person on a volunteer basis. The current situation with Intel Meltdown + Spectre hardware, Intel ME bugs/backdoors are making the GMP servers far from as secure as we'd like them to be. We don't have the time or resources to keep up with the bugs nor the financial resources to purchase safer hardware. The system which runs this web server as well as mail server, mailing list server, firewall, etc, has an Intel E5-1650 v2 Meltdown + Spectre CPU with buggy Intel ME and it runs Xen with a poor history of guest escape vulnerabilities. Please keep that in mind when using the resources here. Please understand that we don't take security lightly, but that we effectively are DoS'ed by sloppy engineering. 没办法选择0积分。非常抱歉。

提岀了一种多阶段优化的方法来解决基于多视角图片在未知姿态、表情以及光照条件下的高精度三维人脸重建问题。首先，通过重新渲染合成的方法将参数化模型拟合到输入的多视角图片，然后在纹理域上求解一个光流问题来获取不同视角之间的对应关系。通过对应关系可以恢复出人脸的点云，并利用基于明暗恢复几何的方法来恢复人脸细节。在真实数据以及合成数据下的实验结果表明，文中方法能够恢复出带有几何细节的高精度的三维人脸模型，并且提高了现有方法的重建精度。