免费无遮挡十八污污网站,国产精品久久久久久久久久久不卡,精品日韩欧美

頭條

使用有安全保障的閃存存儲構建安全的汽車系統

使用有安全保障的閃存存儲構建安全的汽車系統

在現代汽車嵌入式系統中，高度安全的數據存儲是必不可少的，尤其是在面對日益高明的網絡攻擊時。本文將介紹設計師正確使用閃存的步驟。

最新設計資源

局部動態可重構FPGA進程式調度系統設計與實現[嵌入式技術][其他]

針對6G時代多樣的邊緣計算要求，基于FPGA上的可重構技術可以實現更低的時延同時提供多樣性的服務。基于局部動態重配置的思路，使用ICAP接口對FPGA資源進行重新配置，從而實現FPGA邏輯上的局部動態可重構方案。借鑒操作系統中軟件進程管理的思想，基于Linux操作系統中引入硬件進程的概念，這樣可以將一整塊FPGA資源劃分為多個小的FPGA資源塊，每一個小的可重構的FPGA資源塊都可以抽象成為一個硬件進程，硬件進程實際并不運行在CPU上而是運行在FPGA邏輯資源區域中，在操作系統上只是硬件進程的軟件語言描述。由此，設計出CPU加FPGA的硬件方案來實現局部可重構系統，并在Xilinx公司Zynq系列芯片上進行了驗證，將FPGA硬件資源進行進程式調度以及資源分配，大大提高了FPGA硬件資源的利用率以及靈活性。

發表于：3/29/2023

數值預報中試系統設計與關鍵技術實現[其他][數據中心]

氣象數值預報模式是數值天氣預報業務的重要基礎，模式的研發改進需要在高性能計算環境中不斷地開展模擬試驗來檢驗評估預報效果。針對氣象科學家手工編排批處理腳本開展數值模擬試驗方式中存在的不便捷、耗時長、不可見、底層細節復雜、試驗分析比對困難等問題，采用C/S架構，基于Python和工作流技術，設計實現了可視化界面交互“建模-計算-監控-分析-管理-共享”全流程集成應用的數值預報中試系統。應用結果表明，系統提升了模式研發試驗效率和高性能計算機系統的易用性，在數值天氣預報模式研發中試中發揮重要支撐作用，擴展性良好。

發表于：3/29/2023

基于智能電網的頻譜感知算法研究[通信與網絡][智能電網]

寬帶微功率（Broadband Micro-Power， BMP）無線通信系統是為滿足智能配用電系統的通信需求，在非授權頻譜資源上研究開發的電力無線專網系統。認知無線電（Cognitive Radio， CR）的頻譜感知技術的引入，雖緩解了目前智能電網頻譜資源緊張的問題，但系統在低信噪比下單用戶的感知準確性仍需提高。針對上述問題，提出一種基于變步長的最小均方（Variable Step Size Least Mean Square， VSS-LMS）頻譜感知算法。該算法在對原始發送信號幅度進行迭代估計時，增加兩個參數作為調節器，可以靈活地調整步長，并對誤差信號進行平滑處理，從而解決收斂速度與穩態誤差的矛盾，實現高效的頻譜感知。仿真實驗表明，該算法不僅具有較好的收斂性，且在低信噪比下仍有較好的檢測性能。與能量檢測算法和LMS頻譜感知算法相比，該算法使系統的頻譜檢測性能得到提升。

發表于：3/29/2023

基于NOMA的D2D用戶和蜂窩用戶通信方案[通信與網絡][通信網絡]

LTE網絡采用非正交多址來增強網絡容量，采用D2D來提高頻譜效率；讓D2D用戶使用非正交多址技術共享蜂窩用戶的頻譜資源可以緩解當下頻譜資源短缺的問題，但也會在D2D用戶和蜂窩用戶之間引入干擾。提出了一種基于非正交多址技術（Non-orthogonal Multiple Access，NOMA）的D2D用戶和蜂窩用戶的共享研究方案，對于蜂窩用戶和D2D用戶之間的干擾采用SIC技術消除。該方案不僅通過調整用戶的傳輸功率來優化系統的吞吐量，而且提高了邊緣用戶的性能。仿真結果表明，基于NOMA的D2D用戶和蜂窩用戶之間的通信方案在性能上優于傳統的蜂窩資源分配方案和干擾控制方案。

發表于：3/29/2023

風電場智能鑰匙安全管控系統的研發與應用[通信與網絡][信息安全]

風電場鎖具與鑰匙管理的信息化和智能化是進一步提升風電場運維管理水平的關鍵。設計出一種用于風電場的智能鑰匙安全管控架構；再結合提出的近距離無線通信抗干擾技術、密鑰加密、動態攻擊檢測技術，研發出了一套風電場智能鑰匙安全管控系統。系統能實現開閉鎖信息追溯、風險防控等功能，提升了風電場運維的網絡化、數字化、智能化水平。

發表于：3/29/2023

基于改進EO-BP神經網絡的高壓線損預測[測試測量][智能電網]

針對高壓線損預測精度不高的問題，提出一種基于均衡優化器（Equilibrium Optimizer，EO）和BP神經網絡相結合的線損預測模型。首先，為了提高EO算法的尋優能力，利用多種混沌映射關系初始化種群，使種群多樣性增加，全局搜索能力得到改善；同時，采用物競天擇概率跳脫策略改進EO算法，使模型依概率跳出局部最優而收斂于全局最優解。其次，采用改進的EO算法對BP神經網絡的權值和偏置進行優化，進而改善BP神經網絡的預測效果。最后，實驗結果證明，所提線損預測模型相對于回歸模型、BP神經網絡模型、模擬退火算法優化BP神經網絡模型和EO優化BP神經網絡模型具有更高的預測精度。

發表于：3/29/2023

一種片外電容交叉充放電型振蕩電路設計[模擬設計][工業自動化]

CMOS環形振蕩器具有版圖面積小、調諧范圍大、電路簡單便于集成等優點，廣泛應用于各類電源系統及電子通信應用中。在常規的環形振蕩電路基礎上，設計了獨立的充放電控制通路，實現了一種交叉充放電型環形振蕩電路，并通過外接片外電容的方式，得到更低頻率的振蕩周期。基于0.18 μm工藝，采用HSIM工具對電路進行功能仿真，經過后端物理實現后，版圖面積為172 μm×76 μm，對電路進行提參后仿，結果表明：在3.3 V電壓及25 ℃條件下，外接10 nF接地電容時，電路獲得約1.2 ms的穩定振蕩周期。在Vcc=2.7 V~5.5 V、T=-55 ℃~125 ℃條件下，時鐘周期的最大偏移為5.83%。該電路已成功應用于某電源控制芯片中。

發表于：3/29/2023

基于PCIE轉SATA多通道高速存儲電路設計與原型驗證[模擬設計][工業自動化]

針對傳統SATA控制器接口單一且無法充分發揮固態盤性能的問題，設計了一款基于PCIE轉SATA多通道高速存儲電路。充分利用PCIE總線高帶寬低延時特性，并遵循AHCI協議，大幅縮短硬盤無用的尋道次數和數據查找時間，提高固態盤的讀寫性能，同時本設計可支持4路SATA通道，具有良好的可拓展性。設計結合PCIE和SATA協議特點，介紹了PCIE轉SATA高速存儲電路的系統架構，詳細闡述了基于AHCI協議的數據流傳輸過程。最后基于FPGA原型驗證對電路進行測試，電路的單盤讀寫速率分別為562 MB/s和527 MB /s，相比傳統SATA控制器的讀寫性能具有較大提升，測試結果表明設計的PCIE轉SATA高速存儲電路讀寫性能優異，且具備良好的穩定性和可拓展性。

發表于：3/29/2023

敏捷和智能制造開創工業4.0的未來[人工智能][工業自動化]

　　近來有關工業4.0的談論十分熱烈，這一術語用于描述制造業領域興起的數字化、自動化和互連計算智能的趨勢。隨著工業4.0的發展，圍繞云計算、物聯網、安全互連以及AI等技術的價值和功能日益凸顯，有望帶來更加智能、穩定和高效的制造。

發表于：3/29/2023

利用軟件可配置I/O應對工業4.0挑戰[電源技術][物聯網]

　　本文介紹一種軟件可配置輸入/輸出（I/O）器件及其專用隔離電源和數據解決方案，該解決方案有助于應對傳統模擬信號與工業以太網的橋接挑戰。本文闡明了軟件可配置I/O器件固有的通道靈活性、故障檢測和診斷功能方面的優勢。本文還給出了系統級評估結果，展示了系統解決方案的整體優勢，包括系統穩健性和功耗。

發表于：3/29/2023

一種快速瞬態響應片上LDO電路[電子元件][工業自動化]

基于雙有源反饋米勒補償結構設計了一種單極點系統的無電容片上低壓差線性穩壓器，該線性穩壓器中誤差放大器采用全差分結構，兩個并聯的前饋通路可在提升電路瞬態響應性能的同時額外在功率管柵端構成推挽驅動級，最終電路在輕重載時具有對稱的瞬態響應特性。基于TSMC 0.18µm BCD工藝仿真結果表明，在2 V~4 V電源電壓下，輸入輸出最小壓差為200 mV，最大負載電流為120 mA，瞬態響應恢復時間≤0.7 µs，相位裕度≥60°。

發表于：3/28/2023

基于YOLOX融合自注意力機制的FSA-FPN重構方法[人工智能][其他]

隨著目前目標檢測任務輸入圖像分辨率的不斷增大，在特征提取網絡的感受野不變的情況下，網絡提取的特征信息會越來越局限，相鄰特征點之間的信息重合度也會越來越高。提出一種FSA（Fusion Self-Attention）-FPN，設計SAU（Self-Attention Upsample）模塊，SAU內部結構通過CNN與自注意力機制（Self-Attention）進行交叉計算以進一步進行特征融合，并通過重構FCU（Feature Coupling Unit）消除二者之間的特征錯位，彌補語義差距。以YOLOX-Darknet53為主干網絡，在Pascal VOC2007數據集上進行了對比實驗。實驗結果表明，對比原網絡的FPN，替換FSA-FPN后的平均精度值mAP@［.5：.95］提升了1.5%，預測框的位置也更為精準，在需要更高精度的檢測場景下有更為出色的使用價值。

發表于：3/28/2023

基于深度學習的變壓器故障信號識別算法[人工智能][其他]

針對變壓器結構復雜、維護成本高等特點，提出一種基于深度學習的變壓器故障信號識別算法。首先分析變壓器工作狀態下的聲紋信號并進行二維圖像信號的轉換，利用VGG16神經網絡在圖像中的優勢，并在此基礎上提出一種MCA注意力機制，該注意力機制能夠同時保留背景信息和細節信息；其次對VGG16中的最大池化下采樣進行優化，采用一種軟池化的采樣方法，減少圖像中最大池化下采樣帶來的特征損失；最后為避免過擬合現象的發生，將VGG16頂層結構中的激活函數進行優化，引用可以自歸一化的SELU激活函數。實驗證明，廣義S變換是將一維時域信號轉換為二維圖像信號的最佳選擇，所提算法對于6類故障信號的平均識別率達到99.15%。

發表于：3/28/2023

一種深度神經網絡的分布式訓練方法[人工智能][數據中心]

深度神經網絡在高維數據的分類和預測中取得了巨大成功。訓練深度神經網絡是數據密集型的任務，需從多個數據源收集大規模的數據。這些數據中通常包含敏感信息時，使得深度神經網絡的訓練過程容易泄露數據隱私。針對訓練過程中的數據隱私和通信代價問題，提出了一種深度神經網絡的分布式訓練方法，允許基于多個數據源共同訓練深度神經網絡。首先，提出了分布式訓練架構，由1個計算中心和多個代理組成。其次，提出了基于多代理的分布式訓練算法，允許代理在數據不出本地和減少通信代價的情況下，通過切割深度神經網絡，實現分布式地共同訓練模型。然后，分析了算法的正確性。最后，實驗結果表明該方法是有效的。

發表于：3/28/2023

計算機文本分析算法發展綜述[其他][其他]

計算機文本分析是自然語言處理領域的一個重要分支，是研究如何在文本數據中提取出給定語料的各類信息的計算機技術。目前，計算機文本分析已經進入了新的歷史階段，一方面關鍵詞提取算法已經逐漸完備，另一方面隨著BERT方法的出現，詞向量計算問題也取得了極大的進步。但是，無論是關鍵詞提取還是詞向量計算都仍存在一些有待解決的問題。另外，現有的許多適合使用文本分析的研究仍在使用早期的文本分析方法。因此在未來，如何更好地降低模型尺寸以促進學科融合、提升文本分析的綜合社會效益，成為文本分析算法發展的重要問題。

發表于：3/28/2023

主站蜘蛛池模板：久久怡红院 | 撸久久| 欧美最爽乱淫视频播放黑人 | 亚洲韩国欧美一区二区三区 | 国产在线啪 | 精品在线视频免费观看 | 亚洲视频在线观看网站 | 亚洲一区视频在线播放 | 久久久久久久久国产 | 国产精品情人露脸在线观看 | 国产一级一级片 | 亚洲日本欧美在线 | 欧美性妇 | 波多野结衣在线观看高清免费资源 | 欧美一级欧美一级毛片 | 日韩毛片在线免费观看 | 国产在线精品一区二区三区 | a在线观看欧美在线观看 | 国产成人www免费人成看片 | 亚洲成人视 | 97se狠狠狠狠狠亚洲综合网 | 男女性高清爱潮视频免费观看 | 97久久国语露脸精品对白 | 日韩精品一区二区在线观看 | 国产一级毛片免 | 我看毛片 | 亚洲第一成人天堂第一 | 亚洲成a人片在线看 | 亚洲欧美一区二区久久 | 网禁呦萝资源网站在线观看 | 国产美女精品一区二区三区 | 性感美女视频免费网站午夜 | 久久综合精品国产一区二区三区无 | 美国毛片基地a级e片 | 91日本在线精品高清观看 | 欧美色性视频 | 成人自拍小视频 | 狠狠澡夜夜澡人人爽 | 国产亚洲精品激情一区二区三区 | 一级片网址 | 九九九国产 |