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模拟芯片大厂ADI宣布全系产品涨价

12月18日消息，模拟芯片大厂亚德诺半导体（ADI）近日向客户发出涨价通知，计划于2026年2月1日起对全系列产品进行涨价。而根据业内消息显示，ADI此次涨价将会针对不同客户层级及料号推出差异化调价方案，整体的涨价幅度约为15%。其中，近千款军规级MPNs产品（后缀/883）涨幅或高达30%，具体执行细则正处于最终敲定阶段。

基于SABNet的自闭症谱系障碍多模态脑影像识别研究

自闭症谱系障碍（ASD）是一种影响社交互动、沟通和行为的神经发展障碍，早期诊断至关重要，但在处理多模态脑数据时仍面临挑战。为此，提出了一种基于多模态特征融合的端到端模型SABNet，该模型通过稀疏自编码器对功能数据进行特征筛选，并结合结构数据构建联合特征。最终，结合双向长短期记忆网络和注意力机制提取动态序列中的重要信息，实现高效分类。通过在中型ASD-MRI数据集上的实验，SABNet在分类准确率（91.21%）等核心指标上明显优于传统方法，主成分分析进一步验证了其有效性。该研究表明了SABNet在ASD识别中的优异性能，并展示了多模态特征融合在脑疾病分类中的潜力。未来研究将致力于优化模型结构、扩大数据集规模，并提升其适用性和泛化能力。

發(fā)表于：2025/12/17

基于改进MobileNetV3-SSD的数据可视化区域实时检测方法

数据可视化在气象大数据中扮演重要角色，用户通过数据“看板”，从视觉上可以便捷地了解复杂数据的基本情况，而由于“看板”中不同数据版块的位置和大小具有可变性，用户难以快速寻找到自己所需的数据版块位置。基于此，提出一种基于改进MobileNetV3-SSD的数据可视化区域实时检测方法，在标准SSD的基础上结合MobileNetV3的注意力机制，并利用改进FPN模块对特征信息融合，可以快速精准地找到目标数据板块的“Title”位置，从而展示出所需的数据版块。该改进模型在大幅削减参数量的同时，Precision、Recall、mAP分别达到了83.05%、85.02%、74.35%，CPU每次推理时间降低至244 ms。

發(fā)表于：2025/12/17

1.75 GHz多功能时钟扇出缓冲器设计

基于CMOS工艺设计了一款多功能时钟扇出缓冲器。该缓冲器内置可编程分频器和延时调整器，可4通道独立输出差分时钟，每个通道均可进行分频和延时调整，且都支持LVDS（最高1.75 GHz）、HSTL（最高1.75 GHz）和1.8 V CMOS（最高350 MHz）三种逻辑电平类型。经测试验证：1.75 GHz差分时钟输入/输出；每路输出均可以旁路该路分频器或者设置最高2048的整数分频比；每通道均可进行数字和模拟延时调整；宽带随机抖动<110 fs RMS；附加随机抖动39 fs RMS（典型值，12 kHz~20 MHz）。该时钟扇出缓冲器可满足数据转换器、时钟树等应用所需的低抖动要求，可广泛应用于无线电收发机和通信系统中。

發(fā)表于：2025/12/17

基于时差累积优化的海上落水飞机双流融合灰度值判别方法研究

针对海上落水飞机目标存在背景噪声抑制不足、目标轮廓不完整、目标特征弱化、小目标像素点识别困难等问题，提出一种基于时差累积优化的双流融合灰度值判别算法，通过构建“双目标特征增强-噪声抑制-时空配准”三维优化，实现五级递进式图像处理。搭建了典型场景下的机载平台图像采集-评估系统，开展了“白天-夜间”阶梯式实验，得到白天实验下双目标信比最高可达1.739，夜晚环境下信背比可达25。

發(fā)表于：2025/12/17

基于紫外特性的无人机着舰服务保障研究

基于无人机售后服务中着舰保障的实际需求，开展利用日盲波段紫外探测器支持无人机售后维护保障的技术研究。通过紫外波段大气传输特性分析、紫外探测系统设计、紫外合作信标点设计及 P4P 摄影测量算法试验验证，为无人机售后保障中着舰性能评估、故障排查及维护效果验证提供技术支撑，验证了该技术在无人机售后服务中保障着舰可靠性的可行性和合理性。

發(fā)表于：2025/12/17

基于YOLOv11改进的海上小目标多光谱特征检测方法

针对海上环境复杂多变，雾霾、强光反射、夜间低照度条件以及海上小目标成像特征信息非常有限等问题，提出一种基于YOLOv11改进的海上多光谱特征小目标检测方法。通过双分支YOLOv11模型的设计处理跨模态数据特征融合，并引入全局注意力机制模块训练，使改进的多光谱图像小目标检测模型可以充分利用多光谱特征，实现了对多光谱图像中的小目标物体正确检测和定位，尤其在无人机航空拍摄视角下表现优异，这种跨模态融合的方法可显著提升海上小目标检测的鲁棒性和准确性。实验表明，改进模型在VTSaR 数据集上mAP@50指标能够达到 96.5%，较 YOLOv11n 提升 0.4%，可为海上航空无人搜救小目标检测提供新的解决思路。

發(fā)表于：2025/12/17

2025全球高端动捕系统排行榜，青瞳视觉（CHINGMU）以技术突破国际壁垒

动作捕捉市场正经历一场静默但深刻的重塑。一方面，光学动捕在专业级应用中占据超过65%的市场份额，需求从影视特效向工业仿真、医疗康复、元宇宙基建等多元场景爆炸式延伸。另一方面，用户痛点发生转移：单纯的实验室极限精度已不是唯一追求，在真实、复杂、多干扰的应用环境中保持高可靠性与高性价比，成为高端客户的新刚需。本排行榜旨在穿透品牌历史光环，聚焦于技术指标在真实世界中的兑现能力，揭示新一轮产业升级中的领跑者。

發(fā)表于：2025/12/17

YOLO-PDS：基于改进的YOLOv11的无人机小目标检测算法

目标检测在遥感领域中具有广泛的应用前景。尽管目标检测算法在自然图像中取得了明显的进展，但这些方法直接应用于遥感图像时仍然面临诸多挑战。遥感图像的背景往往比较复杂且物体较小，导致前景与背景信息的分布极为不平衡。针对无人机图像小目标和物体遮挡的问题，提出了一种基于风车状卷积（PinwheelConv）改进的无人机小目标检测算法。为了改进模型对小目标的检测效果，在骨干网络中使用风车状卷积替换普通卷积来更好地适应小目标提取特征，同时基于风车状卷积的思想设计了C2f-PC模块来替换骨干中的C3k2模块。为解决无人机图像中目标遮挡严重的问题，创新性地提出了C2f-PDWR模块来替换颈部网络中的C3k2模块，来增强模型的特征融合能力，同时引入了SEAM（Spatially Enhanced Attention Module）来改善模型对被遮挡物体的检测效果。最后，基于YOLOv11提出对小目标检测更加高效的YOLO-PDS模型。其在VisDrone2019数据集上所提方法较基准模型YOLOv11检测方法mAP50提高3.7%以上，召回率提高2.2%以上。

發(fā)表于：2025/12/17

一款电力物联双模模块智能产测平台的设计与实现

根据国家对企业新质生产力的战略要求，同时随着电网智能化的日益发展，搭载微功率无线通信通路和载波通信通路的双模模块的需求量逐渐增大。传统生产工具存在良率不高及智能化程度较低等问题，导致双模模块的生产和测试存在产能低、成本高、工序繁琐、返工率高等问题。结合实际研发项目，阐述了一款电力物联双模模块智能产测系统平台的设计与实现。该产测平台的目的是通过运行产测平台软件，驱动硬件设备，加载预先配置的参数和测试项列表，对安装在电网台区和物联网场景的双模模块进行生产和测试验证，旨在发现焊接故障、无线和载波功能异常等问题，同时验证模块的程序版本以及写入出厂参数。产测平台在硬件构造上由多个硬件组件构成，包括工装箱体、被测模块、陪测模块、屏蔽箱、PCB表面缺陷检测装置、指示灯及气动装置、针板及托盘、工控机、服务器电脑等。产测平台软件是整个平台功能的核心体现。……

發(fā)表于：2025/12/17

一种基于FPGA资源的并行计算系统设计及实现

针对目前通用的CPU和现场可编程逻辑门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）结合的异构资源架构功能开发效率缓慢的问题，结合Linux操作系统内核，沿用现有的软硬件线程并行计算思想，创新性地提出了一种代理线程管理方法，使得硬件线程可以和软件线程进行统一的管理，实现了一种FPGA资源可灵活重构使用的并行计算系统架构。该系统架构能够实现功能线程的资源隔离、接口隔离，实现多个功能线程同时开发。通过采用Strassen算法矩阵乘法和冒泡排序两个功能的硬件线程重构设计对该并行系统思想进行了系统性和可行性验证。结果表明，该系统能够实现不同功能线程的脱耦开发，多个并行算法在动态区高效部署，只需编译该动态区，不会重新编译其他动态区和静态区，极大提高了系统软件功能集成及实现效率的提升。

發(fā)表于：2025/12/16