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被西門子收購的Mentor正式更名為Siemens EDA

日前，Siemens EDA的IC-EDA執(zhí)行副總裁Joseph Sawicki先生在一篇博客文章里透露，Mentor將于2021年1月起正式更名為Siemens EDA，更名后將繼續(xù)作為西門子數(shù)字化工業(yè)軟件的旗下業(yè)務提供領(lǐng)先的EDA解決方案，同時作為支持數(shù)字孿生技術(shù)的重要組成部分。

發(fā)表于：12/15/2020

基于疲勞駕駛的人眼定位方法研究

人眼定位是疲勞駕駛的研究關(guān)鍵。由粗到精，先后進行了人臉檢測、瞳孔定位。針對現(xiàn)有方向梯度直方圖人臉檢測算法泛化能力不佳的問題，提出了一種基于信息熵加權(quán)的HOG特征提取算法，該算法將待分類的人臉特征進行信息熵閾值加權(quán)，形成新的HOG特征，然后通過支持向量機進行分類；針對現(xiàn)有瞳孔定位算法準確率不高的問題，提出了多算法協(xié)同工作的瞳孔定位方法，以自商圖為基準尋找二值分割點，實現(xiàn)了眼部區(qū)域光照不變性，以灰度積分投影為依據(jù)實現(xiàn)了瞳孔精確定位。實驗結(jié)果表明，該文提出的人臉檢測算法在CelebA驗證數(shù)據(jù)集準確率可達到98.26%，較傳統(tǒng)識別方法有更高的準確率；而瞳孔定位算法也可達到令人滿意的精確度，提高了瞳孔定位的準確性。

發(fā)表于：12/15/2020

干線動態(tài)協(xié)調(diào)控制的深度Q網(wǎng)絡方法

為有效降低城市交通干線的車均延誤與停車次數(shù)，將深度Q網(wǎng)絡引入干線協(xié)調(diào)控制，給出了一種干線動態(tài)協(xié)調(diào)控制的DDDQN(Dueling Double Deep Q Network)方法。該方法結(jié)合雙重深度Q網(wǎng)絡與基于競爭架構(gòu)深度Q網(wǎng)絡，并將干線作為整體處理，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡挖掘干線各交叉口協(xié)調(diào)控制的相關(guān)性，基于Q學習進行交通信號控制決策。通過仿真實驗，在近飽和流量和干線存在初始排隊的情況下，將DDDQN方法與現(xiàn)有綠波方法，以及經(jīng)典深度Q網(wǎng)絡、雙重深度Q網(wǎng)絡、基于競爭架構(gòu)深度Q網(wǎng)絡的干線協(xié)調(diào)控制算法進行對比，實驗結(jié)果表明基于DDDQN的干線動態(tài)協(xié)調(diào)控制算法性能優(yōu)于其他四種方法。

發(fā)表于：12/15/2020

基于云平臺的壓磚設備健康狀態(tài)分析方法設計

基于運行數(shù)據(jù)對壓磚設備健康狀態(tài)進行分析，對于降低設備故障率、提升壓磚成品質(zhì)量具有重要意義?，F(xiàn)有方案大多數(shù)局限于離線人工分析，實時性差且推廣效率低。針對上述問題，基于阿里云機器學習平臺設計了壓磚設備健康狀態(tài)分析方法，基于聚類方法構(gòu)建了壓磚設備健康狀態(tài)模型，在無需先驗知識的情況下，對于壓磚設備的工作、待機、異常等健康狀態(tài)實現(xiàn)了建模。進而，將該模型部署于云計算平臺上，通過周期性的數(shù)據(jù)導入與分析實現(xiàn)了壓磚設備健康狀態(tài)的在線分析。最后通過實例證明了該方法的有效性。

發(fā)表于：12/15/2020

基于機器學習的Modbus_TCP通信異常檢測方法研究

針對工業(yè)控制系統(tǒng)中Modbus_TCP協(xié)議存在的諸多安全隱患問題，提出了基于機器學習的Modbus_TCP通信異常檢測方法，分析了Modbus_TCP報文類型與結(jié)構(gòu)特點，介紹了機器學習中決策樹分類模型算法的實現(xiàn)過程，建立了Modbus_TCP協(xié)議的模擬通信，使用了Scapy工具構(gòu)造偽報文實現(xiàn)異常檢測。設置了樸素貝葉斯分類模型、邏輯回歸分類模型和傳統(tǒng)支持向量機分類模型的實驗與之對比，并且對模型的準確率、誤報率、漏報率和時間性能進行分析。分析結(jié)果表明，決策樹分類模型準確率高，消耗時間短，具有一定的優(yōu)越性。

發(fā)表于：12/15/2020

基于BIM與GIS數(shù)據(jù)融合的智慧地鐵運維系統(tǒng)研究

建筑信息模型(BIM)和地理信息系統(tǒng)(GIS)的融合為智慧地鐵運維系統(tǒng)的實現(xiàn)提供了強有力的技術(shù)支持。論證了將BIM+GIS運用到地鐵設備運維系統(tǒng)中的優(yōu)勢和可行性，從BIM和GIS模型的數(shù)據(jù)規(guī)范入手，提出了一種有效的BIM和GIS數(shù)據(jù)融合方案。通過運用BIM和GIS，實現(xiàn)了設備智慧巡檢、設備故障預警與智能維修和應急智能處置等智慧功能。BIM和GIS數(shù)據(jù)的成功融合，為智慧地鐵運維系統(tǒng)的建成提供了一種強有力的技術(shù)手段。

發(fā)表于：12/15/2020

橡膠-金屬緩沖彈簧在飛機舵機電液伺服系統(tǒng)中的應用

針對飛機舵機電液伺服系統(tǒng)在抑制多余力干擾時，緩沖裝置無法實現(xiàn)變剛度連續(xù)加載的問題，采用在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中設置橡膠金屬緩沖彈簧的結(jié)構(gòu)補償方法。首先，設計橡膠金屬緩沖彈簧結(jié)構(gòu)，利用ANSYS仿真軟件構(gòu)建有限元模型并對其進行性能分析。通過構(gòu)建飛機舵機電液伺服系統(tǒng)各元件數(shù)學模型，從而得到系統(tǒng)整體數(shù)學模型。最后，利用MATLAB仿真軟件驗證該方法的可行性和有效性。研究結(jié)果表明，橡膠金屬緩沖彈簧能夠達到技術(shù)指標要求，改善系統(tǒng)穩(wěn)定特性，具有較高的工程實踐價值。

發(fā)表于：12/15/2020

一種低相位噪聲的正交電感電容壓控振蕩器的設計

在相同的功耗下，串聯(lián)耦合正交電感電容壓控振蕩器相位噪聲性能優(yōu)于并聯(lián)耦合電感電容壓控振蕩器。但是在傳統(tǒng)的串聯(lián)耦合正交電感電容壓控振蕩器中，LC諧振腔中存在45°的相位偏移使得其相位噪聲被惡化。因此提出一種交流偏置的串聯(lián)耦合正交電感電容壓控振蕩器。該振蕩器中的LC諧振腔的相移接近0°,并且耦合MOS管的低頻噪聲上變頻的相位噪聲部分受到抑制。所以該交流偏置的串聯(lián)耦合正交電感電容壓控振蕩器可以獲得較好的相位噪聲性能。所提出的正交電感電容壓控振蕩器在TSMC 180 nm CMOS工藝下設計完成。其輸出頻率調(diào)諧范圍為2.34 GHz~2.60 GHz，電源電壓為1.8 V，功耗約為11.2 mW。輸出頻率為2.58 GHz時，3 MHz頻偏處的相位噪聲為-140.1 dBc/Hz，相較于傳統(tǒng)串聯(lián)耦合正交振蕩器優(yōu)化了6.4 dB。該振蕩器的品質(zhì)因子為188.3 dBc/Hz，平均相位誤差為0.05°。

發(fā)表于：12/15/2020

基于AQPSO-LSTM-BN的APU故障診斷模型

針對飛機APU的常見故障，提出了一種基于量子粒子群優(yōu)化的長短期記憶網(wǎng)絡與批規(guī)范化相結(jié)合的飛機APU故障診斷模型。從QAR數(shù)據(jù)庫中整理出需要的APU故障數(shù)據(jù)，將其進行歸一化處理并分為訓練集和測試集兩部分，建立CSV文檔數(shù)據(jù)庫；對量子粒子群進行改進，使用改進后的量子粒子群對長短期記憶網(wǎng)絡的隱含層單元數(shù)目進行尋優(yōu)；將優(yōu)化參數(shù)后的長短期記憶網(wǎng)絡與批規(guī)范化相結(jié)合搭建網(wǎng)絡模型，并在網(wǎng)絡最頂層加入Softmax模型，生成AQPSO-LSTM-BN故障診斷模型，使用訓練集對故障診斷模型進行訓練，然后使用測試集進行實驗。實驗結(jié)果表明，該模型可以有效識別APU故障，與單一長短期記憶網(wǎng)絡模型、支持向量機模型、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型和極限學習機模型相比，識別準確度有所提高。

發(fā)表于：12/15/2020

融合懲罰因子和時間權(quán)重的協(xié)同過濾推薦算法

協(xié)同過濾算法是一種經(jīng)典的推薦算法，思想是依據(jù)近鄰用戶或者相似物品對目標進行推薦，常被應用在各類推薦系統(tǒng)中。但傳統(tǒng)算法過分考慮熱門物品對評分的影響，而忽略了冷門物品對用戶興趣特征度量的貢獻，也未考慮用戶興趣動態(tài)變化的問題。對此，提出一種新的相似度改進算法，改進后的協(xié)同過濾算法將物品熱門懲罰因子和時間數(shù)據(jù)權(quán)重進行加權(quán)計算，優(yōu)化了用戶相似度計算方法，形成了一種新的相似性度量模型。利用MovieLens電影推薦數(shù)據(jù)集驗證改進后的算法，實驗結(jié)果表明，該算法將推薦平均絕對誤差(MAE)與傳統(tǒng)算法相比降低了13.2%，推薦質(zhì)量有了明顯提升。

發(fā)表于：12/15/2020

基于Star-Gan的人臉互換算法

基于Star-Gan的人臉互換算法易旭，白天(中國科學技術(shù)大學軟件學院，安徽合肥 230026)基于深度學習的人臉互換算法會因背景人臉環(huán)境的明亮程度、人臉表情、姿勢等因素影響換臉效果，現(xiàn)階段的人臉互換模型存在固有的弊端。采用Patch-Gan(Generative Adversarial Networks)的判別器結(jié)構(gòu)能通過全卷積網(wǎng)絡增強人臉局部一致性的效果。生成器將Unet結(jié)構(gòu)的編碼器的特征輸出作為輸入，能考慮多層信息細節(jié)。整體模型架構(gòu)采用Star-Gan的模型，引入實例歸一化層能保證圖像的獨立性。最后在Face-Forensics++人臉互換數(shù)據(jù)集上進行驗證，結(jié)果表明，融合的模型有較好的生成效果和細節(jié)。

發(fā)表于：12/14/2020

使用標準穩(wěn)壓器產(chǎn)生極低電壓

有什么好的解決方案可以產(chǎn)生只有幾百毫伏的微型直流電源電壓？

發(fā)表于：12/14/2020

KLA推出兩種全新的系統(tǒng)來解決半導體制造業(yè)中最棘手的問題

美國加州，米爾皮塔斯市，2020年12月14日：今天，KLA公司（納斯達克股票代碼：KLAC）宣布推出兩款全新產(chǎn)品：PWG5? 晶圓幾何系統(tǒng)與Surfscan® SP7XP晶圓缺陷檢測系統(tǒng)。新系統(tǒng)專注解決先進的存儲器與邏輯集成電路制造中遇到的極其困難的問題。

發(fā)表于：12/14/2020

英飛凌推出CoolSiC? CIPOS? Maxi，全球首款采用轉(zhuǎn)模封裝的1200 V碳化硅IPM

【2020年12月11日，德國慕尼黑訊】英飛凌科技股份公司（FSE: IFX / OTCQX: IFNNY）推出了采用轉(zhuǎn)模封裝的1200 V碳化硅（SiC）集成功率模塊（IPM），并在今年大規(guī)模推出了SiC解決方案。CIPOS? Maxi IPM IM828系列是業(yè)界在這一電壓級別上的第一款產(chǎn)品。該系列為變速驅(qū)動應用中的三相交流電動機和永磁電動機提供了一種緊湊的變頻解決方案，具有出色的導熱性能和廣泛的開關(guān)速度。具體應用包括工業(yè)電機驅(qū)動器、泵驅(qū)動器和用于暖通空調(diào)（HVAC）的有源濾波器。

發(fā)表于：12/14/2020

5G將推動蜂窩基帶處理器的銷量增長

發(fā)表于：12/14/2020