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一種基于狀態(tài)預(yù)測的多線程數(shù)據(jù)過濾算法[人工智能][其他]

數(shù)據(jù)過濾算法在大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域有著重要的作用?；谡齽t表達(dá)式匹配技術(shù)的數(shù)據(jù)過濾算法憑借強(qiáng)大的特征表達(dá)能力適合于處理大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)。然而，傳統(tǒng)的正則表達(dá)式匹配過程為串行匹配，造成性能低，無法滿足現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理的需求。針對傳統(tǒng)正則表達(dá)式匹配性能低的問題，提出一種基于多線程和狀態(tài)預(yù)測的正則表達(dá)式加速匹配算法，稱之為μFA：基于向量指令執(zhí)行字符值比較，獲取可直接跳過的信任字符數(shù)。同時，基于多線程加速和狀態(tài)猜測技術(shù)，實(shí)現(xiàn)字符串的分段匹配處理，通過圈定字符危險區(qū)域，研判各分段最終匹配結(jié)果的正確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，μFA算法的吞吐率是原始DFA算法的10.12~91.36倍、ßFA算法的1.08~2.97倍。

發(fā)表于：2024/12/16

融合圖文預(yù)訓(xùn)練的漢越多模態(tài)神經(jīng)機(jī)器翻譯[人工智能][消費(fèi)電子]

由于漢語和越南語之間存在顯著的語法差異及語料稀缺，漢越神經(jīng)機(jī)器翻譯任務(wù)面臨名詞翻譯不準(zhǔn)確的挑戰(zhàn)。提出了一種新穎的多模態(tài)神經(jīng)機(jī)器翻譯方法，該方法融合了文本預(yù)訓(xùn)練模型和視覺語言聯(lián)合預(yù)訓(xùn)練模型。通過文本預(yù)訓(xùn)練模型，能夠捕獲深層的語言結(jié)構(gòu)和語義；而視覺語言聯(lián)合訓(xùn)練模型則提供了與文本相關(guān)聯(lián)的視覺上下文，這有助于模型更準(zhǔn)確地理解和翻譯名詞。兩種模型通過一個簡潔高效的映射網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，并通過Gumbel門控模塊動態(tài)地整合多模態(tài)信息，以優(yōu)化翻譯輸出。在漢越及越漢翻譯任務(wù)中，該方法相比傳統(tǒng)Transformer模型分別提升了7.13和4.27的BLEU值。

發(fā)表于：2024/12/16

高速以太網(wǎng)均衡技術(shù)的綜述與思考[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

由于云計(jì)算、以太網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的廣泛運(yùn)用產(chǎn)生的數(shù)據(jù)爆炸式增長，大型數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的有線輸入輸出（I/O）帶寬需求迅速增長，高速以太網(wǎng)的發(fā)展順應(yīng)了網(wǎng)絡(luò)流量的快速增長趨勢。而隨著以太網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸速率的提升，對串行鏈路的信號完整性挑戰(zhàn)性進(jìn)一步增大。針對高速傳輸下以太網(wǎng)均衡技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)，聚焦于各類均衡技術(shù)，對各類均衡技術(shù)進(jìn)行深入分析，探討各類均衡器的工作原理和特性以及闡述了這些均衡器在高速傳輸環(huán)境中的適用場景，為未來高速以太網(wǎng)均衡器的發(fā)展和優(yōu)化提供了參考，以更好地滿足通信中不斷增長的對更高的傳輸效率和更低的誤碼率的需求。

發(fā)表于：2024/12/16

基于UVM的時間敏感網(wǎng)絡(luò)交換芯片的驗(yàn)證架構(gòu)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][通信網(wǎng)絡(luò)]

基于UVM驗(yàn)證方法學(xué)、自動化比對和覆蓋率驅(qū)動的驗(yàn)證思想，構(gòu)建了一個用于時間敏感網(wǎng)絡(luò)（TSN）交換芯片的系統(tǒng)驗(yàn)證架構(gòu)。該架構(gòu)采用分類和流水處理數(shù)據(jù)報文方法，結(jié)合流量檢測、時間槽檢測和數(shù)據(jù)報文自動化比對方案，成功支撐TSN業(yè)務(wù)系統(tǒng)驗(yàn)證方法落地，保證了系統(tǒng)驗(yàn)證完備性。芯片回片經(jīng)測試滿足商用需求，再次論證了驗(yàn)證架構(gòu)的完備性。

發(fā)表于：2024/12/16

基于自適應(yīng)優(yōu)化的高速交叉矩陣設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

提出了一種基于自適應(yīng)優(yōu)化的交叉矩陣傳輸設(shè)計(jì)，采用AHB協(xié)議并引入自適應(yīng)突發(fā)傳輸調(diào)整和自適應(yīng)優(yōu)先級調(diào)整的創(chuàng)新機(jī)制。通過動態(tài)調(diào)整突發(fā)傳輸?shù)拈L度和優(yōu)先級分配，實(shí)現(xiàn)了對數(shù)據(jù)流的有效管理，提升了系統(tǒng)的帶寬利用率和傳輸效率。對該設(shè)計(jì)進(jìn)行前端仿真和后端布局布線，仿真驗(yàn)證了該方法在不同負(fù)載環(huán)境下的優(yōu)越性，能夠優(yōu)化總線資源分配，提升傳輸速度，降低總體功耗。

發(fā)表于：2024/12/16

DRAM研究現(xiàn)狀與發(fā)展方向[模擬設(shè)計(jì)][通信網(wǎng)絡(luò)]

動態(tài)隨機(jī)存取存儲器（DRAM）因其高存儲密度和成本效益，在現(xiàn)代大規(guī)模計(jì)算機(jī)和超高速通信系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用。主要介紹動態(tài)DRAM的發(fā)展歷程、關(guān)鍵技術(shù)、國內(nèi)外研究進(jìn)展以及未來發(fā)展方向。首先，介紹了DRAM的分類、基本單元結(jié)構(gòu)、工作原理。其次，詳細(xì)介紹了DDR SDRAM的關(guān)鍵性能指標(biāo)以及專用DRAM的發(fā)展。然后，介紹了提高DRAM訪問速度、容量與密度的創(chuàng)新DRAM架構(gòu)和技術(shù)，以及無電容存儲單元結(jié)構(gòu)、3D堆疊DRAM技術(shù)以及Rowhammer安全問題及其防御機(jī)制。最后，展望了DRAM技術(shù)的未來發(fā)展方向，闡述了為了應(yīng)對日益增長的高速、低功耗和高可靠性的存儲需求，對現(xiàn)有DRAM技術(shù)的進(jìn)行深入研究和創(chuàng)新的重要性。

發(fā)表于：2024/12/16

高速車載數(shù)據(jù)傳輸物理層接口芯片標(biāo)準(zhǔn)綜述[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

作為實(shí)現(xiàn)汽車智能化的關(guān)鍵技術(shù)之一，高速、高可靠性、低時延的車載數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)正獲得越來越多的關(guān)注；同時，對于打破私有協(xié)議壟斷、增強(qiáng)設(shè)備間互聯(lián)互通的需求日益增長，推動著車載數(shù)據(jù)傳輸公有標(biāo)準(zhǔn)的制定成為了國內(nèi)外標(biāo)準(zhǔn)組織的研究熱點(diǎn)。首先介紹了車載數(shù)據(jù)傳輸鏈路的特點(diǎn)，接著聚焦于高速車載數(shù)據(jù)傳輸物理層接口芯片標(biāo)準(zhǔn)，對主要標(biāo)準(zhǔn)組織及其標(biāo)準(zhǔn)的制定情況進(jìn)行了綜述，并對各標(biāo)準(zhǔn)的主要性能指標(biāo)與物理層技術(shù)進(jìn)行了分析與對比。

發(fā)表于：2024/12/16

基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)歸一化最小和LDPC長碼譯碼[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

LDPC碼是一種應(yīng)用廣泛的高性能糾錯碼，近年來基于深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的LDPC譯碼成為研究熱點(diǎn)?；贑CSDS標(biāo)準(zhǔn)的（512，256）LDPC碼，首先研究了傳統(tǒng)的SP、MS、NMS、OMS的譯碼算法，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建奠定基礎(chǔ)。然后研究基于數(shù)據(jù)驅(qū)動（DD）的譯碼方法，即采用大量信息及其經(jīng)編碼、調(diào)制、加噪的LDPC碼作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)在多層感知層（MLP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練。為解決數(shù)據(jù)驅(qū)動方法誤碼率高的問題，又提出了將NMS算法映射到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)歸一化最小和（NNMS）譯碼，取得了比NMS更優(yōu)秀的誤碼性能，信道信噪比為3.5 dB時誤碼率下降85.19%。最后研究了提升NNMS網(wǎng)絡(luò)的SNR泛化能力的改進(jìn)訓(xùn)練方法。

發(fā)表于：2024/12/16

10G以太網(wǎng)的信號處理關(guān)鍵技術(shù)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

隨著AI PC、Wi-Fi路由器、GPON等產(chǎn)品的快速升級，高速有線網(wǎng)絡(luò)作為網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分，以太網(wǎng)物理層芯片需要提供更高的傳輸速率，更好地滿足大數(shù)據(jù)時代下日益增長的帶寬需求。10G以太網(wǎng)技術(shù)將成為下一代以太網(wǎng)技術(shù)的重點(diǎn)發(fā)展方向。10G以太網(wǎng)芯片的研發(fā)需要攻克高速信號完整性、低功耗設(shè)計(jì)等一系列技術(shù)難題。圍繞10G以太網(wǎng)PHY芯片的信號處理關(guān)鍵問題，首先介紹10G以太網(wǎng)的相關(guān)國際標(biāo)準(zhǔn)背景，然后討論10G以太網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)需求，接著重點(diǎn)闡述10G以太網(wǎng)物理層信號處理的關(guān)鍵技術(shù)。最后對全文進(jìn)行總結(jié)并探討未來高速以太網(wǎng)的進(jìn)一步發(fā)展。

發(fā)表于：2024/12/16

慶祝顯示技術(shù)30年創(chuàng)新歷程[顯示光電][工業(yè)自動化]

2024年10月，應(yīng)用材料公司慶祝顯示器制造設(shè)備創(chuàng)新30周年！我們在推動關(guān)鍵顯示技術(shù)變革方面有悠久的傳統(tǒng)，并且有能力在下一次重大技術(shù)變革中也處于領(lǐng)先地位——即將高端智能手機(jī)中先進(jìn)的OLED顯示技術(shù)應(yīng)用于成千上百萬的設(shè)備，從AR/VR頭顯到平板電腦、個人電腦和電視。

發(fā)表于：2024/12/16

RCL完整測試所需儀器介紹[電子元件][工業(yè)自動化]

RCL完整測試所需儀器

發(fā)表于：2024/12/13

電感的重要參數(shù)介紹[電子元件][工業(yè)自動化]

電感的重要參數(shù)介紹

發(fā)表于：2024/12/13

電容的主要參數(shù)介紹[電子元件][工業(yè)自動化]

電容器的主要參數(shù)包括以下幾個方面： ?1.電容值（Capacitance Value）：表示電容器儲存電荷的能力，通常以法拉（F）為單位，但在實(shí)際應(yīng)用中更常用的單位是微法拉（μF）、皮法拉（pF）等。 2.額定電壓（Rated Voltage）：指電容器能夠安全工作的最大電壓，超過這個電壓可能會導(dǎo)致電容器擊穿或損壞。 3.容差（Tolerance）：指電容器的實(shí)際電容值與標(biāo)稱電容值之間的允許偏差范圍，通常以百分比表示。

發(fā)表于：2024/12/13

電阻的主要參數(shù)介紹[電子元件][工業(yè)自動化]

電阻的主要參數(shù)包括以下幾個方面： 1.阻值（Resistance Value）：這是電阻的基本特性，表示電阻對電流流動的阻礙程度，通常以歐姆（Ω）為單位。 2.額定功率（Rated Power）：指電阻在正常工作條件下能夠承受的最大功率，超過這個功率可能會導(dǎo)致電阻過熱甚至損壞。功率以瓦特（W）為單位。 3.容差（Tolerance）：指電阻的實(shí)際阻值與標(biāo)稱阻值之間的允許偏差范圍。容差通常以百分比表示，例如5%或1%。 4.溫度系數(shù)（Temperature Coefficient）：

發(fā)表于：2024/12/13

電感的主要類型介紹[電子元件][工業(yè)自動化]

電感器是用絕緣導(dǎo)線繞制而成的一種電磁感應(yīng)組件，是電子電路中不可或缺的重要元件之一，它在儲能、濾波、調(diào)諧等方面發(fā)揮著重要作用。

發(fā)表于：2024/12/13