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一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的立體匹配算法設(shè)計[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

為了解決傳統(tǒng)立體匹配算法對立體圖像在低紋理以及遮擋區(qū)域匹配效果較差的問題，設(shè)計了一種端到端的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)的立體匹配算法。該算法采取了殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像特征進行提取，之后利用空洞空間金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling，ASPP)模塊來獲取圖像的上下文信息，并結(jié)合多尺度的三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對代價空間進行規(guī)整，最終實現(xiàn)了高精度的立體匹配算法。所獲取的視差圖在KITTI2015測試平臺上的誤匹配率為2.42%，與幾何上下文(Geometry and Context,GC)網(wǎng)絡(luò)相比較，視差圖的精度提高了0.45%，且運行時間縮短了一半。

發(fā)表于：12/14/2020

面向信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)軟硬件生態(tài)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

生態(tài)學(xué)的理論與方法為國產(chǎn)基礎(chǔ)軟硬件技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展研究提供了新視角、新思路和新方法。對基礎(chǔ)軟硬件生態(tài)及相關(guān)的幾個概念的內(nèi)涵、語義關(guān)系及應(yīng)用等進行了深入研究。在此基礎(chǔ)上，對當(dāng)前我國信息技術(shù)基礎(chǔ)軟硬件生態(tài)的現(xiàn)狀進行了總結(jié)和評估，指出了存在的若干問題。同時，針對如何建設(shè)好面向信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)軟硬件生態(tài)提出了若干建設(shè)性的意見建議。

發(fā)表于：12/14/2020

面向車路協(xié)同路側(cè)設(shè)備運維管理平臺研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

在車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，車路協(xié)同是實現(xiàn)智慧交通的必然技術(shù)途徑。隨著車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的發(fā)展，路側(cè)設(shè)備廠家、路側(cè)設(shè)備類型日益增加，給傳統(tǒng)的運維帶來了新的挑戰(zhàn)。通過行業(yè)調(diào)研，研究當(dāng)前車路協(xié)同路側(cè)設(shè)備對運維管理的需求，分析當(dāng)前車路協(xié)同路側(cè)設(shè)備的運維管理面臨的問題，識別急需攻克的關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域，為實現(xiàn)智慧交通運維提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)支撐。

發(fā)表于：12/14/2020

基于5G邊云協(xié)同的高精地圖采集與應(yīng)用研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

對自動駕駛所需的高精地圖采集生產(chǎn)現(xiàn)狀進行了介紹，并提出了當(dāng)前面臨一些問題與需求。重點闡述了一種基于5G邊云協(xié)同的多元化地圖采集更新方案及相關(guān)技術(shù)，希望對未來高精地圖系統(tǒng)建設(shè)運營提供一些參考。

發(fā)表于：12/14/2020

使用標準穩(wěn)壓器產(chǎn)生極低電壓[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

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

可穿戴市場喜迎生物醫(yī)學(xué)“多面手” [測試測量][醫(yī)療電子]

氧飽和度、心電圖、血壓和呼吸頻率的測量過去僅有醫(yī)院監(jiān)護儀才可提供。這些參數(shù)的監(jiān)測至關(guān)重要，尤其對于有潛在醫(yī)療風(fēng)險的人員來說，無論是在意外事故后、手術(shù)后，還是在被診斷為患有嚴重疾病時。隨著老齡化人口的增加以及對醫(yī)療保健整體支出的強烈關(guān)注，院外醫(yī)療監(jiān)護已成為一種發(fā)展趨勢。如今，為了及早發(fā)現(xiàn)某些事件，對有潛在風(fēng)險的患者進行日常生活監(jiān)護，或者讓患者攜帶監(jiān)護儀由醫(yī)院回到家中，可使其康復(fù)過程更快捷、更舒適。還有第三類用戶也在測量這些參數(shù)，他們以預(yù)防為目的，甚至尚未進行任何診斷。

發(fā)表于：12/14/2020

供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型初探[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

　　供應(yīng)鏈是由諸多上下游企業(yè)因利益攸關(guān)而構(gòu)建。供應(yīng)鏈的形成和運行具有買方驅(qū)動、自發(fā)構(gòu)建、協(xié)同作業(yè)、持續(xù)改進等特點?，F(xiàn)如今競爭已從企業(yè)之間延伸到企業(yè)的供應(yīng)鏈之間，主要體現(xiàn)在三個維度，一是供應(yīng)鏈運行效率高低；二是供應(yīng)鏈的持續(xù)優(yōu)化能力；三是對數(shù)據(jù)資源的匯聚和利用能力。打造一個服務(wù)于采購招標和供應(yīng)鏈管理的信息化、數(shù)字化系統(tǒng)，其本質(zhì)是探討數(shù)字化如何賦能供應(yīng)鏈管理。深入研究用戶的業(yè)務(wù)場景，對底層架構(gòu)、技術(shù)路徑、產(chǎn)品形態(tài)以及運行方式進行高度統(tǒng)籌的“頂層設(shè)計”。數(shù)字化賦能必須聚焦供應(yīng)鏈伙伴企業(yè)的協(xié)同作業(yè)，以及可持續(xù)發(fā)展所依賴的資源，包括供應(yīng)商資源和數(shù)據(jù)資源的匯聚和利用。　

發(fā)表于：12/11/2020

5G+邊緣計算在智能汽車柔性制造中的應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

自動駕駛、車路協(xié)同以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展催生了互聯(lián)網(wǎng)造車新勢力，促進了網(wǎng)聯(lián)車大生態(tài)的打造。針對智能汽車制造業(yè)，以全流程智能化改造和行業(yè)數(shù)字化提升為重點，依托5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)以及人工智能技術(shù)，對制造業(yè)進行“數(shù)字化改造”實踐，提升數(shù)據(jù)賦能水平。通過5G網(wǎng)絡(luò)化升級，實現(xiàn)設(shè)備端、工廠端、企業(yè)端、跨企業(yè)端網(wǎng)絡(luò)化5G改造，增強產(chǎn)業(yè)鏈信息互聯(lián)能力。通過人工智能化技術(shù)以及邊緣計算技術(shù)，以生產(chǎn)工具智能化與決策手段智能化為抓手，提高優(yōu)化企業(yè)資源配置效率，實現(xiàn)智能汽車的柔性制造。

發(fā)表于：12/11/2020

5G下邊云協(xié)同的V2X技術(shù)方案與研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

對自動駕駛業(yè)務(wù)的發(fā)展趨勢、單車智能的局限性、車路協(xié)同的優(yōu)勢進行了介紹；同時，重點闡述了車路協(xié)同技術(shù)體系架構(gòu)及系統(tǒng)要求、基于“端邊云”的多級多源數(shù)據(jù)融合感知分析架構(gòu)以及基于路側(cè)+邊緣云+區(qū)域/中心云三級/四級邊緣部署實現(xiàn)路徑；最后給出了基于邊云協(xié)同多級多源感知融合分析能力組網(wǎng)方案，并對其具體功能、時延等要求進行了詳細論述。該研究對車路協(xié)同項目規(guī)劃和設(shè)計人員有一定參考價值。

發(fā)表于：12/11/2020

利用虛擬工藝建模贏得全球半導(dǎo)體技術(shù)的競爭[EDA與制造][工業(yè)自動化]

半導(dǎo)體工藝的開發(fā)絕非易事，每一代器件研發(fā)的難度和成本在不斷提升。用傳統(tǒng)的先構(gòu)建再測試的方法來開發(fā)最先進的工藝過于耗時且成本過高，如今已經(jīng)不再適用。

發(fā)表于：12/10/2020

淺談存儲器芯片封裝技術(shù)之挑戰(zhàn)[EDA與制造][數(shù)據(jù)中心]

存儲器想必大家已經(jīng)非常熟悉了，大到物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器終端，小到我們?nèi)粘?yīng)用的手機、電腦等電子設(shè)備，都離不開它。作為計算機的“記憶”裝置，其主要功能是存放程序和數(shù)據(jù)。一般來說，存儲器可分為兩類：易失性存儲器和非易失性存儲器。其中，“易失性存儲器”是指斷電以后，內(nèi)存信息流失的存儲器，例如 DRAM（動態(tài)隨機存取存儲器），包括電腦中的內(nèi)存條。而“非失性存儲器”是指斷電之后，內(nèi)存信息仍然存在的存儲器，主要有 NOR Flash 和 NAND Flash 兩種。

發(fā)表于：12/10/2020

5G中分布式基帶單元功能的授時影響[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

自無線通信技術(shù)投入使用以來，網(wǎng)絡(luò)授時一直是為無線服務(wù)提供支持的關(guān)鍵組成部分。授時要求通常被稱為“絕對”測量，這意味著授時必須可追溯到已知的源。對于相位/時間應(yīng)用，這種可追溯源通常是衛(wèi)星星座。全球定位系統(tǒng)（GPS）首次將衛(wèi)星星座用于時間。GPS主要為導(dǎo)航設(shè)計，旨在為GPS系統(tǒng)的用戶提供三維定位數(shù)據(jù)，即經(jīng)度、緯度和高度。為了實現(xiàn)高水平的空間定位精度，必須將衛(wèi)星與極其精確的授時源同步，并且能夠再現(xiàn)該授時精度。

發(fā)表于：12/10/2020

一種滿足RFID-OTA測試系統(tǒng)測試的射頻開關(guān)箱設(shè)計[微波|射頻][工業(yè)自動化]

介紹一種可進行程控切換的射頻開關(guān)箱設(shè)計。該方法根據(jù)射頻識別(RFID)和Over–the-Air(OTA)測試系統(tǒng)對多頻段產(chǎn)品測試需求以及路徑校準需求，通過合理的結(jié)構(gòu)設(shè)計和系統(tǒng)布局設(shè)計，實現(xiàn)RFID-OTA測試系統(tǒng)射頻開關(guān)箱路徑的程控切換，使測試系統(tǒng)可自動完成不同頻段下的測試路徑校準以及產(chǎn)品的性能測試。

發(fā)表于：12/10/2020

基于金剛石NV色心的微波近場矢量測量技術(shù)[測試測量][其他]

為了滿足微波器件進行高分辨率、非破壞性微波矢量近場測量的需求，提出了一種基于金剛石氮空位(NV)色心的全光學(xué)微波近場矢量測量技術(shù)。該技術(shù)利用NV色心對其軸向的圓形極化電磁場的敏感特性，將粘有金剛石NV色心的錐形光纖探頭作為傳感器，在外部靜磁場環(huán)境中測量得到具有8個峰的光探測磁共振(ODMR)譜，并在每個ODMR譜峰所對應(yīng)的微波頻率下測量微波器件表面不同NV軸方向的電磁場分量分布，從而得到微波近場矢量測量結(jié)果。最后，利用3 μm金剛石顆粒對諧振頻率2.87 GHz的微帶天線進行近場矢量成像，實驗結(jié)果證明了該方法的有效性，可廣泛用于芯片電磁兼容測試、集成微波芯片失效分析、數(shù)字電路信號完整性分析等。

發(fā)表于：12/9/2020

一種低成本Ka波段瓦片式有源相控陣天線[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

提出了一種低成本、瓦片式Ka波段有源相控陣天線。該相控陣天線系統(tǒng)采用三維集成的方式將CMOS多功能芯片、GaAs芯片、天線陣列以及功分網(wǎng)絡(luò)等集成在一塊微波多層板上，極大地降低了整體高度。通過射頻垂直互聯(lián)以及低頻插針實現(xiàn)相控陣天線射頻部分與變頻模塊、波控模塊和電源模塊等部分互聯(lián)。測試結(jié)果表明，在Ka頻段內(nèi)，該有源相控陣天線在所有平面內(nèi)均實現(xiàn)了± 25°的掃描范圍下可獲得7.7%的帶寬，且掃描范圍內(nèi)增益變化平穩(wěn)，變化小于1 dB，副瓣電平優(yōu)于14.5 dB。整個有源相控陣的整體高度小于52 mm，發(fā)射ERIP達66 dBm，接收G/T大于7.55 dB/K，收發(fā)切換小于150 ns。綜上，該瓦片式有源相控陣天線具有高集成度、小型化、低成本等特點，有著很高的工程應(yīng)用價值。

發(fā)表于：12/9/2020