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射頻等離子工藝設(shè)備中的自動阻抗匹配技術(shù)[微波|射頻][工業(yè)自動化]

介紹了射頻阻抗匹配的基本原理和常見的匹配網(wǎng)絡(luò)類型，以串并聯(lián)電容組成的Г型匹配網(wǎng)絡(luò)為例，利用史密斯圓圖，闡述了阻抗匹配的工作原理。介紹射頻等離子技術(shù)在微電子工藝設(shè)備中的應(yīng)用。給出了自動匹配網(wǎng)絡(luò)的檢測電路、電機(jī)驅(qū)動電路和控制電路，提出了優(yōu)化自動阻抗匹配能力的方法。

發(fā)表于：10/21/2020

機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)：GNN（圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）加速器的FPGA解決方案[人工智能][其他]

得益于大數(shù)據(jù)的興起以及算力的快速提升，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在近年取得了革命性的發(fā)展。在圖像分類、語音識別、自然語言處理等機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中，數(shù)據(jù)為大小維度確定且排列有序的歐氏（Euclidean）數(shù)據(jù)。然而，越來越多的現(xiàn)實(shí)場景中，數(shù)據(jù)是以圖（Graph）這種復(fù)雜的非歐氏數(shù)據(jù)來表示的。Graph不但包含數(shù)據(jù)，也包含數(shù)據(jù)之間的依賴關(guān)系，比如社交網(wǎng)絡(luò)、蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)、電商平臺客戶數(shù)據(jù)等等。數(shù)據(jù)復(fù)雜度的提升，對傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)以及其實(shí)現(xiàn)技術(shù)帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。在此背景之下，諸多基于Graph的新型機(jī)器學(xué)習(xí)算法—GNN（圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），在學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界不斷的涌現(xiàn)出來。

發(fā)表于：10/20/2020

液體測量——從水到血液[測試測量][醫(yī)療電子]

對于許多應(yīng)用而言，確定液體的成分和質(zhì)量至關(guān)重要。最主要的例子是水，水是世界上最珍貴的原生資源。凈水和水過濾技術(shù)在全球發(fā)揮著重要作用，是人們生活不可或缺的部分。潔凈的水資源不斷減少，獲取潔凈用水成為日益重要的話題。但是，液體測量示例的范圍并不止限于水，還包括醫(yī)療領(lǐng)域的液體測量，例如血液、唾液和糞便，通過檢測這些物質(zhì)，確定是否患有疾病，以免影響健康。所有這些測量的基本測量原理都是相同的，即阻抗測量。在本文中，我們將著重介紹醫(yī)療應(yīng)用中的液體測量，描述單個應(yīng)用以及阻抗測量的通用性。

發(fā)表于：10/20/2020

基于FPGA的高精度鑒相器實(shí)現(xiàn)[測試測量][智能電網(wǎng)]

基于模擬電路的鑒相器雖然響應(yīng)速度快，但是很難達(dá)到較高的精度，并且開發(fā)周期長不易優(yōu)化。為了可以實(shí)時檢測MEMS器件諧振時微小的相位變化，提出一種基于FPGA的高精度鑒相器。該鑒相器主要是由數(shù)字混頻器、FIR數(shù)字濾波器、DDS信號發(fā)生器以及模數(shù)轉(zhuǎn)換電路組成。鑒相方法是通過將被測信號與一同頻、相位可調(diào)、且初始相位為90°的參考信號混頻，并通過高階FIR濾波器提取與相位有關(guān)的差頻信號，調(diào)節(jié)參考信號相位使得此差頻信號趨近于0，則此參考信號的相位調(diào)節(jié)量即為被測信號的相位。鑒相器的時鐘頻率為100 MHz，鑒相精度可以達(dá)到0.000 1°。工作頻率靈活可調(diào)，并且應(yīng)用于鎖相環(huán)中時，可以很方便地與MEMS器件的驅(qū)動電路兼容。

發(fā)表于：10/20/2020

一種應(yīng)用于AMOLED顯示驅(qū)動的電荷泵系統(tǒng)[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

UMC 80 nm工藝，設(shè)計(jì)了一種應(yīng)用于AMOLED顯示驅(qū)動的電荷泵系統(tǒng)。為了滿足AMOLED顯示驅(qū)動在不同輸出電壓情況下保持電源效率高于70%的要求，本設(shè)計(jì)中泵電路采用多輸入電源結(jié)構(gòu)，并在不同路徑上使用不同類型的MOS管。為了保障電路在8 mA負(fù)載下輸出電壓紋波小于10 mV，采用雙邊對稱的泵電路結(jié)構(gòu)。為了保持輸出電壓的穩(wěn)定性，整個系統(tǒng)采用PSM調(diào)制方式。對電路進(jìn)行Spectre仿真，在1 μF泵電容以及2.2 μF輸出電容，負(fù)載電流為8 mA情況下，各種輸出電壓情況下的電壓紋波最大為1.2 mV，電源效率最低為70%，峰值效率為83.6%。

發(fā)表于：10/20/2020

基于FP-growth算法的用電異常數(shù)據(jù)挖掘方法[測試測量][智能電網(wǎng)]

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，不法分子竊電手段日趨專業(yè)化多樣化，而傳統(tǒng)的防竊電技術(shù)實(shí)時性及可行性較低。研究對運(yùn)行中智能電能表用電信息的數(shù)據(jù)采集及特征提取，分析異常用電數(shù)據(jù)，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對特征值進(jìn)行學(xué)習(xí)，并推導(dǎo)出用電異常的判斷閾值，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘方法對獨(dú)立檢測的結(jié)果進(jìn)行融合，從而實(shí)現(xiàn)竊電數(shù)據(jù)的挖掘。最后驗(yàn)證了模型建立的準(zhǔn)確性，并推導(dǎo)出用電異常案例的甄別方法。

發(fā)表于：10/19/2020

基于邊窗濾波和擴(kuò)張卷積的礦井行人檢測[測試測量][物聯(lián)網(wǎng)]

在數(shù)字化礦山中，行人檢測系統(tǒng)能夠大幅減少事故傷亡，是保護(hù)工人安全的重要手段。為了構(gòu)建高性能的行人檢測系統(tǒng)，提出了一種基于邊窗濾波和擴(kuò)張卷積的礦井行人檢測模型。具體來說，針對復(fù)雜惡劣的礦井環(huán)境，采用邊窗濾波抑制視頻圖像中的干擾信號，提升圖像質(zhì)量。此外，考慮到行人目標(biāo)的多尺度特性，在模型中引入擴(kuò)張卷積增加特征的感受野，進(jìn)而提升檢測性能。大量的對比實(shí)驗(yàn)證明了邊窗濾波和擴(kuò)張卷積的有效性，模型在礦井?dāng)?shù)據(jù)集上獲得94.3 mAP和99.1%檢測率的優(yōu)異性能。

發(fā)表于：10/19/2020

華為5G室內(nèi)行業(yè)解決方案LampSite EE榮獲技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用獎[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

在2020年中國國際信息通信展覽會期間，華為憑借“最懂行”的LampSite EE（Enterprise Edition）解決方案，榮獲ICT中國（2020）案例技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用獎。這表明，華為LampSite EE作為面向智能制造、智慧醫(yī)院、智慧交紐、智能倉儲等行業(yè)應(yīng)用場景的5G室內(nèi)覆蓋解決方案獲得了業(yè)界認(rèn)可。

發(fā)表于：10/18/2020

智能家居產(chǎn)業(yè)的發(fā)展新趨勢——全屋智能定制解決方案[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

當(dāng)今，隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展，智能家居產(chǎn)業(yè)取得了很大的發(fā)展。當(dāng)前，隨著越來越多智能家居產(chǎn)品的出現(xiàn)，全屋智能定制解決方案逐漸成為了智能家居產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新趨勢。

發(fā)表于：10/17/2020

BJT電流鏡[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

本實(shí)驗(yàn)的目的是研究雙極性結(jié)型晶體管(BJT)電流源或電流鏡。電流源的重要特性包括：在寬順從電壓范圍保持高輸出阻抗、能抑制外部變化（如電源或溫度）的影響。

發(fā)表于：10/16/2020

利用嵌入式AI，將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄軘?shù)據(jù)[人工智能][工業(yè)自動化]

工業(yè)4.0應(yīng)用產(chǎn)生大量的復(fù)雜數(shù)據(jù)——大數(shù)據(jù)。傳感器和可用數(shù)據(jù)源越來越多，通常要求機(jī)器、系統(tǒng)和流程的虛擬視圖更詳細(xì)。這自然會增加在整個價(jià)值鏈上產(chǎn)生附加值的潛力。但與此同時，有關(guān)如何挖掘這種價(jià)值的問題不斷出現(xiàn)。畢竟，用于數(shù)據(jù)處理的系統(tǒng)和架構(gòu)變得越來越復(fù)雜。只有使用相關(guān)、優(yōu)質(zhì)且有用的數(shù)據(jù)，也就是智能數(shù)據(jù)，才能挖掘出相關(guān)的經(jīng)濟(jì)潛力。

發(fā)表于：10/16/2020

新型通訊管理機(jī)解決方案助力智能電網(wǎng)升級改造[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

作為智能電網(wǎng)的核心，通訊管理系統(tǒng)起著承上啟下的調(diào)度樞紐的作用。傳統(tǒng)X86架構(gòu)的通訊管理機(jī)存在成本高、功耗大、兼容性差、人工依賴性高的缺點(diǎn)。如何有效解決這些問題？本文將為您介紹新型通訊管理機(jī)解決方案。

發(fā)表于：10/16/2020

關(guān)鍵的短脈沖 [電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

雖然占空比有最大限制，但本電源管理技巧重點(diǎn)探討占空比的最小限制。

發(fā)表于：10/16/2020

基于權(quán)值交互思想的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化算法廣泛使用對稱均勻量化操作對模型權(quán)值進(jìn)行量化，沒有考慮到相鄰權(quán)值量化之間的相互關(guān)系，即上一個權(quán)值的量化操作產(chǎn)生的量化噪聲可以通過調(diào)整之后權(quán)值的量化方向加以彌補(bǔ)。針對上述問題，提出了一種基于權(quán)值交互思想的三值卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化算法，達(dá)到了16倍的模型壓縮比，以ImageNet作為數(shù)據(jù)集，量化后的AlexNet和ResNet-18網(wǎng)絡(luò)上模型預(yù)測準(zhǔn)確率只下降了不到3%。該方法達(dá)到了較高的模型壓縮比，具有較高的精度，可以用于將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)移植到計(jì)算資源有限的移動端平臺上。

發(fā)表于：10/16/2020

《瓦森納協(xié)定》調(diào)整下中國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展的思考[電子元件][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)是高資本、高投入、高風(fēng)險(xiǎn)且進(jìn)入門檻高的產(chǎn)業(yè)，從產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀分析，中國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)除封測外，設(shè)備及材料、設(shè)計(jì)、制造等環(huán)節(jié)仍處于低端水平，高端產(chǎn)品嚴(yán)重依賴進(jìn)口。提高中國半導(dǎo)體國產(chǎn)化率水平面臨技術(shù)難度高、資金投入巨大且國內(nèi)缺乏芯片設(shè)備、設(shè)計(jì)與制造領(lǐng)域的高新人才等問題?！锻呱{協(xié)定》于2019年12月被重新修訂，隨之增加了對計(jì)算機(jī)光刻軟件和大硅片切磨拋技術(shù)的出口管制，面對如此變化我國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)勢必受到影響。從中國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀入手，分析目前產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢及問題，并研究《瓦森納協(xié)定》重新修訂后對我國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的影響，最后提出相應(yīng)的解決措施和建議。

發(fā)表于：10/16/2020