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基于Transformer殘差網(wǎng)絡(luò)的事件重建算法[人工智能][消費電子]

目前的人工視覺系統(tǒng)仍然無法處理一些涉及高速運動場景和高動態(tài)范圍的真實世界場景。事件相機因其低延遲和高動態(tài)范圍捕捉高速運動的優(yōu)勢具有消除上述問題的能力。然而，由于事件數(shù)據(jù)的高度稀疏和變化性質(zhì)，在保證其快速性的同時將事件重建為視頻仍然具有挑戰(zhàn)性。因此提出了一種基于Transformer殘差網(wǎng)絡(luò)和光流估計的事件流重建算法，通過光流估計和事件重建的聯(lián)合訓(xùn)練，實現(xiàn)自監(jiān)督的重建過程，并引入去模糊預(yù)處理和亞像素上采樣模塊來提高重建質(zhì)量。實驗結(jié)果表明，在公開數(shù)據(jù)集上，提出的方法可以有效提高事件流的重建效果。

發(fā)表于：11/14/2024

稀疏矩陣在C66x上的應(yīng)用及優(yōu)化[模擬設(shè)計][其他]

隨著大數(shù)據(jù)的爆炸式發(fā)展，稀疏矩陣已經(jīng)成為機器學(xué)習(xí)和邊緣計算的重要一環(huán)。在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)集的稀疏矩陣化既可以保存信息又可以節(jié)省內(nèi)存，已成為不可避免的趨勢。SpMV（稀疏矩陣向量乘）作為稀疏矩陣計算中的核心，其迭代求解過程的空間復(fù)雜度和時間復(fù)雜度具有重要研究意義。分析稀疏矩陣C00、CSR、ELLPACK和DIA壓縮格式，改變稀疏矩陣的稀疏度和非零元素的分布，得出COO讀取數(shù)據(jù)、CSR進(jìn)行計算的SpMV通用性更強。利用C66x的VLIW指令構(gòu)架，采用軟件流水的方式對SpMV_CSR算法進(jìn)行指令并行優(yōu)化，利用SIMD單指令多數(shù)據(jù)指令集對SpMV_CSR算法完成數(shù)據(jù)并行優(yōu)化。實驗結(jié)果表明，優(yōu)化后的SpMV_CSR算法相較于優(yōu)化前的加速比平均達(dá)到5倍以上。

發(fā)表于：11/14/2024

一種基于Yarn云平臺的基因啟發(fā)式多序列比對算法[模擬設(shè)計][醫(yī)療電子]

提出一種基于Yarn云平臺的基因啟發(fā)式多序列比對算法。建立核酸替換等價矩陣作為基因啟發(fā)式數(shù)學(xué)模型，構(gòu)建Yarn云平臺邏輯架構(gòu)，通過對基因數(shù)據(jù)預(yù)處理、基因數(shù)據(jù)存儲、基因序列比對、基因數(shù)據(jù)管理、基因數(shù)據(jù)分析等步驟，對數(shù)據(jù)分類保存，劃分錯誤率較高的長序列，得到多個較短的基因片段。對不同片段實施定位，將其中的變長種子生成，進(jìn)行骨架構(gòu)建和孔隙填補，可以實現(xiàn)基因啟發(fā)式多序列比對。結(jié)果表明，設(shè)計的算法在不同數(shù)據(jù)集下處理時間縮短，多序列比對SP（Sum of Pairs）的分值較高，實驗驗證了該多序列比對方法具有很好的應(yīng)用價值。

發(fā)表于：11/14/2024

基于電路切割方法的并行量子模擬方法[模擬設(shè)計][其他]

量子計算在解決傳統(tǒng)計算難題方面展現(xiàn)了巨大潛力，但由于其高錯誤率和噪聲問題，經(jīng)典模擬成為驗證其性能的重要手段。然而，量子的疊加和糾纏特性帶來了模擬上的巨大挑戰(zhàn)，尤其是在內(nèi)存受限的情況下。盡管電路切割方法能夠?qū)⒋笠?guī)模量子電路分解為更小的計算任務(wù)，減輕計算壓力，先前的研究主要關(guān)注其在量子計算機上的應(yīng)用，未充分考慮其在量子電路模擬中的效果。論文研究填補了這一空白，提出了基于啟發(fā)式切割算法和子電路狀態(tài)向量復(fù)用的優(yōu)化方案，以應(yīng)對模擬中的內(nèi)存限制。通過引入全局計算成本的考量和整數(shù)規(guī)劃模型，提出的啟發(fā)式方法不僅優(yōu)化了切割過程，還結(jié)合了子電路狀態(tài)向量復(fù)用技術(shù)，以減少重復(fù)計算和內(nèi)存占用。實驗結(jié)果顯示，與當(dāng)前流行的電路切割方法相比，所提出方法在提升模擬速度的同時顯著降低了內(nèi)存需求，有效應(yīng)對了量子電路模擬中的挑戰(zhàn)。在經(jīng)典量子電路的測試中總體平均加速達(dá)到了46%。

發(fā)表于：11/14/2024

基于GPU的稀疏矩陣壓縮存儲格式研究[模擬設(shè)計][其他]

稀疏矩陣向量乘法（Sparse Matrix-Vector Multiplication，SpMV）是矩陣數(shù)值計算領(lǐng)域重要的線性代數(shù)子程序。通過對SpMV算法的負(fù)載均衡以及訪存頻度這兩個關(guān)鍵性能瓶頸的研究，提出了一種VCSR（Vectorized Compressed Sparse Row）稀疏矩陣壓縮存儲格式。該格式根據(jù)各行非零元素分布的統(tǒng)計特性調(diào)整各個線程的數(shù)據(jù)負(fù)載來防止線程發(fā)散的問題，并且基于快速分段求和的策略以及使用矢量化的方法來提高SpMV流程的計算性能。通過使用佛羅里達(dá)大學(xué)的稀疏矩陣作為測試集，在GPU上進(jìn)行性能測試，獲得了相較CSR5（Compressed Sparse Row 5）格式平均10%到30%，最高50%的性能提升。

發(fā)表于：11/14/2024

貿(mào)澤開售用于快速開發(fā)精密數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的Analog Devices ADAQ7767-1 μModule DAQ解決方案[測試測量][消費電子]

　　2024年11月6日 – 提供超豐富半導(dǎo)體和電子元器件?的業(yè)界知名新品引入（NPI）代理商貿(mào)澤電子（Mouser Electronics）即日起供應(yīng)Analog Devices, Inc. （ADI）的ADAQ7767-1 μModule DAQ解決方案。這是一款24位精密數(shù)據(jù)采集（DAQ）µModule系統(tǒng)，可用于快速開發(fā)緊湊、高性能的精密DAQ系統(tǒng)。ADAQ7767-1非常適合電氣測試和測量、預(yù)測性維護(hù)的狀態(tài)監(jiān)控、通用輸入測量平臺、音頻測試，以及其他需要高精度數(shù)據(jù)采集的應(yīng)用。

發(fā)表于：11/11/2024

派拓網(wǎng)絡(luò)醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)安全方案為更多醫(yī)療服務(wù)保駕護(hù)航[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

派拓網(wǎng)絡(luò)于2022年推出了專為醫(yī)療機構(gòu)設(shè)計的物聯(lián)網(wǎng)安全產(chǎn)品醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)安全方案。自那時起，這款產(chǎn)品就一直是行業(yè)分析師公認(rèn)的領(lǐng)先產(chǎn)品，并且?guī)椭赏鼐W(wǎng)絡(luò)的醫(yī)療行業(yè)客戶提高了設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)的安全性，保護(hù)了數(shù)百萬臺設(shè)備的安全，使全球醫(yī)療機構(gòu)每年能夠為數(shù)百萬患者提供醫(yī)療服務(wù)。

發(fā)表于：11/7/2024

超寬帶的力量：重塑汽車、移動設(shè)備和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)體驗[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

　　超寬帶是一種強大的無線通信技術(shù)，通常被稱為UWB。該技術(shù)用途廣泛，可執(zhí)行多種難以分類的任務(wù)。

發(fā)表于：11/6/2024

從富士通到RAMXEED，以全新一代FeRAM迎接邊緣智能高可靠性無延遲數(shù)據(jù)存儲需求[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

在人工智能大型模型和邊緣智能領(lǐng)域的算力需求激增的推動下，市場對于高性能存儲解決方案的需求也在不斷增加。據(jù)此預(yù)測，2024年全球存儲器市場的銷售額有望增長61.3%，達(dá)到1500億美元。為了降低云和邊緣的功耗，兼具高性能和非易失性的新型存儲器正迎來市場快速增長的發(fā)展大時代，如鐵電存儲器FeRAM和ReRAM，以及磁性存儲器MRAM、阻變式存儲器ReRAM等。

發(fā)表于：11/6/2024

實時控制技術(shù)如何實現(xiàn)可靠且可擴展的高壓設(shè)計[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

本文將討論數(shù)字電源控制在高壓應(yīng)用中的一些優(yōu)勢，并演示其如何助力先進(jìn)電源系統(tǒng)的安全高效運行。

發(fā)表于：11/5/2024

全差分放大器為精密數(shù)據(jù)采集信號鏈提供高壓低噪聲信號[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

　　摘要　　全差分放大器（FDA）具有差分輸入和差分輸出，其輸出共模由直流（DC）輸入電壓獨立控制，主要用在數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中模數(shù)轉(zhuǎn)換的前端，用于將信號調(diào)理為合適的電平以供下一級（通常是模數(shù)轉(zhuǎn)換器（ADC））使用。FDA一般采用單芯片設(shè)計，電源電壓較小，因此輸出動態(tài)范圍有限。本文將介紹具有可調(diào)共模輸出的高壓低噪聲FDA的設(shè)計方法。本文還完整分析了FDA噪聲，以及其對高性能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)信號鏈的總體信噪比（SNR）的影響。

發(fā)表于：10/31/2024

如何設(shè)計經(jīng)濟高效、安全可靠的汽車eCockpit解決方案[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

　　微電子和軟件技術(shù)的快速發(fā)展正在深刻地改變車載娛樂中控和安全系統(tǒng)設(shè)計，重新定義駕駛體驗。

發(fā)表于：10/31/2024

瑞薩攜多款先進(jìn)解決方案再次亮相第七屆中國國際進(jìn)口博覽會[電子元件][汽車電子]

　　2024 年 10 月 28 日，中國上海訊 - 全球半導(dǎo)體解決方案供應(yīng)商瑞薩電子（TSE：6723）今日宣布，將攜多款面向智能工業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)、汽車電子以及軟件開發(fā)平臺的先進(jìn)解決方案，再次亮相第七屆中國國際進(jìn)口博覽會（以下簡稱：進(jìn)博會）。第七屆進(jìn)博會將于11月5日至10日在國家會展中心（上海）舉行，瑞薩電子展位號：4.1號館，A0-02展位。自2022年開始瑞薩已經(jīng)連續(xù)三年積極投身進(jìn)博會，始終本著“To Make Our Lives Easier（讓生活更輕松）”的企業(yè)愿景，望為共筑中國智能化可持續(xù)發(fā)展社會添磚加瓦。

發(fā)表于：10/31/2024

惟實勵新，碩果紛呈！大聯(lián)大世平集團(tuán)的駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)（DMS）方案榮獲第六屆“金輯獎之最佳技術(shù)實踐應(yīng)用”獎[電子元件][汽車電子]

　　2024年10月25日，致力于亞太地區(qū)市場的國際領(lǐng)先半導(dǎo)體元器件分銷商---大聯(lián)大控股（以下簡稱：大聯(lián)大）宣布，其旗下世平集團(tuán)（以下簡稱：世平）憑借卓越的技術(shù)能力，整合推出的汽車駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)（DMS）解決方案，榮獲蓋世汽車——第六屆“金輯獎之最佳技術(shù)實踐應(yīng)用”獎。這一獎項既是對世平技術(shù)實力和創(chuàng)新能力的雙重肯定，同時也是對大聯(lián)大在推進(jìn)智能駕駛技術(shù)應(yīng)用與落地中所作貢獻(xiàn)的高度贊譽。

發(fā)表于：10/31/2024

AI 大模型邁向多模態(tài)，助力具身智能與機器人實現(xiàn)創(chuàng)新[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

　　你聽過莫拉維克悖論（Moravec's paradox）嗎？該悖論指出，對于人工智能（AI）系統(tǒng)而言，高級推理只需非常少的計算能力，而實現(xiàn)人類習(xí)以為常的感知運動技能卻需要耗費巨大的計算資源。實質(zhì)上，與人類本能可以完成的基本感官任務(wù)相比，復(fù)雜的邏輯任務(wù)對 AI 而言更加容易。這一悖論凸顯了現(xiàn)階段的 AI 與人類認(rèn)知能力之間的差異。

發(fā)表于：10/31/2024