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全过程学业预警跟踪评价系统的研究与实现[模拟设计][其他]

传统的学业预警系统通常更多关注学生的成绩、考勤等终结性指标，并在这些指标达到特定条件时触发预警。所研究的学业预警系统采用了全过程化监测预警方法，不仅对学生的期末成绩、年度考核、出勤等常规指标进行监测，还对学生的课堂表现、课后作业、团队考核、思想政治考核、经济压力等进行全面跟踪、分析与评价。同时根据本科生导师制实施细则，发动各导师积极参与到学业预警活动中，作为学生学习过程中的重要指导者，跟踪和评估学生的学业表现，并提供及时、有效、精准的学业指导，实现了从发出预警到指导效果的全程、闭环监控。采用粒子群算法（PSO）优化支持向量机（SVM），并结合Web与小程序技术，实现了全过程学业预警跟踪评价系统，有效提升了预警的精准度和时效性，填补了传统学业预警系统的不足。该系统对于提高学生学业质量具有重要意义，同时也为其他高校的学业预警帮扶系统提供参考。

發(fā)表于：2025/2/20

一种基于指令流水线的数据匹配算法[模拟设计][工业自动化]

基于正则表达式的数据匹配技术在基础数据治理和清洗方面有着重要的应用价值。然而，在高性能计算领域的数据处理过程中因算法匹配吞吐率低，无法满足大数据处理环境下对算法的高性能要求，造成其应用范围受限。针对此现象，提出一种基于指令流水线的数据匹配算法，称之为γFA：利用Intel架构内置的向量指令流水式读入若干字符段，通过大宽度向量比较函数进行字符段与非信任字符集的流水比值处理并转换成整型向量，通过位置定位函数累加定位出所有整型向量的首个非信任字符位置，计算出可略过的总字符数，减少正则表达式匹配引擎因处理非信任字符集导致访问低速内存而带来巨大的时间开销，实现正则表达式匹配算法的性能提升。实验结果表明，γFA算法的吞吐率是原始DFA算法的15.88~53.06倍，相比于ßFA算法，吞吐率提升了35.12%~63.26%，取得较好的性能加速效果。此外，通过对γFA算法进行优化后，性能可接近100 Gb/s，为原始DFA匹配算法性能的15.88~64.94倍，相比于γFA算法性能提升了2.15%~43.09%。

發(fā)表于：2025/2/20

基于FPGA的多路SGMII接口以太网设计与测试[可编程逻辑][通信网络]

嵌入式处理器受功耗、尺寸、成本限制，一般集成1个或2个以太网控制器，不能满足某些特定现场对多路以太网数据同时传输的需求。提出一种基于现场可编程门阵列（FPGA）的以太网设计，利用FPGA高速、并行处理优势，集成的串行/解串器（SerDes）资源情况，扩展出多路以太网接口进行数据同时收发。与外部物理层（PHY）芯片通信采用串行以太网（SGMII）接口，可以有效减少印制线路板（PCB）尺寸和布线数量。提出一种针对底层链路传输可靠性的多级测试方法，最终通过上板调试验证，12路以太网接口在1 000 Mb/s速率下传输稳定、数据无误码。

發(fā)表于：2025/2/19

基于IP包拆分重组技术的混合语音压缩编码算法研究[通信与网络][通信网络]

针对某特殊通信网业务系统中，在10 kb/s的窄带信道上传输1路标准G.729编码格式的VoIP语音数据的特殊通信场景，提出一种基于IP包拆分重组技术的混合语音压缩编码算法，将G.729压缩后的语音数据进行解压缩，再通过AMBE进行二次压缩，结合IP包拆分重组技术，保留语音数据中有效载荷，剔除多余开销数据，减小语音数据传输所需带宽。仿真实验验证了该方法的有效性，当G.729和AMBE的语音压缩编码速率分别为8 kb/s、2.4 kb/s，载荷长度为20 ms，IP包打包周期为8包时，实验表明无论在何种光路状态下，平均句子可懂度达85%以上，话音信号等级达3级以上，满足话音传输系统要求。

發(fā)表于：2025/2/19

基于RINSIM2.0仿真平台的安全级仪控系统的仿真应用研究[测试测量][工业自动化]

介绍了VVER堆型全范围模拟机基于国产化RINSIM2.0仿真平台的改造开发过程。由于原Linux平台与国产化平台在操作系统、编译器等方面存在显著差异，针对仿真模型、西门子安全级仪控（TXS）系统、通信接口、堆芯仪控系统以及教练员站等方面进行了深入的开发与改造并完成RINSIM2.0仿真平台集成。详细介绍了西门子安全级仪控系统在国产化平台的开发过程，在此基础上开展了瞬态测试验证，测试结果表明，国产化RINSIM2.0仿真平台的计算结果与原平台基本一致，验证了仿真平台国产化开发工作的成功，为中国核电VVER堆型全范围模拟机的数字化转型和集约化管理奠定了坚实基础。

發(fā)表于：2025/2/19

基于SGMD-LSTM的GIS局部放电故障诊断方法[测试测量][工业自动化]

为准确对气体绝缘开关设备（GIS）局部放电进行故障诊断，提出一种基于辛几何模态分解（SGMD）与改进长短神经网络（LSTM）的故障诊断方法。引入SGMD对局部放电信号进行分解；对信号进行多维特征提取，构造时-频-熵值混合特征向量；通过鱼鹰-柯西变异的麻雀优化算法（Osprey-Cauchy-Sparrow Search Algorithm， OCSSA）对LSTM的隐含层节点数和学习率进行自适应寻优；最后使用OCSSA-LSTM进行局部放电识别。实验结果表明，OCSSA在收敛精度、速度上有较大提升，表现优异；与其他故障诊断模型对比，OCSSA-LSTM故障诊断模型准确率最高可达97.5%，对实际GIS运维数据也能准确识别。

發(fā)表于：2025/2/19

一种便携式稳谱源探测器的研制[测试测量][工业自动化]

目前国内专业化测井公司大多拥有内置源上千枚，国家对放射源的管控极其严格，稳谱源管控成为安全管理的关键环节。仪器在维修或运输过程中丢失或被盗，如不能及时发现，可能导致人员误照射或放射源失控风险。现有的放射源探测器由于涉源仪器高密度金属外壳屏蔽、选用晶体体积小等原因，均不能检测出仪器内部稳谱源信号。为解决该问题，研制了一种便携式能谱源探测器，该装置采用高分辨率大体积碘化钠（NaI）晶体和光电倍增管（PMT），采用该类别检测器独有的峰值采样原理，实现了对屏蔽后的纳居里级稳谱源快速、准确的检测。研制的稳谱源探测器不仅操作简便、探测效率高，而且能够在不拆卸仪器、仪器不工作的情况下，有效识别仪器内部的稳谱源。

發(fā)表于：2025/2/19

多级可配置CIC滤波器设计[微波|射频][通信网络]

针对超大规模集成电路的发展以及Sigma Delta模数转换器的广泛应用，提出一种面向24位Sigma Delta模数转换器的多级可配置级联积分梳状（Cascade Integral Comb，CIC）滤波器结构。滤波器结构借助级数调节和分时复用技术减少运算逻辑和存储逻辑单元，从而实现降低面积的目的。通过MATLAB Simulink搭建CIC滤波器模型进行仿真，并实现电路设计，仿真结果表明该滤波器可实现64~8 192倍8种降采样可调和2级或3级级联可调。基于180nm COMS标准单元工艺库进行ASIC版图设计，与传统CIC滤波器比较，数字电路在面积上具有显著优势。

發(fā)表于：2025/2/19

DSP片上Flash测试系统设计与实现[模拟设计][工业自动化]

在DSP芯片的可靠性筛选考核试验中，片上Flash擦写耐久和数据保持测试是最重要的试验之一。针对内建自测试和外部自动化机台测试的局限性，提出了一种DSP片上Flash测试系统的设计与实现方法。在分析了Flash故障类型和测试算法的基础上，给出了硬件原理图和软件实现流程，并搭建了实物平台进行效果评估。测试结果表明：该系统可实现多工位DSP片上Flash自动化测试，无需人工参与。同时工作状态可实时显示，测试过程中的数据和结果自动保存在外部存储器中，便于后期进行测试结果统计分析。

發(fā)表于：2025/2/19

一种用于时间交织ADC的低时间失配采样方法[模拟设计][工业自动化]

为了应对时间交织型模数转换器中时间失配导致的性能下降问题，提出了一种高效的分层串联采样方法。该采样方法的思路是将与采样精度相关的时钟源集总在主采样开关位置，缓解由于多路子采样开关控制时钟存在时间失配导致采样精度下降的问题。此外，还设计了一种高速自举式采样开关，具有开启速度快、线性度高的特点。该采样方法基于22 nm CMOS工艺搭建电路并进行后仿真验证。仿真结果表明该采样方法对时间失配不敏感，在0.9 V电源电压，输入信号频率为2 GHz下，采样网络的信号噪声失真比（SNDR）达到72 dB。

發(fā)表于：2025/2/18

针对总剂量效应4H-SiC功率器件的加固设计方法[模拟设计][工业自动化]

介绍了总剂量效应对4H-SiC功率器件的影响以及对应的加固方案。首先介绍了4H-SiC功率器件的电气特性以及工作时面临的辐照环境。接着根据辐射对器件特性的影响，识别辐射缺陷，并建立了退化机制。然后，分析了单极性器件和双极性器件的辐照的特性。最后，针对器件在辐照环境中的退化机理，分别从工艺、器件结构、版图与电路方面提出了加固设计方法。

發(fā)表于：2025/2/18

基于深度学习的电厂跑冒滴漏视频识别应用研究[人工智能][工业自动化]

为解决火电厂设备在运行过程中会存在“跑冒滴漏”现象，通过视觉识别技术及深度学习的应用，提出基于卷积神经网络模型的电厂跑冒滴漏视频识别模型，并对模型进行优化和改进。该方法基于火电厂摄像头进行现场图像的采集，进行数据预处理和优化，同时按照缺陷形态建立对应数据集。然后，通过语义分割、数据增强、注意力机制、更改激活函数等技术与卷积神经网络结合，对YOLOv5算法进行深层次优化，包括训练策略的改进和模型评价调整，增强了模型算法对复杂场景识别理解能力，可有效提高视频识别精度与速度，有助于提高火电厂巡检的自动化、智能化水平，具有较好的工程应用前景。

發(fā)表于：2025/2/18

面向密集行人场景的YOLOv8n改进算法[人工智能][智能交通]

为了解决传统算法在密集行人场景中识别精度不足和检测不准确的问题，提出一种基于YOLOv8n的改进型密集行人检测模型。首先，引入SPPELAN模块替换骨干网络中的SPPF模块，以提升模型对多尺度目标的特征感知能力。其次，设计一种残差注意力机制，提高模型对细微特征的提取能力，进而提高检测精度。最后通过添加DySample算子、改进的小目标检测层提高模型对小尺度目标的定位识别能力。实验结果显示，改进的模型相较于YOLOv8n在CrowdHuman数据集上的召回率、mAP50和mAP50-95分别提升了2.5%、2.9%和2.4%，并且该模型在WiderPerson和CityPersons数据集上表现优异。实验结果表明，该算法能更好适用于密集行人检测任务。

發(fā)表于：2025/2/18

数字轨道交通系统DRT综述[模拟设计][智能交通]

简要综述了数字轨道交通（Digital Rail Transit ，DRT）系统作为一种电子导向胶轮系统在城市轨道交通领域的研究应用现状，分析了上海电气集团智能交通科技有限公司（简称上海电气）的i-DRT系统的技术研发，以及与上海申沃客车有限公司（简称申沃客车）在现有公交车型中的合作应用，评估了目前DRT系统的技术原理以及技术优势及挑战，提出了未来研究的方向和建议，以期为后续研究提供参考。

發(fā)表于：2025/2/18

量子计算技术在电池材料化学模拟中的实用化探索[电源技术][汽车电子]

量子计算技术的迅速发展，为解决新能源领域中的实际问题带来了加速潜力，特别是在复杂电池材料的模拟与设计上。与此同时，随着可再生能源和电动交通等新兴产业的快速崛起，对高效、精准地计算新能源电池材料特性的需求愈发迫切，传统计算方法在此类高复杂度问题上存在求解精度不足、资源消耗量大等诸多困难。而量子计算以其独特的计算方式和潜力，为进一步解决相关问题提供了新颖的思路和解决方案。概述了量子化学模拟的基础计算原理，对用于电池材料化学特性模拟中常用的量子算法进行了总结，探讨了多款量子化学模拟使用的新型软件包工具，并结合各汽车企业的应用案例，阐述了量子化学模拟在电池领域的实际应用情况。本研究为电池材料模拟、基态能量计算和性能优化提供了新的思路和方法，有望助力新能源电池材料的优化发展。

發(fā)表于：2025/2/18