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應(yīng)用于收發(fā)鏈路多模塊級聯(lián)的優(yōu)化設(shè)計方法[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

為解決波束賦形芯片中子電路模塊由于寄生效應(yīng)而導致的級聯(lián)失配問題提出了一種優(yōu)化設(shè)計方法。該設(shè)計方法通過主動引入相鄰器件阻抗牽引效應(yīng)，并使其與級聯(lián)阻抗失配相抵消從而實現(xiàn)阻抗“預失配”的設(shè)計方案。對“預失配”的技術(shù)原理以及設(shè)計流程進行了簡要分析，并通過加工一款采用優(yōu)化設(shè)計方案的4通道X/Ku波段的射頻收發(fā)芯片，驗證了該設(shè)計方案的可實現(xiàn)性與有效性。在8 GHz~18 GHz頻帶范圍內(nèi)，該芯片與基于端口駐波設(shè)計體系的原芯片相比，收發(fā)鏈路增益分別為6.5 dB和14 dB，提升了超過2 dB。發(fā)射鏈路輸出功率21 dBm，發(fā)射效率為15.7%，分別提升了1 dB和9%。接收鏈路噪聲系數(shù)為8.72 dB，降低了1.2 dB。收發(fā)鏈路最大移相均方根誤差為5.12°和5.25°，分別下降了3.17°和1.75°。

發(fā)表于：5/27/2024

一種改進的基于Mask R-CNN的玉米大斑病實例分割算法[人工智能][其他]

玉米作為我國主糧作物，其生產(chǎn)常受大斑病、小斑病、銹病等病害及蟲害影響，導致其產(chǎn)量與品質(zhì)下降，威脅農(nóng)業(yè)生產(chǎn)安全。近年來，視覺檢測技術(shù)因其高準確性已成為病害防控的重要工具。以Mask R-CNN為基礎(chǔ)框架，通過融入DyHead、Groie和OHEM模塊進行優(yōu)化，旨在提升對細微病灶圖像的分割效能。改良后的模型在病害圖像分割任務(wù)上展現(xiàn)出卓越性能，平均精度（mAP）提升4%，尤其在小目標分割上準確率提高8.5%，相較于YOLOv5、YOLACT++等同類模型優(yōu)勢顯著。通過消融實驗驗證了各新增模塊的有效性，證實該模型為精準檢測玉米大斑病提供了有力的技術(shù)支持與理論依據(jù)。

發(fā)表于：5/27/2024

基于先進CMOS工藝的多通道Gbps LVDS接收器[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

在SIP（System In a Package）系統(tǒng)中集成具有LVDS（Low-Voltage Differential Signal）接口的多通道高速模數(shù)轉(zhuǎn)換器（Analog-to-Digital Converter，ADC）時，面臨不同LVDS輸出通道延時不同所導致的數(shù)據(jù)采集錯誤的問題，為此設(shè)計了一個多通道自適應(yīng)LVDS接收器。通過采用數(shù)據(jù)時鐘恢復技術(shù)產(chǎn)生一個多相位的采樣時鐘，并結(jié)合ADC的測試模式來確認每一個通道的采樣相位，能夠自動對每一個通道的延時分別進行調(diào)整，以達到對齊各通道采樣相位點，保證數(shù)據(jù)正確采集的目的。最后，基于先進CMOS工藝進行了接收器的設(shè)計、仿真、后端設(shè)計實現(xiàn)和流片測試，仿真和流片后的板級測試結(jié)果均表明該接收器能夠?qū)νǖ姥舆t進行自動調(diào)節(jié)以對齊采樣相位，且最大的采樣相位調(diào)節(jié)范圍為±3 bit，信噪比大于65 dB，滿足了設(shè)計要求和應(yīng)用需求。

發(fā)表于：5/27/2024

基于智能合約的農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈溯源技術(shù)研究[模擬設(shè)計][其他]

發(fā)表于：5/27/2024

基于深度學習的互聯(lián)網(wǎng)接收機中特定信號識別[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

隨著軟件無線電技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，有大量的互聯(lián)網(wǎng)接收機接入互聯(lián)網(wǎng)，并可任意訪問其頻譜瀑布圖數(shù)據(jù)。頻譜瀑布圖是信號頻域和時域特性的一種展示方式，將不同頻率的信號以圖像的方式直觀地進行展示，為了更好地監(jiān)測到頻譜瀑布圖中的特定信號，需要對頻譜瀑布圖中的特定信號進行智能識別。通過深度學習技術(shù)實現(xiàn)了對頻譜瀑布圖中特定信號識別，在信噪比大于5 dB時，識別準確率大于90%。

發(fā)表于：5/27/2024

惡意代碼可視化分類研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

新型惡意代碼設(shè)計變得日益復雜，傳統(tǒng)的識別并檢測方法已經(jīng)滿足不了當前的需求。因此，在對BODMAS數(shù)據(jù)集分析的基礎(chǔ)上，將其進行可視化處理并進行分類。同時考慮到現(xiàn)有惡意代碼可視化分類模型主要依賴全局特征，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上設(shè)計了一個CA（通道級局部特征關(guān)注）模塊和一個MA（多尺度局部特征關(guān)注）模塊，構(gòu)建了兩個新模型，巧妙地結(jié)合全局與局部特征。在BODMAS數(shù)據(jù)集上，新模型在惡意代碼種類識別并分類平均準確率相比于BODMAS數(shù)據(jù)集論文描述的方法得到了提高，證明了數(shù)據(jù)集可視化可行性和新模型的有效性，為未來研究提供了重要的數(shù)據(jù)和實驗基礎(chǔ)。

發(fā)表于：5/27/2024

硅基三維異構(gòu)集成射頻微系統(tǒng)的多物理場耦合仿真與設(shè)計[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

利用硅基三維異構(gòu)集成工藝設(shè)計一款射頻微系統(tǒng)，以滿足設(shè)備對射頻模組高性能、小型化的需求。為了在設(shè)計初期充分評估該微系統(tǒng)的潛在可靠性風險，根據(jù)工藝特征以及產(chǎn)品在多物理場中的耦合現(xiàn)象，建立一種面向硅基三維異構(gòu)集成工藝射頻微系統(tǒng)的多物理場一體化仿真流程，逐一分析所涉及的電-熱耦合和熱-力耦合過程，預判產(chǎn)品在工作條件下的熱學和力學特性，為設(shè)計環(huán)節(jié)提供針對性的指導，預先規(guī)避可靠性風險，從而有效提高一次性設(shè)計成功率。

發(fā)表于：5/27/2024

探索模擬技術(shù)的重要作用[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

模擬信號無處不在。在電子領(lǐng)域，模擬技術(shù)通過轉(zhuǎn)換電壓電平、感應(yīng)或者精確測量或調(diào)節(jié)信號，助力各種應(yīng)用在現(xiàn)實世界中穩(wěn)定運行。小到助聽器，大到數(shù)據(jù)中心的供電系統(tǒng)，模擬芯片是每個電子系統(tǒng)的重要組成部分。

發(fā)表于：5/22/2024

使用ROS1驅(qū)動程序來操控ADI Trinamic電機控制器[人工智能][工業(yè)自動化]

　　摘要　　“實現(xiàn)機器人操作系統(tǒng)——電機控制器ROS1驅(qū)動程序簡介”一文中概述了新型ADI Trinamic? 電機控制器（TMC）驅(qū)動程序，并討論了將電機控制器集成到機器人操作系統(tǒng)（ROS）生態(tài)系統(tǒng)中的方法。TMC ROS1驅(qū)動程序支持TMC驅(qū)動層和應(yīng)用層之間在ROS框架內(nèi)無縫通信，且適用于它支持的各種TMC板。本文將深入探討TMC ROS1驅(qū)動程序的功能，包括電機控制、信息檢索、命令執(zhí)行、參數(shù)獲取以及對多種設(shè)置的支持。文中還概述了如何將電機控制器集成到嵌入式系統(tǒng)和應(yīng)用中，從而利用ROS框架提供的優(yōu)勢。

發(fā)表于：5/15/2024

如何使用帶有I2C和SPI解碼的示波器排查系統(tǒng)問題[測試測量][工業(yè)自動化]

　　大多數(shù)基于微控制器的設(shè)計都使用I2C或SPI，或兩者兼用，來實現(xiàn)控制器之間以及控制器與外圍芯片之間的通信。當芯片發(fā)送特定的I2C或SPI數(shù)據(jù)包時，能夠看到嵌入式系統(tǒng)內(nèi)部的操作對于排除故障至關(guān)重要。許多管理相對較慢參數(shù)的芯片，如溫度傳感器、電機控制器、人機界面或電源管理等，都將這些總線作為與系統(tǒng)其他部分通信的主要手段。其他高速芯片，如通信集成電路、時鐘和模數(shù)轉(zhuǎn)換器，通常也通過這些總線進行配置。例如，在電源啟動后排查冷卻風扇問題時，查看發(fā)送到風扇控制器集成電路的SPI命令的時序和結(jié)構(gòu)，以及風扇的驅(qū)動信號和電源，可能會有所幫助。

發(fā)表于：5/15/2024

兆芯推出AI訓練推理一體解決方案[人工智能][工業(yè)自動化]

國產(chǎn)x86！兆芯打造AI訓練推理一體方案雙路64核心

發(fā)表于：5/15/2024

AI時代的傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全之變[人工智能][信息安全]

AI是一把鋒利異常的“雙刃劍”。它在釋放生產(chǎn)力，為人們提供高效便捷的同時，也帶來了新的隱患。一旦AI被規(guī)?；?、深度化的應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)攻擊、電信詐騙等，那么其攻擊力、破壞值將可能大到無法想象。

發(fā)表于：5/14/2024

何為需求規(guī)劃的關(guān)鍵所在[人工智能][其他]

　　面對眾多分散的銷售渠道、繁雜的產(chǎn)品線以及更加難以預測的客戶需求，包括消費品公司在內(nèi)的各類企業(yè)面對著同一個棘手的問題——為何供應(yīng)鏈總是無法跟上市場營銷前端的速度？盡管許多企業(yè)已經(jīng)采用了需求規(guī)劃和預測系統(tǒng)，希望可以通過系統(tǒng)升級提高洞察力，以調(diào)整庫存規(guī)模并保證每次都能按時足量交貨。有些企業(yè)甚至與客戶協(xié)作，將雙方的訂貨和庫存管理系統(tǒng)進行連接，以便根據(jù)當前庫存水平協(xié)調(diào)采購請求，并更好地管理生產(chǎn)需求。盡管如此，這仍然未能幫助企業(yè)達成預期目標。

發(fā)表于：5/11/2024

論數(shù)字化“智力成果”保護向著作權(quán)法回歸的正當性——以人工智能生成內(nèi)容的保護路徑選擇為例[其他][信息安全]

現(xiàn)階段數(shù)字化“智力成果”不斷涌現(xiàn)，但著作權(quán)保護之正當性卻遭遇了前所未有的挑戰(zhàn)。以人工智能生成內(nèi)容為例，無論是在保護對象上、權(quán)利主體上還是受控行為上都因為技術(shù)的強勢介入而產(chǎn)生認定難題，進而產(chǎn)生了適用反不正當競爭法進行保護的傾向。但事實上，適用反不正當競爭法不僅無法達到預期效果，反而會因抵觸著作權(quán)法而增加社會成本。經(jīng)過進一步分析，可以發(fā)現(xiàn)人工智能生成內(nèi)容等數(shù)字化“智力成果”之上存在創(chuàng)作模式、技術(shù)身份和使用行為性質(zhì)的認識誤區(qū)。當相關(guān)誤區(qū)被糾正后，著作權(quán)法完全有能力對數(shù)字化“智力成果”提供充分保護并且實現(xiàn)作者利益與公眾利益之間的平衡。因此，正確的做法是在外部明確著作權(quán)法、反不正當競爭法和公共領(lǐng)域的界限，在內(nèi)部利用著作權(quán)法高效的利益平衡機制尋找適合數(shù)字化“智力成果”的保護模式。

發(fā)表于：5/7/2024

歐盟數(shù)據(jù)治理模式對我國數(shù)據(jù)要素開發(fā)利用的啟示[其他][信息安全]

歐盟圍繞數(shù)據(jù)資源開發(fā)利用經(jīng)歷了三個階段的發(fā)展，構(gòu)建形成了對全球影響極大、極具歐盟特色的數(shù)據(jù)治理路徑，目前，歐盟正加快體系化實施數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，以推動壯大本土數(shù)字產(chǎn)業(yè)，形成與美、中抗衡的數(shù)字經(jīng)濟競爭力。歐盟數(shù)據(jù)戰(zhàn)略主要包含健全數(shù)據(jù)管理機構(gòu)、推動數(shù)據(jù)共享流通、建設(shè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施以及建立數(shù)據(jù)治理規(guī)則等方面，在實踐中取得了顯著成效。立足我國數(shù)據(jù)要素開發(fā)利用中存在的數(shù)據(jù)流通交易不暢、數(shù)據(jù)價值挖掘不足以及安全保障仍待補強等問題，研究總結(jié)歐盟數(shù)據(jù)治理模式對我國的啟示，旨在為數(shù)據(jù)要素探索實踐提供參考。

發(fā)表于：5/7/2024