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基于FPGA的视频图像去雾算法的优化与实现[嵌入式技术][工业自动化]

在恶劣天气条件下采集的图像存在对比度差、清晰度下降等问题。图像质量的恶化制约着计算机视觉的准确性和自动化任务的效率。给出了一种基于限制对比度自适应直方图均衡（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization， CLAHE）与改进多尺度Retinex （Multi-Scale retinex，MSR）的图像去雾算法。该算法将输入的含雾降质图像先经过CLAHE算法处理，再用MSR算法处理，对图像MSR算法处理时，引入Gamma校正因子估计入射光，并对算法中的环绕函数进行优化。结果表明，所提出算法处理后的图像相比原图，图像的信息熵、平均梯度和标准差等方面均有提升；并设计硬件电路，成功在FPGA上演示了视频实时去雾，提高了视频图像去雾的实时性。对板级资源与功能消耗进行了数字化的分析，证明所设计硬件系统属于低功耗范畴。

發(fā)表于：2024/5/27

应用于收发链路多模块级联的优化设计方法[微波|射频][通信网络]

为解决波束赋形芯片中子电路模块由于寄生效应而导致的级联失配问题提出了一种优化设计方法。该设计方法通过主动引入相邻器件阻抗牵引效应，并使其与级联阻抗失配相抵消从而实现阻抗“预失配”的设计方案。对“预失配”的技术原理以及设计流程进行了简要分析，并通过加工一款采用优化设计方案的4通道X/Ku波段的射频收发芯片，验证了该设计方案的可实现性与有效性。在8 GHz~18 GHz频带范围内，该芯片与基于端口驻波设计体系的原芯片相比，收发链路增益分别为6.5 dB和14 dB，提升了超过2 dB。发射链路输出功率21 dBm，发射效率为15.7%，分别提升了1 dB和9%。接收链路噪声系数为8.72 dB，降低了1.2 dB。收发链路最大移相均方根误差为5.12°和5.25°，分别下降了3.17°和1.75°。

發(fā)表于：2024/5/27

一种改进的基于Mask R-CNN的玉米大斑病实例分割算法[人工智能][其他]

玉米作为我国主粮作物，其生产常受大斑病、小斑病、锈病等病害及虫害影响，导致其产量与品质下降，威胁农业生产安全。近年来，视觉检测技术因其高准确性已成为病害防控的重要工具。以Mask R-CNN为基础框架，通过融入DyHead、Groie和OHEM模块进行优化，旨在提升对细微病灶图像的分割效能。改良后的模型在病害图像分割任务上展现出卓越性能，平均精度（mAP）提升4%，尤其在小目标分割上准确率提高8.5%，相较于YOLOv5、YOLACT++等同类模型优势显著。通过消融实验验证了各新增模块的有效性，证实该模型为精准检测玉米大斑病提供了有力的技术支持与理论依据。

發(fā)表于：2024/5/27

基于先进CMOS工艺的多通道Gbps LVDS接收器[模拟设计][工业自动化]

在SIP（System In a Package）系统中集成具有LVDS（Low-Voltage Differential Signal）接口的多通道高速模数转换器（Analog-to-Digital Converter，ADC）时，面临不同LVDS输出通道延时不同所导致的数据采集错误的问题，为此设计了一个多通道自适应LVDS接收器。通过采用数据时钟恢复技术产生一个多相位的采样时钟，并结合ADC的测试模式来确认每一个通道的采样相位，能够自动对每一个通道的延时分别进行调整，以达到对齐各通道采样相位点，保证数据正确采集的目的。最后，基于先进CMOS工艺进行了接收器的设计、仿真、后端设计实现和流片测试，仿真和流片后的板级测试结果均表明该接收器能够对通道延迟进行自动调节以对齐采样相位，且最大的采样相位调节范围为±3 bit，信噪比大于65 dB，满足了设计要求和应用需求。

發(fā)表于：2024/5/27

基于智能合约的农业供应链溯源技术研究[模拟设计][其他]

發(fā)表于：2024/5/27

基于深度学习的互联网接收机中特定信号识别[通信与网络][通信网络]

随着软件无线电技术和互联网技术的发展，有大量的互联网接收机接入互联网，并可任意访问其频谱瀑布图数据。频谱瀑布图是信号频域和时域特性的一种展示方式，将不同频率的信号以图像的方式直观地进行展示，为了更好地监测到频谱瀑布图中的特定信号，需要对频谱瀑布图中的特定信号进行智能识别。通过深度学习技术实现了对频谱瀑布图中特定信号识别，在信噪比大于5 dB时，识别准确率大于90%。

發(fā)表于：2024/5/27

恶意代码可视化分类研究[通信与网络][信息安全]

新型恶意代码设计变得日益复杂，传统的识别并检测方法已经满足不了当前的需求。因此，在对BODMAS数据集分析的基础上，将其进行可视化处理并进行分类。同时考虑到现有恶意代码可视化分类模型主要依赖全局特征，在卷积神经网络基础上设计了一个CA（通道级局部特征关注）模块和一个MA（多尺度局部特征关注）模块，构建了两个新模型，巧妙地结合全局与局部特征。在BODMAS数据集上，新模型在恶意代码种类识别并分类平均准确率相比于BODMAS数据集论文描述的方法得到了提高，证明了数据集可视化可行性和新模型的有效性，为未来研究提供了重要的数据和实验基础。

發(fā)表于：2024/5/27

硅基三维异构集成射频微系统的多物理场耦合仿真与设计[微波|射频][通信网络]

利用硅基三维异构集成工艺设计一款射频微系统，以满足设备对射频模组高性能、小型化的需求。为了在设计初期充分评估该微系统的潜在可靠性风险，根据工艺特征以及产品在多物理场中的耦合现象，建立一种面向硅基三维异构集成工艺射频微系统的多物理场一体化仿真流程，逐一分析所涉及的电-热耦合和热-力耦合过程，预判产品在工作条件下的热学和力学特性，为设计环节提供针对性的指导，预先规避可靠性风险，从而有效提高一次性设计成功率。

發(fā)表于：2024/5/27

探索模拟技术的重要作用[模拟设计][工业自动化]

模拟信号无处不在。在电子领域，模拟技术通过转换电压电平、感应或者精确测量或调节信号，助力各种应用在现实世界中稳定运行。小到助听器，大到数据中心的供电系统，模拟芯片是每个电子系统的重要组成部分。

發(fā)表于：2024/5/22

使用ROS1驱动程序来操控ADI Trinamic电机控制器[人工智能][工业自动化]

　　摘要　　“实现机器人操作系统——电机控制器ROS1驱动程序简介”一文中概述了新型ADI Trinamic™ 电机控制器（TMC）驱动程序，并讨论了将电机控制器集成到机器人操作系统（ROS）生态系统中的方法。TMC ROS1驱动程序支持TMC驱动层和应用层之间在ROS框架内无缝通信，且适用于它支持的各种TMC板。本文将深入探讨TMC ROS1驱动程序的功能，包括电机控制、信息检索、命令执行、参数获取以及对多种设置的支持。文中还概述了如何将电机控制器集成到嵌入式系统和应用中，从而利用ROS框架提供的优势。

發(fā)表于：2024/5/15

如何使用带有I2C和SPI解码的示波器排查系统问题[测试测量][工业自动化]

　　大多数基于微控制器的设计都使用I2C或SPI，或两者兼用，来实现控制器之间以及控制器与外围芯片之间的通信。当芯片发送特定的I2C或SPI数据包时，能够看到嵌入式系统内部的操作对于排除故障至关重要。许多管理相对较慢参数的芯片，如温度传感器、电机控制器、人机界面或电源管理等，都将这些总线作为与系统其他部分通信的主要手段。其他高速芯片，如通信集成电路、时钟和模数转换器，通常也通过这些总线进行配置。例如，在电源启动后排查冷却风扇问题时，查看发送到风扇控制器集成电路的SPI命令的时序和结构，以及风扇的驱动信号和电源，可能会有所帮助。

發(fā)表于：2024/5/15

兆芯推出AI训练推理一体解决方案[人工智能][工业自动化]

国产x86！兆芯打造AI训练推理一体方案双路64核心

發(fā)表于：2024/5/15

AI时代的传统网络安全之变[人工智能][信息安全]

AI是一把锋利异常的“双刃剑”。它在释放生产力，为人们提供高效便捷的同时，也带来了新的隐患。一旦AI被规模化、深度化的应用于网络攻击、电信诈骗等，那么其攻击力、破坏值将可能大到无法想象。

發(fā)表于：2024/5/14

何为需求规划的关键所在[人工智能][其他]

　　面对众多分散的销售渠道、繁杂的产品线以及更加难以预测的客户需求，包括消费品公司在内的各类企业面对着同一个棘手的问题——为何供应链总是无法跟上市场营销前端的速度？尽管许多企业已经采用了需求规划和预测系统，希望可以通过系统升级提高洞察力，以调整库存规模并保证每次都能按时足量交货。有些企业甚至与客户协作，将双方的订货和库存管理系统进行连接，以便根据当前库存水平协调采购请求，并更好地管理生产需求。尽管如此，这仍然未能帮助企业达成预期目标。

發(fā)表于：2024/5/11

论数字化“智力成果”保护向著作权法回归的正当性——以人工智能生成内容的保护路径选择为例[其他][信息安全]

现阶段数字化“智力成果”不断涌现，但著作权保护之正当性却遭遇了前所未有的挑战。以人工智能生成内容为例，无论是在保护对象上、权利主体上还是受控行为上都因为技术的强势介入而产生认定难题，进而产生了适用反不正当竞争法进行保护的倾向。但事实上，适用反不正当竞争法不仅无法达到预期效果，反而会因抵触著作权法而增加社会成本。经过进一步分析，可以发现人工智能生成内容等数字化“智力成果”之上存在创作模式、技术身份和使用行为性质的认识误区。当相关误区被纠正后，著作权法完全有能力对数字化“智力成果”提供充分保护并且实现作者利益与公众利益之间的平衡。因此，正确的做法是在外部明确著作权法、反不正当竞争法和公共领域的界限，在内部利用著作权法高效的利益平衡机制寻找适合数字化“智力成果”的保护模式。

發(fā)表于：2024/5/7