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eFuse失效分析與可靠性電路設計[模擬設計][其他]

電編程熔絲（eFuse）基于電子遷移原理，通過熔斷熔絲使其電阻特性發(fā)生不可逆改變來實現編程操作。提高可靠性是eFuse系統(tǒng)和電路優(yōu)化設計的核心目標。從eFuse工作原理以及失效模式分析入手，重點介紹了影響其可靠性的系統(tǒng)原因和主要機理及過程，并在綜合常規(guī)電路設計基礎上，結合考慮各種工作模式下和具體模塊中存在的影響可靠性的因素，最后提出了具有針對性的電路設計解決方案。

發(fā)表于：1/13/2023 12:03:00 PM

自適應跨平臺PSS中間件架構及開發(fā)[可編程邏輯][消費電子]

芯片工藝、規(guī)模不斷在提升，所包含的功能越來越復雜。多核、多線程中央處理器（Central Processing Unit，CPU），多維度片上網絡（Network on Chip，NoC），高速、高密度接口，各類外設等IP（Intellectual Property）集成在芯片上系統(tǒng)（System on Chip，SoC），使芯片開發(fā)階段的仿真驗證場景極其復雜，對芯片特別是SoC開發(fā)和驗證完備性帶來巨大挑戰(zhàn)。當前在芯片開發(fā)領域，便攜式測試和激勵標準（Portable Test and Stimulus， PSS）是在UVM（Universal Verification Methodology）驗證方法學基礎上進一步解決隨機化和跨平臺的復雜組合場景定義和代碼生成難題。

發(fā)表于：1/13/2023 11:00:00 AM

基于Darknet23和特征融合的交通標志檢測方法[測試測量][智能交通]

道路交通標志檢測是智能交通的重要環(huán)節(jié)之一，針對交通標志檢測存在背景復雜、目標較小、檢測速度慢等問題，選取工業(yè)界青睞的YOLOv3模型提出一種改進的檢測方法。利用雙向特征金字塔結構實現圖像低、中、高層特征語意信息的雙向融合，提升低層預測目標的分類和高層預測目標的定位能力；將原模型的主干特征提取網絡進行改進，提出Darknet23網絡，以提高網絡的提取能力和減少計算量；根據目標形狀的特點，使用K-means聚類算法得到用于訓練合適的錨點框，并在邊框回歸中引入靈活性更強的L_(α-CIOU)損失函數，使網絡朝著預測框與真實框重疊度較高的方向去優(yōu)化。實驗結果表明，該方法在CCTSDB數據集上mAP@0.75達到86.10%、mAP@0.5：0.05：0.95達到70.017%，相比原網絡分別提升10.17％和5.656％，參數量減少3 622 091，速度提升8.27 f/s，且優(yōu)于SSD和Faster RCNN等主流的檢測網絡。

發(fā)表于：1/13/2023 10:44:00 AM

基于BERT-CNN的新聞文本分類的知識蒸餾方法研究[通信與網絡][數據中心]

近年來，隨著大數據時代進入人類的生活之后，人們的生活中出現很多無法識別的文本、語義等其他數據，這些數據的量十分龐大，語義也錯綜復雜，這使得分類任務更加困難。如何讓計算機對這些信息進行準確的分類，已成為當前研究的重要任務。在此過程中，中文新聞文本分類成為這個領域的一個分支，這對國家輿論的控制、用戶日常行為了解、用戶未來言行的預判都有著至關重要的作用。針對新聞文本分類模型參數量多和訓練時間過長的不足，在最大限度保留模型性能的情況下壓縮訓練時間，力求二者折中，故提出基于BERT-CNN的知識蒸餾。根據模型壓縮的技術特點，將BERT作為教師模型，CNN作為學生模型，先將BERT進行預訓練后再讓學生模型泛化教師模型的能力。實驗結果表明，在模型性能損失約2.09%的情況下，模型參數量壓縮約為原來的1/82，且時間縮短約為原來的1/670。

發(fā)表于：1/13/2023 10:27:00 AM

智能道路標牌系統(tǒng)設計綜述[模擬設計][智能交通]

智能標牌系統(tǒng)是實現智能交通和智能城市快速發(fā)展的重要工具。傳統(tǒng)的道路標牌只能用固定的文字、符號、顏色向交通參與者單方面?zhèn)鬟f信息，無法實現對交通流的有效控制和滿足人們的出行需求，智能標牌的出現彌補了這些缺陷。首先對傳統(tǒng)道路標牌的現狀進行了綜述，針對智能標牌在人們出行和未來城市道路發(fā)展方面的影響，從信息感知、信息通信、低功耗不同角度分析了傳統(tǒng)標牌的不足和智能標牌的發(fā)展需求，闡述了智能標牌中的關鍵技術，最后對未來的發(fā)展做了展望與總結。

發(fā)表于：1/13/2023 10:12:00 AM

數字檔案分布式應用平臺設計研究[其他][其他]

在互聯網時代背景下，數字檔案建設正快速推進。但是，目前已有的數字檔案應用系統(tǒng)在存儲容量、分布式容災備份、有序共享及可溯源、確保安全性等方面存在明顯瓶頸。如何利用包括區(qū)塊鏈技術和分布式技術在內的新一代信息技術研發(fā)新的數字檔案分布式應用平臺已成為研究熱點。首先，對數字檔案分布式應用平臺進行了需求分析。其次，進行了數字檔案分布式應用平臺所需的區(qū)塊鏈分布式存儲模型及數字檔案移交模型等關鍵模型設計、區(qū)塊鏈賬本設計和分布式存儲集群設計。接著，設計了基于Fabric聯盟鏈和IPFS技術的數字檔案分布式應用平臺，并給出了檔案移交及其密鑰生成的智能合約算法實現等環(huán)節(jié)。最后進行了系統(tǒng)測試。相關工作為數字檔案的海量分布式存儲及容災備份、有序共享及可溯源提供了新的、更可靠的技術保障。

發(fā)表于：1/10/2023 1:48:01 PM

基于自適應Boosting組合模型的空氣質量預測[人工智能][其他]

針對當前空氣質量預測模型存在較大誤差以及單一模型在不同方面具有一定局限性，導致預測誤差較大的問題，提出一種自適應Boosting組合模型。利用誤差平方和倒數法、簡單加權平均法等五種方法自適應地賦予三個基礎Boosting模型權重，最終的結果按照相應的權重疊加，達到充分發(fā)揮每個單一模型的優(yōu)勢，提高預測精度的目的。實驗結果表明，誤差平方和倒數法組合模型的表現最優(yōu)，采用誤差平方和倒數法計算權重的組合模型的MAE為7.124 4，RMSE為9.367 1，R2為0.863 9，優(yōu)于其他地權重組合方法以及單一的Boosting模型。該組合模型的應用，為優(yōu)化空氣質量預測系統(tǒng)提供了一個行之有效的方法。

發(fā)表于：1/10/2023 1:42:09 PM

融合對象和多尺度視覺特征的遙感圖像描述模型[人工智能][其他]

基于遙感圖像多尺度、無法準確提取微小物體、物體類別易混淆的問題，提出了一種融合對象和多尺度視覺特征的遙感圖像描述模型(Fusion of Object and Multiscale Visual Feature，FO-MSV)，通過構建的對象提取器分析文本信息，提取其中的對象信息；設計了一種多尺度交互模塊，獲取遙感圖像的多尺度視覺特征，以適應多尺度的特點；為了充分利用對象信息并融合視覺信息，提出了一種新的對象-視覺特征融合機制，調整視覺上下文和對象上下文之間的平衡?；谠擃I域內三個數據集的實驗結果表明，該模型能明顯提升描述的性能，與其他先進模型相比具有競爭力。

發(fā)表于：1/10/2023 1:34:10 PM

一種違規(guī)APP的相似推薦模型[其他][其他]

近年來，隨著手機和移動互聯網的普及，APP市場蓬勃發(fā)展，但也由于其廣泛性逐漸成為了違法犯罪的“重災區(qū)”，大量仿冒APP和賭博、詐騙類APP對社會治安構成極大的威脅。為了更加快速有效地識別仿冒APP、賭博詐騙等違法APP，從互聯網搜集了海量APP，基于圖像深度學習算法、文本分析算法、指標評價算法提出了一種違規(guī)APP的相似推薦模型。該模型對APP圖標、截圖、名稱、服務器IP、框架結構和開發(fā)者SHA1簽名6個維度進行相似綜合評價，從30余萬個APP中發(fā)現了5 197個APP存在相似，關聯出55 965個相似APP，并基于異常APP庫推薦出8 233個異常APP。

發(fā)表于：1/10/2023 11:24:50 AM

基于可信計算的移動應用靜態(tài)度量方法[其他][其他]

移動互聯網已逐步進入穩(wěn)定發(fā)展期，但網絡安全事件頻發(fā)，以惡意篡改應用為代表的攻擊方式極大地損害了用戶的利益，威脅著網絡安全。針對此類問題，設計并實現了一種基于可信計算的移動應用靜態(tài)度量方法，利用可信計算主動免疫機制對移動應用的結構和運行進行分析，保證應用在安裝和使用過程中的合法性和完整性，有效防止應用被篡改。

發(fā)表于：1/10/2023 11:11:32 AM