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一種用于時間交織ADC的低時間失配采樣方法[模擬設計][工業(yè)自動化]

為了應對時間交織型模數轉換器中時間失配導致的性能下降問題，提出了一種高效的分層串聯采樣方法。該采樣方法的思路是將與采樣精度相關的時鐘源集總在主采樣開關位置，緩解由于多路子采樣開關控制時鐘存在時間失配導致采樣精度下降的問題。此外，還設計了一種高速自舉式采樣開關，具有開啟速度快、線性度高的特點。該采樣方法基于22 nm CMOS工藝搭建電路并進行后仿真驗證。仿真結果表明該采樣方法對時間失配不敏感，在0.9 V電源電壓，輸入信號頻率為2 GHz下，采樣網絡的信號噪聲失真比（SNDR）達到72 dB。

發(fā)表于：2/18/2025 5:25:29 PM

針對總劑量效應4H-SiC功率器件的加固設計方法[模擬設計][工業(yè)自動化]

介紹了總劑量效應對4H-SiC功率器件的影響以及對應的加固方案。首先介紹了4H-SiC功率器件的電氣特性以及工作時面臨的輻照環(huán)境。接著根據輻射對器件特性的影響，識別輻射缺陷，并建立了退化機制。然后，分析了單極性器件和雙極性器件的輻照的特性。最后，針對器件在輻照環(huán)境中的退化機理，分別從工藝、器件結構、版圖與電路方面提出了加固設計方法。

發(fā)表于：2/18/2025 5:11:17 PM

基于深度學習的電廠跑冒滴漏視頻識別應用研究[人工智能][工業(yè)自動化]

為解決火電廠設備在運行過程中會存在“跑冒滴漏”現象，通過視覺識別技術及深度學習的應用，提出基于卷積神經網絡模型的電廠跑冒滴漏視頻識別模型，并對模型進行優(yōu)化和改進。該方法基于火電廠攝像頭進行現場圖像的采集，進行數據預處理和優(yōu)化，同時按照缺陷形態(tài)建立對應數據集。然后，通過語義分割、數據增強、注意力機制、更改激活函數等技術與卷積神經網絡結合，對YOLOv5算法進行深層次優(yōu)化，包括訓練策略的改進和模型評價調整，增強了模型算法對復雜場景識別理解能力，可有效提高視頻識別精度與速度，有助于提高火電廠巡檢的自動化、智能化水平，具有較好的工程應用前景。

發(fā)表于：2/18/2025 4:59:07 PM

面向密集行人場景的YOLOv8n改進算法[人工智能][智能交通]

為了解決傳統(tǒng)算法在密集行人場景中識別精度不足和檢測不準確的問題，提出一種基于YOLOv8n的改進型密集行人檢測模型。首先，引入SPPELAN模塊替換骨干網絡中的SPPF模塊，以提升模型對多尺度目標的特征感知能力。其次，設計一種殘差注意力機制，提高模型對細微特征的提取能力，進而提高檢測精度。最后通過添加DySample算子、改進的小目標檢測層提高模型對小尺度目標的定位識別能力。實驗結果顯示，改進的模型相較于YOLOv8n在CrowdHuman數據集上的召回率、mAP50和mAP50-95分別提升了2.5%、2.9%和2.4%，并且該模型在WiderPerson和CityPersons數據集上表現優(yōu)異。實驗結果表明，該算法能更好適用于密集行人檢測任務。

發(fā)表于：2/18/2025 4:46:57 PM

數字軌道交通系統(tǒng)DRT綜述[模擬設計][智能交通]

簡要綜述了數字軌道交通（Digital Rail Transit ，DRT）系統(tǒng)作為一種電子導向膠輪系統(tǒng)在城市軌道交通領域的研究應用現狀，分析了上海電氣集團智能交通科技有限公司（簡稱上海電氣）的i-DRT系統(tǒng)的技術研發(fā)，以及與上海申沃客車有限公司（簡稱申沃客車）在現有公交車型中的合作應用，評估了目前DRT系統(tǒng)的技術原理以及技術優(yōu)勢及挑戰(zhàn)，提出了未來研究的方向和建議，以期為后續(xù)研究提供參考。

發(fā)表于：2/18/2025 4:35:52 PM

量子計算技術在電池材料化學模擬中的實用化探索[電源技術][汽車電子]

量子計算技術的迅速發(fā)展，為解決新能源領域中的實際問題帶來了加速潛力，特別是在復雜電池材料的模擬與設計上。與此同時，隨著可再生能源和電動交通等新興產業(yè)的快速崛起，對高效、精準地計算新能源電池材料特性的需求愈發(fā)迫切，傳統(tǒng)計算方法在此類高復雜度問題上存在求解精度不足、資源消耗量大等諸多困難。而量子計算以其獨特的計算方式和潛力，為進一步解決相關問題提供了新穎的思路和解決方案。概述了量子化學模擬的基礎計算原理，對用于電池材料化學特性模擬中常用的量子算法進行了總結，探討了多款量子化學模擬使用的新型軟件包工具，并結合各汽車企業(yè)的應用案例，闡述了量子化學模擬在電池領域的實際應用情況。本研究為電池材料模擬、基態(tài)能量計算和性能優(yōu)化提供了新的思路和方法，有望助力新能源電池材料的優(yōu)化發(fā)展。

發(fā)表于：2/18/2025 4:25:19 PM

數據安全審查實施困境與優(yōu)化措施[其他][信息安全]

為防控數據安全風險，細化數據安全審查實施規(guī)范，實現維護國家安全的本質目的，提出應對數據安全審查實施困境的措施?；跀祿踩珜彶閷嵤┑谋匾?，揭示現行數據安全審查實施在國家安全認定和影響難以衡量、數據安全審查主體和審查范圍界定不清的困境，并對數據安全審查實施提出優(yōu)化措施。研究針對數據安全審查實施中存在的挑戰(zhàn)，實現“國家安全”審查因素具體化與抽象化的統(tǒng)一，以重要數據和核心數據的識別與管控為審查中心，實行常設與特設審查主體并行協(xié)調治理，推動數據安全審查的實施優(yōu)化。

發(fā)表于：2/8/2025 4:48:37 PM

數據交易客體的權屬配置——從交易客體特殊性談起[其他][其他]

數據交易客體權屬配置問題在理論界和實務界的爭論不休，嚴重阻礙了數據交易市場實踐的發(fā)展。數據交易的客體具有特殊性，數字經濟的發(fā)展態(tài)勢要求數據共享，這與傳統(tǒng)所有權要求的直接支配與排他相斥；數據資源的增殖性與礦產資源的消耗性互異；數據產品共享性與知識產權專有性也相悖，現有規(guī)則難以滿足數據交易市場的需要?；跀祿鳈嗑S護與數據的公益屬性，考量數據生產主體提供的資本或者添附的勞動彰顯私益屬性，提出“數據資源的國家所有”與“數據產品的數據生產主體所有”的二元財產制度構造，使我國數據資源的權屬配置以數據產品權利為中心并遵循法律的邏輯進路開展，賦予數據生產主體以數據產品所有權，滿足交易客體所需的權屬明晰標準，為構建統(tǒng)一數據交易市場提供基礎。

發(fā)表于：2/8/2025 4:47:32 PM

人工智能數據訓練作品使用的困境破解——以不同法律主體地位為語境[人工智能][其他]

如何規(guī)制人工智能未經許可使用作品進行訓練之行為是當前著作權法急需回應的問題。鑒于采取不同法律主體地位理論會存在不同利益分配對象，為避免影響規(guī)則的調整邏輯，應將不同利益關系置于具體語境中進行討論。若采用“主體說”，應明確學習階段侵權與輸出階段侵權的關系，作品性使用與非作品性使用的標準，來確定合理使用制度外緣；若采用“工具說”，人工智能在參照適用合理使用的同時，應承擔更重的版權注意義務，采取更為嚴格的合理使用準入標準，借助集體管理組織制度簡化降低許可成本以達到準入標準。

發(fā)表于：2/8/2025 4:46:04 PM

論數據資源持有權：個體與社會雙重視角下的限制[其他][其他]

在數據成為關鍵生產要素的背景下,數據資源持有權在數字經濟中具有重要意義。基于數據處理流程，數據資源持有權的客體被限定為合法取得的原始數據，不包括經過進一步加工的數據集合。數據資源持有權實現方式包括有限控制的持有、有限范圍的收益和方式受限的處分。權利實現方式受到雙重限制。在個體層面，個體同意是數據資源持有權實施的基礎，商業(yè)秘密和數據來源者權利是權利實施的邊界。在社會層面，競爭法和合理使用原則限制數據資源持有權，競爭法約束權利以維護市場公平競爭，合理使用原則平衡數據持有者與公眾利益，其適用條件包括非商業(yè)性利用、科研教育及公益研究。

發(fā)表于：2/8/2025 4:45:44 PM