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基于Flutter開發(fā)框架的數(shù)據(jù)存儲訪問機制研究[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

移動端應用程序需要存儲與訪問的數(shù)據(jù)越來越多，而移動端設備的存儲空間有限，很難滿足用戶需要，在進行移動端應用程序開發(fā)時，選擇合適、高效的數(shù)據(jù)存儲與訪問機制受到普遍關注。針對Google推出的Flutter跨平臺移動開發(fā)框架提供的key-value鍵值對、File文件、SQLite數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡4種數(shù)據(jù)存儲訪問機制，深入闡述了它們的內(nèi)在工作原理，給出了具體實現(xiàn)方法和實現(xiàn)代碼。最后，根據(jù)4種數(shù)據(jù)存儲訪問機制各自的特點和實際的應用程序開發(fā)需求，分析了每種機制的應用場景。

發(fā)表于：2022/8/9 14:08:00

基于虛實交互場景的綜合演訓平臺研究與實現(xiàn)[其他][其他]

近年來隨著現(xiàn)場科學技術(shù)的迅速發(fā)展并廣泛應用于軍事領域，相關業(yè)務訓練必將進行相應的改革，對專業(yè)知識化、新技術(shù)平臺化、系統(tǒng)集成化等應用領域的要求亦將大大提高。由于訓練內(nèi)容日益增加，出現(xiàn)了訓練內(nèi)容加大及訓練難度強化的必然趨勢。實際場景下，由于受場地、設備、器械等原因無法開展相關業(yè)務的訓練及全過程全要素的演練，故需要采用全新的科學技術(shù)手段，通過虛擬與實際相結(jié)合、演訓與考核相結(jié)合等不斷改革專業(yè)訓練方法。通過虛實交互技術(shù)使訓練方式的操作靈活性、便利性及易用性顯而易見，也為新技術(shù)新設備的研發(fā)測試帶來更安全更可靠的技術(shù)支撐。本演訓平臺充分運用模擬訓練部署、模擬業(yè)務部署等方式通過網(wǎng)絡、控制、仿真、光電等技術(shù)實現(xiàn)軍事業(yè)務訓練演練全過程要素應用，實現(xiàn)規(guī)范訓練內(nèi)容、提高訓練質(zhì)量、強化訓練效果、衡量訓練水平及檢驗訓練成果等目的。

發(fā)表于：2022/8/9 14:03:00

GFDM中基于高階長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應均衡器[通信與網(wǎng)絡][5G]

在廣義頻分復用系統(tǒng)(GFDM)中，為解決5G網(wǎng)絡下車載移動通信在Sub-6 GHz頻段信道中信號嚴重失真的問題，提出一種基于高階長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(HO-LSTM)結(jié)構(gòu)的自適應均衡器。HO-LSTM自適應均衡器在傳統(tǒng)高階前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(HO-FNN)的基礎上，采用復雜度更低的廣義記憶多項式模型(GMP)代替Volterra模型，并引入LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡使其更適用于復雜非線性模型的預測。結(jié)果表明，相比于傳統(tǒng)HO-FNN均衡器和LSTM均衡器，所提出的HO-LSTM均衡器的均衡效果顯著提升，系統(tǒng)性能也得到進一步改善。

發(fā)表于：2022/8/9 13:40:00

基于光纖波分復用的時頻信號分發(fā)傳輸技術(shù)[微波|射頻][其他]

在數(shù)字相控陣中為保證多通道之間信號合成效率，需要系統(tǒng)為相控陣的多個子陣提供高穩(wěn)定的時頻信號。傳統(tǒng)相控陣采用電纜直接分發(fā)傳輸?shù)姆椒ù嬖诜嘁恢滦圆畹膯栴}。提出了一種基于光纖波分復用的時頻信號分發(fā)傳輸技術(shù)，可有效解決數(shù)字相控陣中時頻信號高效穩(wěn)定分發(fā)傳輸問題，分發(fā)傳輸后的各支路信號幅度隨溫度變化在±0.5 dBm之內(nèi)，相位隨溫度變化在±3°之內(nèi)。該時頻信號分發(fā)傳輸技術(shù)已經(jīng)成功應用于某數(shù)字相控陣多目標統(tǒng)一測控系統(tǒng)。

發(fā)表于：2022/8/9 13:36:00

星載雙頻雙端口天線設計[模擬設計][航空航天]

針對星載收發(fā)機的使用需求，設計了一種雙頻段、雙端口、雙天線共口徑的微帶天線。通過輻射貼片加載短路過孔技術(shù)，配合外部方形圓孔貼片和內(nèi)部圓形貼片切角技術(shù)，使雙天線均工作在主模。雙天線共口徑工作，分別輻射左旋圓極化和右旋圓極化波，有效降低星載雙天線布局復雜度。仿真結(jié)果表明：天線在中心頻點1.615 GHz處回波損耗為-13 dB，10 dB帶寬為50 MHz，增益為6 dB，半功率波束寬度為90°，±60°波束內(nèi)軸比小于3 dB；天線在中心頻點2.491 GHz處回波損耗為-18 dB，10 dB帶寬為40 MHz，增益為6 dB,半功率波束寬度為90°，±60°波束內(nèi)軸比小于3 dB；雙端口隔離度優(yōu)于32 dB。經(jīng)加工，實測結(jié)果與仿真結(jié)果一致，該天線對星載雙頻段、雙端口共口徑天線設計具有一定指導意義。

發(fā)表于：2022/8/9 13:32:00

基于虛擬儀器的顯示器音頻自動測試系統(tǒng)設計[測試測量][其他]

針對傳統(tǒng)顯示器音頻測試過程中需通過繁瑣人工操作導致耗時冗長的問題，結(jié)合顯示器音頻測試基本原理提出了一種基于虛擬儀器技術(shù)的顯示器音頻自動測試系統(tǒng)方案。該方案設計了計算機與待測顯示器的通信電路，并通過LabVIEW與VC++的混合編程實現(xiàn)遠程通信；接著，通過虛擬儀器的相關工具實現(xiàn)對測量儀器的控制；最后，結(jié)合音頻測試步驟設計系統(tǒng)測試流程，實現(xiàn)全測試項目自動執(zhí)行。經(jīng)過實驗驗證表明，相較于人工操作，相同精度情況下，該系統(tǒng)自動化程度較高，測試平均時長縮短了84.25%，為顯示設備音頻自動測試提供了一種切實可行的參考方案。

發(fā)表于：2022/8/9 13:28:00

旋轉(zhuǎn)環(huán)境下的無線時鐘抖動估計與修正方法[其他][其他]

直升機旋翼表面非定常載荷測量試驗中，導電滑環(huán)的性能優(yōu)劣和現(xiàn)場環(huán)境的電磁輻射對外部時鐘信號的質(zhì)量影響較大，受影響的外部時鐘信號會導致錯誤的采集動作，從而無法準確地獲取特定方位角處的載荷數(shù)據(jù)。為提高外部時鐘信號的品質(zhì)，提出一種用于旋轉(zhuǎn)環(huán)境下的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的無線時鐘抖動估計及修正方法，即外部時鐘信號經(jīng)無線收發(fā)模塊傳輸，采用兩組相位差90°的三角波進行等幅度斜邊估計時鐘抖動量，并且使用拉格朗日插值算法修正傳感器的采樣值。仿真與風洞表明，該方法能有效地減小外部時鐘抖動造成的采集誤差，對準確測量旋轉(zhuǎn)環(huán)境下旋翼表面的載荷信號具有顯著效果。

發(fā)表于：2022/8/9 13:23:00

基于時頻色譜圖的串聯(lián)故障電弧識別[其他][其他]

由于電力線老化損壞以及連接處松動會產(chǎn)生故障電弧，可能會意外引起嚴重的電氣火災。不同類型的負載所引起的故障電弧存在差異，導致住宅區(qū)故障電弧識別變得困難。提出了一種基于時頻圖和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的串聯(lián)故障電弧識別的方法。通過故障電弧實驗采集了負載正常工作和故障電弧的電流數(shù)據(jù)。單個負載半周期電流數(shù)據(jù)將通過連續(xù)小波變換轉(zhuǎn)換為三維特征圖像，然后將這些圖像輸入到改進的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中進行訓練、測試。實驗結(jié)果表明，單個負載正常和電弧狀態(tài)識別的精度在99.31%，對多個負載工作狀態(tài)的識別準確率平均可以達到99.2%。

發(fā)表于：2022/8/9 13:19:00

從RTL到GDS的功耗優(yōu)化全流程[人工智能][工業(yè)自動化]

功耗作為大型SoC芯片的性能功耗面積(PPA)三要素之一，已經(jīng)變得越來越重要。尤其是當主流設計平臺已經(jīng)發(fā)展到了7 nm以下。AI芯片一般會有多個核心并行執(zhí)行高性能計算任務。這種行為會產(chǎn)生巨大的功耗。因此在AI芯片的設計過程中，功耗優(yōu)化變得尤為重要。利用一個典型的功耗用例波形或者一組波形，可以從RTL進來開始功耗優(yōu)化。基本的方式是借助Joules-replay實現(xiàn)基于RTL波形產(chǎn)生相對應的網(wǎng)表波形。在Genus的syn-gen、syn-map、syn-opt三個綜合階段，都可以加入Joules-replay，并且產(chǎn)生和綜合網(wǎng)表相對應的波形，用于Innovus PR階段進一步地進行功耗優(yōu)化。在Innovus中實現(xiàn)Place和Routing也分為3個階段：place_opt、cts_opt和route_opt。同樣每一步都可以引入Joules-replay來生成功耗優(yōu)化所需的網(wǎng)表波形。最終在Tempus timing signoff的環(huán)境中，再次引入波形進行功耗優(yōu)化?；谏厦娴囊幌盗懈鱾€節(jié)點的精確功耗優(yōu)化該設計可以獲得10%以上的功耗節(jié)省。此時再結(jié)合multi-bit技術(shù)，最終可以獲得21%的功耗節(jié)省。

發(fā)表于：2022/8/9 13:14:00

基于Liberate+Tempus的先進老化時序分析方案[電子元件][其他]

在先進工藝節(jié)點(7 nm，5 nm及以下)下，電路老化已經(jīng)成為制約芯片性能和可靠性的“卡脖子”難題。老化效應將導致器件延時增大，進而產(chǎn)生時序違例的風險。數(shù)字電路設計工程師需要在時序分析中預判老化后的時序情況，并針對性地設置時序裕量，才能確保芯片在服役期限中可靠地運行。鑒于此，導入基于Liberate+Tempus的考慮老化效應的靜態(tài)時序分析(aging-aware STA)方案。評估結(jié)果顯示，該方案能在兼顧效率、準確性、多樣場景老化時序分析的同時實現(xiàn)時序裕量釋放，為達成具備更高可靠性和更佳性能的先進芯片設計提供有力依據(jù)。

發(fā)表于：2022/8/9 13:10:00