中文字幕乱码在线视频,无遮挡一级毛片呦女视频

基于NOR Flash的存算一體模擬乘加電路設(shè)計[其他][其他]

提出一種基于NOR Flash的存算一體模擬乘加電路以及相應(yīng)的偏置電路，運用NOR Flash工作于深線性區(qū)的I-V特性，實現(xiàn)模擬乘累加運算。通過將同一位線、不同字線的兩個浮柵管上電流相減，實現(xiàn)其閾值電壓差值與漏源電壓的乘法運算。同時將同一字線、不同位線的浮柵管電流相加，實現(xiàn)乘法結(jié)果的加法運算。給出電路使NOR Flash位線電流相加、字線電流相減，將運算結(jié)果以偽差分的形式輸出，仿真結(jié)果表明電路可以實現(xiàn)存算一體的模擬乘累加運算。

發(fā)表于：6/10/2021 3:48:24 PM

一種20 MS/s基于VCO比較器的二階噪聲整形SAR ADC設(shè)計[其他][其他]

基于壓控振蕩器(VCO)結(jié)構(gòu)的比較器，提出了一種二階噪聲整形逐次逼近型(NS-SAR)模數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)。首先采用對電源電壓敏感度較低且噪聲性能更優(yōu)越的VCO比較器，隨后通過動態(tài)放大器優(yōu)化噪聲傳遞函數(shù)的零極點，最后通過噪聲整形結(jié)構(gòu)抑制信號帶內(nèi)噪聲?；?80 nm CMOS 工藝，設(shè)計了一款12位20 MS/s NS-SAR ADC。仿真結(jié)果表明，在1.3 V電源電壓下，功耗為1.12 mW，過采樣率（OSR）為8時，信號噪聲失真比(SNDR)為72.7 dB，無雜散動態(tài)范圍(SFDR)為88 dB，優(yōu)值(FoMs)為163 dB；并且在1.3～1.8 V電源電壓范圍內(nèi)，其有效位數(shù)(ENOB)>11.7 bit。

發(fā)表于：6/10/2021 3:43:42 PM

一種基于實例分割和點云配準的六維位姿估計方法[其他][其他]

本文提出一種基于Mask R-CNN實例分割網(wǎng)絡(luò)和Super4PCS點云配準算法來估計物體六維姿態(tài)的方法。通過目標點云與已知位姿的參考點云進行配準，可以獲取目標的六維姿態(tài)。但實際中往往采用三維設(shè)備掃描目標的整體環(huán)境，生成的點云數(shù)量龐大，直接作為源點云與參考點云配準時，會由于候選集較多從而導(dǎo)致運算時間太長，因此本文先對目標實例分割處理后再配準：首先，利用深度相機獲取整體環(huán)境的RGB-D圖，其次利用Mask R-CNN模型將把目標分割出來，并將分割的目標RGB-D圖轉(zhuǎn)化為點云圖，利用Super4PCS點云配準算法與參考點云進行配準，最終得到目標的六維位姿。在自制作的數(shù)據(jù)集上進行了驗證，對比分割前后的四組實驗，時間降低率約為60%-80%，有效證明了本方法的可行性。

發(fā)表于：6/10/2021 3:33:45 PM

基于單階段GANs的文本生成圖像模型[其他][其他]

針對目前生成以文本為條件的圖像通常會遇到生成質(zhì)量差、訓(xùn)練不穩(wěn)定的問題，提出了通過單階段生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)生成高質(zhì)量圖像的模型。具體而言，在GANs的生成器中引入注意力機制生成細粒度的圖像，同時通過在判別器中添加局部-全局語言表示，來精準地鑒別生成圖像和真實圖像；通過生成器和判別器之間的相互博弈，最終生成高質(zhì)量圖像。在基準數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，與具有多階段框架的最新模型相比，該模型生成的圖像更加真實且取得了當前最高的IS值，能夠較好地應(yīng)用于通過文本描述生成圖像的場景。

發(fā)表于：6/10/2021 3:20:13 PM

聯(lián)合隨機性策略的深度強化學習探索方法[其他][其他]

目前深度強化學習算法已經(jīng)可以解決許多復(fù)雜的任務(wù)，然而如何平衡探索和利用的關(guān)系仍然是強化學習領(lǐng)域的一個基本的難題，為此提出一種聯(lián)合隨機性策略的深度強化學習探索方法。該方法利用隨機性策略具有探索能力的特點，用隨機性策略生成的經(jīng)驗樣本訓(xùn)練確定性策略，鼓勵確定性策略在保持自身優(yōu)勢的前提下學會探索。通過結(jié)合確定性策略算法DDPG和提出的探索方法，得到基于隨機性策略指導(dǎo)的確定性策略梯度算法(SGDPG)。在多個復(fù)雜環(huán)境下的實驗表明，面對探索問題，SGDPG的探索效率和樣本利用率要優(yōu)于DDPG算法。

發(fā)表于：6/10/2021 3:15:53 PM

基于浮柵器件的低位寬卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究[其他][其他]

浮柵器件(Flash)能夠?qū)⒋鎯陀嬎愕奶匦韵嘟Y(jié)合，實現(xiàn)存算一體化，但是單個浮柵單元最多只能存儲位寬為4 bit的數(shù)據(jù)。面向Nor Flash，研究了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的低位寬量化，對經(jīng)典的AlexNet、VGGNet以及ResNet通過量化感知訓(xùn)練。采用非對稱量化，將模型參數(shù)從32位浮點數(shù)量化至4位定點數(shù)，模型大小變?yōu)樵瓉淼?/8，針對Cifar10數(shù)據(jù)集，4位量化模型的準確率相對于全精度網(wǎng)絡(luò)僅下降不到2%。最后將量化完成的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型使用Nor Flash陣列加速。Hspice仿真結(jié)果表明，相對于全精度模型，部署在Nor Flash陣列中的量化模型精度僅下降2.25%，驗證了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署在Nor Flash上的可行性。

發(fā)表于：6/10/2021 3:08:15 PM

融合外觀特征的行人重識別方法[其他][其他]

針對行人重識別中由于姿勢變化、視角改變、遮擋等引起的識別率不高的問題，提出了融合外觀特征的行人重識別方法。該方法通過兩個網(wǎng)絡(luò)分支的設(shè)計，分別提取行人的全局特征和局部特征，二者融合后得到行人的外觀特征。同時結(jié)合分類損失和度量學習損失，通過多任務(wù)學習策略對兩個網(wǎng)絡(luò)分支進行模型優(yōu)化。此外，該模型設(shè)計了隨機擦除算法，在數(shù)據(jù)集中加入噪聲，增強模型的魯棒性。實驗結(jié)果表明：融合外觀特征的行人重識別方法大大提高了行人重識別的準確率，在Market-1501數(shù)據(jù)集上rank1達到了92.82%、mAP 達到了80.51%，在DukeMTMC-reID數(shù)據(jù)集上rank1達到了85.06%、mAP達到了72.72%。

發(fā)表于：6/10/2021 3:04:00 PM

基于深度學習的車輛檢測算法研究[其他][其他]

針對目前車輛實時檢測中存在定位不準確、檢測精度低等問題，采用了一種以Darknet-53為骨架網(wǎng)絡(luò)的YOLOv3車輛檢測算法，將該算法模型在標準數(shù)據(jù)集Pascal-VOC2012上進行訓(xùn)練，以拍攝的西安南二環(huán)路的圖片作為測試集進行測試。實驗結(jié)果表明，YOLOv3算法的檢測精度達到84.9%，相比于SSD算法，其檢測精度提高了11.3%，檢測速度提高了3.8 f/s。因此YOLOv3算法檢測精度更好，檢測速度更快，能準確地檢測出圖像中的車輛信息，滿足車輛實時檢測的要求。

發(fā)表于：6/10/2021 2:50:00 PM

函數(shù)級別的復(fù)用開源代碼檢測方法[其他][其他]

軟件開發(fā)中對開源代碼的復(fù)用會帶來開源代碼漏洞和違反開源許可等問題。傳統(tǒng)復(fù)用代碼檢測方法常常檢出較多偶然克隆代碼，影響了復(fù)用代碼的檢測準確性。為此，提出了一種基于復(fù)用度量指標的函數(shù)級別復(fù)用開源代碼檢測方法。該方法對被測代碼和開源代碼庫，先使用克隆檢測工具獲取克隆函數(shù)，然后使用依據(jù)克隆代碼行和共用標識符在開源代碼庫中的出現(xiàn)頻率的復(fù)用度量指標，判定每對克隆函數(shù)是否為復(fù)用。在公開有標注數(shù)據(jù)集和真實數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果均表明所提方法優(yōu)于基于逆文檔頻率的方法。

發(fā)表于：6/10/2021 2:44:00 PM

面向工控現(xiàn)場應(yīng)用的邊緣網(wǎng)關(guān)架構(gòu)設(shè)計和性能評估[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

工業(yè)現(xiàn)場控制作為邊緣網(wǎng)關(guān)的典型應(yīng)用場景，是物聯(lián)網(wǎng)與人工智能交叉學科的研究熱點。在場景中，傳感器的數(shù)據(jù)經(jīng)過高速無線網(wǎng)絡(luò)匯集至邊緣網(wǎng)關(guān)，算法模塊根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)向設(shè)備發(fā)送控制指令，完成控制閉環(huán)。與傳統(tǒng)網(wǎng)關(guān)僅僅收集和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)相比，邊緣計算網(wǎng)關(guān)還承擔了數(shù)據(jù)加工和控制生成的重要功能，所以其安全與性能顯得尤為重要。針對邊緣網(wǎng)關(guān)中的安全與性能要求，提出了一種工業(yè)邊緣網(wǎng)關(guān)架構(gòu)，該架構(gòu)在基于X86的Linux平臺上進行了模擬仿真和實機測試，結(jié)果表明該邊緣網(wǎng)關(guān)可以滿足工業(yè)現(xiàn)場控制的典型應(yīng)用場景，并滿足了傳統(tǒng)網(wǎng)關(guān)的基準性能。

發(fā)表于：6/10/2021 2:24:06 PM