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基于 HVCMOS工藝的H橋驅(qū)動(dòng)電路版圖設(shè)計(jì)[其他][其他]

介紹了基于HVCMOS工藝的低成本、高集成度、強(qiáng)驅(qū)動(dòng)性能功率集成電路(Power IC，PIC)H橋的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。建立的金屬互連線評(píng)估模型可在設(shè)計(jì)早期對(duì)H橋物理版圖方案進(jìn)行優(yōu)差性判斷，不依賴設(shè)計(jì)后仿真,從而提高設(shè)計(jì)效率。H橋不同互連線設(shè)計(jì)方案的比較結(jié)果表明，多插指陣列器件互連線(M2及以上層金屬)與器件本體的金屬層M1垂直、梯形狀互連結(jié)構(gòu)，能夠提高互連線沿電流流向的有效長寬比，減小寄生電阻。

發(fā)表于：6/1/2021 4:46:00 PM

基于邊緣計(jì)算中極端姿態(tài)和表情的人臉識(shí)別[人工智能][通信網(wǎng)絡(luò)]

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，人臉識(shí)別在支付、工作和安防系統(tǒng)中應(yīng)用的越來越多。在邊緣計(jì)算系統(tǒng)中，為了處理的速度，通常選擇較小的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行人臉識(shí)別，這樣會(huì)導(dǎo)致識(shí)別率低。并且在實(shí)際應(yīng)用中大多都是對(duì)于圖片質(zhì)量較高的人臉可以很好地識(shí)別，但對(duì)于受光照影響較大、表情和姿態(tài)變化大的圖片識(shí)別率不是很高。因此，選擇SqueezeNet輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)層數(shù)小，可以很好地運(yùn)用于邊緣計(jì)算系統(tǒng)中。采用了預(yù)處理的方法來對(duì)圖片進(jìn)行預(yù)處理，然后改進(jìn)了SqueezeNet網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)以及加入了ResNet網(wǎng)絡(luò)中的殘差學(xué)習(xí)方法。最后通過對(duì)LFW和IJB-A數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試，該研究方法明顯提高了識(shí)別率。

發(fā)表于：6/1/2021 4:41:00 PM

一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電信詐騙識(shí)別方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

通信技術(shù)的普及給人們帶來便捷的同時(shí)，電信欺詐行為也急劇增加。由于詐騙行為特征、號(hào)碼類型等與正常業(yè)務(wù)具有極高相似性，傳統(tǒng)基于統(tǒng)計(jì)的電信欺詐檢測(cè)方法難于篩選。提出將用戶通信關(guān)系轉(zhuǎn)換為一組拓?fù)涮卣?，建立通信社交有向圖，將具有統(tǒng)計(jì)特征的頂點(diǎn)表示用戶，具有關(guān)系特征的邊表示他們之間的活動(dòng)。在通信社交圖基礎(chǔ)上，通過圖卷積模塊捕獲用戶的通信行為規(guī)律和通信社交關(guān)系特征，通過池化讀出機(jī)制聚合通信社交網(wǎng)絡(luò)的潛在特征，以識(shí)別電信欺詐行為。真實(shí)通信歷史數(shù)據(jù)驗(yàn)證表明了該方法的有效性。

發(fā)表于：6/1/2021 4:36:00 PM

面向5G的SON 3GPP標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)展[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

為支持廣泛的QoS級(jí)別，需要自動(dòng)調(diào)整5G網(wǎng)絡(luò)以響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)狀況，以保持最佳的性能效率。5G網(wǎng)絡(luò)將擁有比前幾代蜂窩移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)更多的小區(qū)，因此自組織網(wǎng)絡(luò)(Self-Organizing Network，SON)對(duì)于運(yùn)營商管理復(fù)雜的5G網(wǎng)絡(luò)更為重要。介紹了3GPP工作組SA5和RAN針對(duì)5G SON的研究工作，并對(duì)自動(dòng)鄰居關(guān)系、PCI配置、容量和覆蓋率優(yōu)化、負(fù)載平衡優(yōu)化、移動(dòng)魯棒性優(yōu)化、RACH優(yōu)化等關(guān)鍵優(yōu)化技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)闡述。

發(fā)表于：6/1/2021 4:29:00 PM

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的2D人體姿態(tài)估計(jì)綜述[其他][其他]

隨著深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，2D人體姿態(tài)估計(jì)作為其他計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的研究基礎(chǔ)，其檢測(cè)速度和精度對(duì)后續(xù)應(yīng)用落地具有實(shí)際意義。對(duì)近年來基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的2D人體姿態(tài)估計(jì)的方法進(jìn)行梳理介紹，將現(xiàn)有方法分為人體檢測(cè)關(guān)節(jié)點(diǎn)回歸融合算法和人體關(guān)節(jié)點(diǎn)檢測(cè)聚類算法，同時(shí)對(duì)當(dāng)前的主流數(shù)據(jù)集及其評(píng)價(jià)準(zhǔn)則進(jìn)行總結(jié)，最后對(duì)2D人體姿態(tài)估計(jì)當(dāng)前所面臨的困難以及未來的發(fā)展趨勢(shì)做以闡述，為姿態(tài)估計(jì)相關(guān)研究提供一些參考。

發(fā)表于：6/1/2021 4:23:00 PM

面向6G混合云頻譜共享的區(qū)塊鏈技術(shù)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

隨著越來越多的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備需要在有限的頻譜范圍內(nèi)進(jìn)行通信，研究了6G增強(qiáng)超可靠低延遲通信(euRLLC)服務(wù)中的動(dòng)態(tài)頻譜共享問題，并將區(qū)塊鏈技術(shù)與6G混合云相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備之間的頻譜共享。由于區(qū)塊鏈的分布式存儲(chǔ)和可靠性，基于區(qū)塊鏈的動(dòng)態(tài)頻譜共享可以實(shí)現(xiàn)靈活、可行和更高效的頻譜分配。分析了頻譜共享的過程，并提出了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)的euRLLC無線頻譜資源共享結(jié)構(gòu)，包括資源分類、資源調(diào)度、整體模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，通過將區(qū)塊鏈與混合云相結(jié)合，基于公共管理平臺(tái)，使用統(tǒng)一的編碼和識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)來注冊(cè)和管理物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的信息。

發(fā)表于：6/1/2021 4:19:00 PM

面向物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的空天地一體網(wǎng)絡(luò)多層架構(gòu)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

為了滿足全球全面的三維覆蓋和在將來隨時(shí)隨地訪問的長期需求，作為理想網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的空天地一體化網(wǎng)絡(luò)(SAGIN)已成為當(dāng)今世界的重要研究方向。基于未來通信中的典型業(yè)務(wù)場(chǎng)景，首先分析了SAGIN的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和組成，并介紹了實(shí)現(xiàn)SAGIN的關(guān)鍵技術(shù)。最后，對(duì)SAGIN的后續(xù)研究方向進(jìn)行了展望。

發(fā)表于：6/1/2021 4:13:00 PM

B5G/6G通信的IRS技術(shù)綜述[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

智能反射面(IRS)技術(shù)可以顯著增強(qiáng)信號(hào)的覆蓋范圍，是B5G/6G的關(guān)鍵技術(shù)之一。針對(duì)IRS的當(dāng)前理論研究中的關(guān)鍵技術(shù)，重點(diǎn)介紹信道估計(jì)、波束管理以及IRS輔助的NOMA、物理層安全增強(qiáng)方面的研究進(jìn)展，同時(shí)給出了未來的研究方向。

發(fā)表于：6/1/2021 4:05:00 PM

基于群組層次分析法的DNS安全狀態(tài)多級(jí)評(píng)估[其他][其他]

提出一種基于群組層次分析法的多級(jí)評(píng)估體系，全面考察當(dāng)下主流的DNSSEC、惡意域名過濾等DNS安全策略以及系統(tǒng)容災(zāi)部署方式、配置界面容錯(cuò)性等指標(biāo)對(duì)于DNS系統(tǒng)安全性的影響，具備監(jiān)測(cè)項(xiàng)廣泛的優(yōu)點(diǎn)?；谌航M層次分析法，設(shè)置各級(jí)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，得到量化的安全狀態(tài)綜合指標(biāo)，有效評(píng)估以不同形式搭建的DNS系統(tǒng)的安全狀態(tài)。以某電力公司DNS系統(tǒng)改造實(shí)例說明該方法的應(yīng)用過程及評(píng)估結(jié)果，為DNS服務(wù)相關(guān)的改造項(xiàng)目提供可行性論證。

發(fā)表于：5/13/2021 4:29:49 PM

基于顏色分割的發(fā)票識(shí)別與自校正系統(tǒng)研究[其他][其他]

傳統(tǒng)基于二值圖像的框線特征提取信息的票據(jù)識(shí)別技術(shù)，其結(jié)果存在一定的差錯(cuò)率，針對(duì)此問題，提出了基于顏色分割的發(fā)票識(shí)別與驗(yàn)證系統(tǒng)。通過顏色分割和版式分析，將文字區(qū)域、二維碼及圖章等不同區(qū)域進(jìn)行分割，分區(qū)域進(jìn)行識(shí)別處理后，對(duì)發(fā)票關(guān)鍵信息進(jìn)行比對(duì)驗(yàn)證。與傳統(tǒng)的票據(jù)識(shí)別技術(shù)相比，該系統(tǒng)不僅可以完成發(fā)票自動(dòng)識(shí)別，還可以結(jié)合二維碼信息進(jìn)行自我驗(yàn)證，提高了發(fā)票識(shí)別信息的準(zhǔn)確性和完整性。

發(fā)表于：5/13/2021 4:14:10 PM