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一種高耐壓SPST天線調諧開關設計

一種高耐壓SPST天線調諧開關設計[其他][其他]

設計實現(xiàn)了一款高耐壓單刀單擲天線調諧開關,用于Sub-6 GHz的天線孔徑調諧、阻抗調諧以及寬帶開關。設計采用串-并聯(lián)和體區(qū)自適應偏置結構,兼顧插入損耗和隔離度;此外基于傳統(tǒng)的堆疊結構進行改進,通過設計各級晶體管的尺寸不均勻,極大程度地提高了開關并聯(lián)支路承受電壓的能力;通過采用兩級偏置網絡,減小了柵端和體端的泄露從而削弱關斷狀態(tài)下寄生電容不等效應,最終實現(xiàn)支路電壓耐受能力的提高。所提出的設計采用130 nm SOI CMOS工藝,仿真結果表明工作頻率為0.1 GHz~5 GHz,導通電阻為1.24 Ω,關斷電容為112 fF,插入損耗為0.14~0.48 dB,隔離度帶內大于30 dB,電壓承受能力大于60 V。

發(fā)表于:5/13/2021 3:37:31 PM

基于分層信息過濾的生成式文本摘要模型

基于分層信息過濾的生成式文本摘要模型[其他][其他]

文本摘要模型的輸入數(shù)據(jù)中通常包含被視為噪聲的冗余信息,對輸入數(shù)據(jù)中的噪聲進行過濾可以提高摘要模型的表現(xiàn)。提出了基于動態(tài)路由指導的分層信息過濾(Dynamic Routing Based Hierarchical Information Filtering,DRBHIF)層,該層首先通過動態(tài)路由模塊根據(jù)編碼器的輸出動態(tài)地計算全局向量,然后根據(jù)全局向量從詞層面和語義層面對輸入文本中的噪聲進行過濾。具體來說,首先通過全局向量和編碼器的輸出從詞層面上對原文中的關鍵字進行選擇,然后通過雙門語義噪聲過濾算法在語義層面上進行噪聲過濾。在Gigaword和CNN/Daily Mail兩個數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明,DRBHIF能夠有效地對輸入文本中的噪聲進行過濾,并且能提升摘要模型的表現(xiàn)。

發(fā)表于:5/13/2021 3:26:00 PM

基于距離正則化的單視圖三維重建

基于距離正則化的單視圖三維重建[通信與網絡][通信網絡]

針對從一張物體有限的二維RGB圖像信息中還原物體的三維形狀信息,提出了基于距離正則化的單視圖三維重建。利用二維卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)設計圖像編碼器和三維卷積神經網絡設計殘差塊,再利用殘差塊為基礎設計三維形狀生成器,即三維殘差生成器。給定一張物體的二維RGB圖像,首先使用圖像編碼器提取RGB圖像的語義信息;然后,三維形狀生成器使用語義信息,恢復RGB圖像中物體的三維形狀信息。同時,提出了距離規(guī)則化損失,在訓練過程中,保證三維物體形狀重建質量。實驗結果顯示,本方法在交并比(Intersection over Union,IoU)評價指標上超過了之前最好的方法。

發(fā)表于:5/13/2021 3:07:52 PM

基于AE-SVM的嗅覺描述符分類

基于AE-SVM的嗅覺描述符分類[其他][其他]

嗅覺產生于人們對化學物質氣味的感知。然而,由于氣味的復雜性,人們至今還難以理清嗅覺描述符和各種物理化學參數(shù)之間的映射關系。因此,沒有建立起根據(jù)物理化學特性來預測化學物質的氣味描述的通用方法。設計了一種基于AE-SVM(Autoencoder- Support Vector Networks,AE-SVM)的預測模型,該模型使用自動編碼器提取質譜數(shù)據(jù)的特征,解決質譜數(shù)據(jù)高維稀疏的問題,并用支持向量機進行分類。結果表明,AE-SVM利用化學物質的質譜數(shù)據(jù)成功預測嗅覺描述符,并且準確度達到85.71%,對于理解化學物質和嗅覺描述符之間映射關系具有較為重要意義。

發(fā)表于:5/13/2021 2:55:00 PM

基于實時數(shù)據(jù)流特征提取的設備能耗異常識別算法研究

基于實時數(shù)據(jù)流特征提取的設備能耗異常識別算法研究[其他][其他]

能耗設備的節(jié)能是企業(yè)節(jié)能減排中非常重要的一環(huán),及時發(fā)現(xiàn)能耗設備運行中出現(xiàn)的異常,對減少不必要的企業(yè)能耗具有重要意義。利用采集到的設備實時能耗數(shù)據(jù)流,提出了一種基于多特征提取的設備能耗異常識別分類方法。首先,對樣本數(shù)據(jù)提取了低能耗時間比、高能耗時間量、DTW距離等特征量,隨后利用孤立森林算法和K-means聚類算法對每條樣本數(shù)據(jù)進行類型標定,最后構建了注意力機制與LSTM相結合的設備能耗異常分類算法。實驗結果表明,該算法的分類正確率達到了97.76%,可以高效識別出不同類型的設備能耗異常,從而為企業(yè)及時作出處理、減少能耗損失提供了決策依據(jù)。

發(fā)表于:5/13/2021 2:49:21 PM

基于NSST和NLMF的多聚焦圖像融合

基于NSST和NLMF的多聚焦圖像融合[其他][其他]

為對融合圖像的信息豐富度、邊緣清晰度以及視覺效果作進一步的提升,設計了一種基于非下采樣剪切波變換(NSST)結合非局部均值濾波(NLMF)的多聚焦圖像融合算法。首先,將源圖像通過NSST變換進行多尺度、多方向分解得到高、低頻子帶系數(shù)。其次,對低頻子帶系數(shù)采用局部區(qū)域的改進拉普拉斯能量和以及非局部均值濾波融合方法構建低頻子帶系數(shù)融合權重;對高頻子帶系數(shù)采用基于相關系數(shù)的空間頻率與能量相結合的融合規(guī)則,再加以相位一致性規(guī)則,構建高頻子帶系數(shù)融合權重;最后,通過NSST反變換得到最終融合圖像。從三組不同聚焦圖像的實驗結果來看,所提算法不論是在主觀視覺上,還是在客觀評價上,融合圖像的輪廓、紋理等信息保留度以及視覺清晰度都有較好的提升。

發(fā)表于:5/13/2021 2:39:41 PM

當前網絡空間安全技術發(fā)展現(xiàn)狀及思考

當前網絡空間安全技術發(fā)展現(xiàn)狀及思考[通信與網絡][信息安全]

隨著全球網絡信息化進程的加快,網絡空間安全問題日益突出,網絡空間安全技術的發(fā)展備受關注。首先從三個領域概述了網絡空間安全技術發(fā)展現(xiàn)狀,包括“卡脖子”安全技術、新技術及其安全、安全基礎研究平臺,然后系統(tǒng)梳理了當前網絡空間安全發(fā)展存在的問題,最后針對我國網絡空間安全技術發(fā)展面臨的實際問題給出了具體建議。

發(fā)表于:5/13/2021 2:27:00 PM

網絡安全智能決策系統(tǒng)設計

網絡安全智能決策系統(tǒng)設計[通信與網絡][信息安全]

隨著云計算、物聯(lián)網、大數(shù)據(jù)等新興技術日漸成熟,網絡環(huán)境也變得日益復雜。面對海量安全數(shù)據(jù),人力已經難以詳盡分析,導致做出的決策具有局限性、安全事件響應速度慢以及處置不及時等問題。文章立足于網絡安全智能決策,在現(xiàn)有研究的基礎上開展系統(tǒng)設計和研究工作。提出了網絡安全智能決策系統(tǒng)的整體架構,設計了網絡安全智能決策引擎,能夠對網絡當前的安全態(tài)勢進行智能化分析,更加快速、合理地進行決策和響應,并針對分布式大規(guī)模網絡環(huán)境對系統(tǒng)架構進行了拓展,形成了層次化的網絡安全智能決策系統(tǒng)部署架構,為實施網絡空間安全智能決策做了有益探索。

發(fā)表于:5/13/2021 2:20:22 PM

基于區(qū)塊鏈的傳染病風險管理方案

基于區(qū)塊鏈的傳染病風險管理方案[通信與網絡][信息安全]

為控制疫情傳播,傳統(tǒng)的傳染病風險管理方案大多采用中心化的管理模式,該模式存在著隱私信息易泄露、數(shù)據(jù)易被篡改、信息難以有效利用等問題。隨著區(qū)塊鏈技術的發(fā)展,其去中心化、防篡改、可追溯的特性為解決上述問題提供了新的思路。基于區(qū)塊鏈技術,提出一種安全、高效的傳染病風險管理方案。方案利用隱私集合計算對數(shù)據(jù)進行處理,并利用區(qū)塊鏈技術對數(shù)據(jù)進行記錄,在保護隱私數(shù)據(jù)安全的同時,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效處理,為更好地防控突發(fā)性傳染病提供了技術保障。

發(fā)表于:5/13/2021 2:11:34 PM

The DAO事件的形式化分析

The DAO事件的形式化分析[通信與網絡][信息安全]

隨著區(qū)塊鏈應用的推廣與深入,智能合約的作用越來越突出,智能合約的安全問題也更加突顯。由于區(qū)塊鏈不可篡改的特點,智能合約一旦部署不可更改。在開發(fā)階段保證智能合約的可靠性顯得尤為重要。在The DAO事件中,由于智能合約中存在一種被稱為重入漏洞的錯誤,黑客得以竊取在當時價值巨大的以太幣。通過形式化分析來更清晰地展示重入漏洞的特點及重入攻擊行為,并以此為例介紹基于模型檢測技術的智能合約形式化驗證方法。

發(fā)表于:5/13/2021 1:36:37 PM

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