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面向移動(dòng)邊緣計(jì)算基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的計(jì)算卸載算法[其他][其他]

針對(duì)移動(dòng)邊緣計(jì)算(Mobile Edge Computing，MEC)的計(jì)算卸載決策的問(wèn)題，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法提出了一個(gè)在多用戶的MEC系統(tǒng)中的計(jì)算卸載決策算法(Offloading Decision algorithm based on Reinforcement Learning，ODRL)。ODRL算法根據(jù)任務(wù)模型、計(jì)算模型以及信道狀態(tài)對(duì)任務(wù)進(jìn)行卸載決策，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法求解最優(yōu)計(jì)算卸載策略。仿真結(jié)果證明了所提出的ODRL算法與基線策略相比，具有更低的系統(tǒng)總成本。

發(fā)表于：2/23/2021 9:12:00 AM

基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智慧工地[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

調(diào)查石油管道工程工地管理現(xiàn)狀，對(duì)現(xiàn)階段工地管理問(wèn)題進(jìn)行分析并明確了突出問(wèn)題，同時(shí)得到了工地管理需求，以需求為依據(jù)，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能及BIM等前沿技術(shù)構(gòu)建了智慧工地架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集處理、施工過(guò)程可視化、施工過(guò)程實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和各參與方協(xié)同作業(yè)。通過(guò)云計(jì)算、大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、存儲(chǔ)、分析、挖掘，輔助管理者決策，利用BIM模型集成各類信息，協(xié)同多方人員工作，實(shí)現(xiàn)工程目標(biāo)集成管理，轉(zhuǎn)變現(xiàn)有工地管理模式，推進(jìn)現(xiàn)有工地逐步邁向標(biāo)準(zhǔn)化、科學(xué)化、智慧化。

發(fā)表于：2/22/2021 9:07:00 AM

基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的寵物防丟可穿戴設(shè)備系統(tǒng)[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

為解決寵物丟失、找回困難的問(wèn)題，提出了一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)寵物防丟可穿戴設(shè)備的設(shè)計(jì)。該系統(tǒng)近距離內(nèi)，通過(guò)低功耗藍(lán)牙4.2模塊實(shí)現(xiàn)手機(jī)微信小程序控制播放可穿戴設(shè)備的音樂以及點(diǎn)亮炫彩LED燈，提示寵物所處的位置,同時(shí)可以借助語(yǔ)音識(shí)別模塊，使用喚醒詞喚醒系統(tǒng)，用戶說(shuō)出二級(jí)關(guān)鍵詞也可完成上述操作。在藍(lán)牙信號(hào)范圍之外，在微信小程序查看寵物可穿戴設(shè)備上GPS+GPRS定位模塊采集的定位及速度信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該設(shè)計(jì)系統(tǒng)功能完善，微信小程序端藍(lán)牙控制距離達(dá)到80 m，可穿戴設(shè)備GPS定位精度誤差控制在2 m以內(nèi)，語(yǔ)音識(shí)別功能穩(wěn)定性良好，能夠幫助主人及時(shí)尋找和控制寵物，避免寵物丟失造成的安全隱患和財(cái)產(chǎn)損失。

發(fā)表于：2/22/2021 8:54:00 AM

面向工控的協(xié)議解析方法應(yīng)用研究[其他][其他]

根據(jù)工控環(huán)境特點(diǎn)，通過(guò)分析現(xiàn)有的協(xié)議解析方法，提出了兩種面向工控的協(xié)議解析方法，分別為針對(duì)網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)包的網(wǎng)絡(luò)報(bào)文序列解析法和基于對(duì)目標(biāo)應(yīng)用程序進(jìn)行二進(jìn)制分析的協(xié)議解析法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)工控協(xié)議的語(yǔ)義級(jí)解析。最后進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)，證明了方法的有效性。

發(fā)表于：2/20/2021 5:09:00 PM

基于TGAM的無(wú)線腦電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)[其他][其他]

針對(duì)飛行人員日常模擬訓(xùn)練時(shí)監(jiān)測(cè)裝置便攜式、無(wú)線化的特殊要求，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于腦波模塊TGAM的無(wú)線腦電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。采用Nordic 2.4G超低功耗無(wú)線平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了采集設(shè)備與監(jiān)測(cè)電腦之間的無(wú)線傳輸。系統(tǒng)具有低功耗、小型化、易使用的特點(diǎn)，可實(shí)時(shí)監(jiān)控飛行員模擬訓(xùn)練期間的腦電圖并反饋專注度和冥想度指標(biāo)。

發(fā)表于：2/20/2021 11:18:00 AM

二值VGG卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器優(yōu)化設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

基于FPGA的二值卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器研究大多是針對(duì)小尺度的圖像輸入，而實(shí)際應(yīng)用主要以YOLO、VGG等大尺度的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為骨干網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)從網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹⒘魉€等層面對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，從而解決邏輯資源以及性能瓶頸，實(shí)現(xiàn)輸入尺度更大、網(wǎng)絡(luò)層次更深的二值VGG神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器。采用CIFAR-10數(shù)據(jù)集對(duì)基于FPGA的VGG卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器優(yōu)化設(shè)計(jì)進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了81%的識(shí)別準(zhǔn)確率以及219.9 FPS的識(shí)別速度，驗(yàn)證了優(yōu)化方法的有效性。

發(fā)表于：2/20/2021 11:10:00 AM

融合多特征TFIDF文本分析的汽車造型需求提取方法[其他][其他]

針對(duì)汽車造型智能設(shè)計(jì)領(lǐng)域中如何有效提取用戶需求的問(wèn)題，提出一種融合多特征TFIDF(詞頻-逆向文件頻率)文本分析的汽車造型需求提取方法。首先，通過(guò)基于互信息與邊界自由度獲取大量未登錄的專業(yè)詞匯，優(yōu)化和修正簡(jiǎn)單分詞后的詞匯；然后針對(duì)經(jīng)典TFIDF算法的局限性，引入詞匯特征因素與情感特征因素，獲取用戶需求特征候選集；最后根據(jù)設(shè)定的閾值得到有效的用戶需求。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，融合多特征TFIDF文本分析算法在特征提取方面有一定優(yōu)勢(shì)，能有效提取文本中關(guān)于汽車造型的用戶需求。

發(fā)表于：2/8/2021 11:47:00 AM

一種基于鴿群優(yōu)化算法的入侵檢測(cè)技術(shù)[其他][其他]

群體智能在解決非確定性多項(xiàng)式(NP)問(wèn)題或搜索空間過(guò)大的問(wèn)題時(shí)有著顯著優(yōu)勢(shì)。將鴿群優(yōu)化(Pigeon Inspired Optimization，PIO)算法應(yīng)用于入侵檢測(cè)系統(tǒng)的特征選擇中。提出基于Sigmoid的PIO(SPIO)和基于Cosine余弦相似度的PIO(CPIO)算法對(duì)入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)集KDDCUP99進(jìn)行特征選擇，并用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，建立模型并評(píng)估結(jié)果。

發(fā)表于：2/8/2021 11:31:00 AM

5G終端天線結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)綜述[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

主要介紹5G天線的現(xiàn)狀，展示了近十年來(lái)幾種主流的智能終端天線的設(shè)計(jì)方式，以MIMO天線、頻率可重置天線和縫隙天線為主，闡述了它們的工作模式、原理和相應(yīng)優(yōu)缺點(diǎn)，并對(duì)天線設(shè)計(jì)中去耦合和帶寬拓展兩個(gè)重要技術(shù)做了詳細(xì)介紹，最后對(duì)未來(lái)5G天線的發(fā)展趨勢(shì)和可能改進(jìn)進(jìn)行了展望。

發(fā)表于：2/7/2021 1:33:00 PM

TSV可靠性綜述[其他][其他]

對(duì)硅通孔(Through Silicon Via，TSV)技術(shù)的可靠性進(jìn)行了綜述，主要分為三個(gè)方面：熱應(yīng)力，工藝和壓阻效應(yīng)。TSV熱應(yīng)力可靠性問(wèn)題體現(xiàn)在不同材料之間的熱膨脹系數(shù)差異較大，過(guò)大的熱應(yīng)力可能導(dǎo)致界面分層和裂紋;TSV工藝可靠性體現(xiàn)在側(cè)壁的連續(xù)性以及填充銅的質(zhì)量;有源區(qū)中載流子的遷移率會(huì)受到TSV熱應(yīng)力的影響。在TSV周圍規(guī)定一個(gè)保持區(qū)域(Keep-Out Zone，KOZ)。KOZ設(shè)置為載流子遷移率不超過(guò)5%的區(qū)域。當(dāng)載流子遷移率超過(guò)5%，可能會(huì)導(dǎo)致電路的時(shí)序被破壞，使集成電路失效。

發(fā)表于：2/7/2021 1:23:00 PM