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GSDCPeleeNet:基于PeleeNet的高效轻量化卷积神经网络

GSDCPeleeNet:基于PeleeNet的高效轻量化卷积神经网络[通信与网络][通信网络]

卷积神经网络在各个领域都发挥着重要的作用,尤其是在计算机视觉领域,但过多的参数数量和计算量限制了它在移动设备上的应用。针对上述问题,结合分组卷积方法和参数共享、密集连接的思想,提出了一种新的卷积算法Group-Shard-Dense-Channle-Wise。利用该卷积算法,在PeleeNet网络结构的基础上,改进出一种高效的轻量化卷积神经网络——GSDCPeleeNet。与其他卷积神经网络相比,该网络在具有更少参数的情况下,几乎不损失识别精度甚至识别精度更高。该网络选取1×1卷积层中卷积核信道方向上的步长s作为超参数,调整并适当地选取该超参数,可以在网络参数量更小的情况下,拥有更好的图像分类效果。

發(fā)表于:2021/3/11 上午10:01:00

基于HLS工具的CNN加速器的设计与优化方法研究

基于HLS工具的CNN加速器的设计与优化方法研究[通信与网络][通信网络]

基于软硬件协同设计的思想,利用HLS工具,在PYNQ-Z2平台上设计并实现了一个卷积神经网络加速器,对卷积运算采用矩阵切割的优化方法,均衡了资源消耗和计算资源,使得加速器的性能达到了最优。利用MNIST数据集对加速器IP核进行性能测试,实验结果表明:对单张图片的测试,该加速器相对于ARM平台实现了5.785的加速效果,对于1 000张图片的测试则可达到9.72的加速效果,随着测试图片数量的不断增加,加速器的性能也将越来越优。

發(fā)表于:2021/3/11 上午9:54:00

大数据对5G网络及服务优化的驱动作用

大数据对5G网络及服务优化的驱动作用[通信与网络][5G]

5G网络本身属于移动通信网络,经过网络传输模式全面升级与转型后的5G网络能够保证达到更短的通信延时效果,提升移动通信质量并且创造快捷化的全新通信网络运行模式。具体对于网络服务模式在实施整体优化与改造的目前实践中,基本举措就是融入大数据的重要驱动技术手段,充分依托大数据手段与平台来优化网络服务的总体实施效果,创造网络用户的最佳移动通信体验。

發(fā)表于:2021/3/10 上午9:41:00

智能内生6G网络:架构、用例和挑战

智能内生6G网络:架构、用例和挑战[通信与网络][通信网络]

为满足不断增长的新型业务需求,促进通信技术与垂直行业深度融合,移动通信网络将逐渐向智能化演进,在6G时代有望形成内生智能。然而,目前研究大多侧重基于人工智能的传输和网络优化方法,较少探讨如何在架构设计层面高效支撑人工智能方法的实施。为此,介绍了目前工业界和学术界在智能内生网络架构方面的进展,并对智能内生网络的应用前景和挑战进行了展望。

發(fā)表于:2021/3/10 上午9:23:00

面向6G网络的可信需求与应用场景研究

面向6G网络的可信需求与应用场景研究[通信与网络][通信网络]

基于5G网络应用现状及技术发展趋势分析,提出网络可信是6G网络重要发展趋势之一,并对比分析了网络可信与网络安全的概念内涵,阐述网络安全基于“有罪假设”的本质及其在下一代网络应用中面临的困境,提出基于“无罪假设”的网络可信在下一代网络应用中的必要性。最后面向6G网络工作频段提升、建设运维成本增加、天地一体化等发展趋势,对6G网络共建共享、天地互联、超大规模物联网中面向网络的可信需求进行系统分析。

發(fā)表于:2021/3/9 下午1:10:00

6G需求、愿景与应用场景探讨

6G需求、愿景与应用场景探讨[通信与网络][通信网络]

随着5G网络在全球的大规模商用,很多机构和组织开始启动对6G研究。在分析目前5G通信系统所面临的挑战的基础上,探讨了6G需求、愿景和应用场景,并对6G的性能指标进行了探讨。

發(fā)表于:2021/3/9 下午1:02:00

基于FPGA的PPM调制解调系统设计

基于FPGA的PPM调制解调系统设计[模拟设计][其他]

针对旋转件参数的测试及传输,提出了一种基于FPGA红外数据传输的PPM调制解调系统的设计,并且在数据传输过程中加入了CRC校验,增加了数据传输过程的准确性。设计采用了Altera(Intel)的Cyclone10系列的10CL016YU256C8芯片,具有高速、高带宽、高容量等特点,适用于高速数据通信。通过Quartus II开发平台,用Verilog HDL硬件描述语言编写相应的调制、解调以及CRC校验程序。介绍了4PPM调制、解调的算法,以及CRC-CCITT校验码的算法,并通过Modelsim对系统进行了时序仿真,仿真结果验证了设计的正确性。

發(fā)表于:2021/3/3 上午9:19:00

用于单兵手持式终端的平面化四天线系统设计

用于单兵手持式终端的平面化四天线系统设计[模拟设计][通信网络]

以目前单兵手持终端的小型化、高集成度需求为应用牵引,围绕基于单兵手持终端天线系统的平面化集成设计展开研究。针对目前单兵手持终端天线系统独立封装、集成度低的问题,研制了包含收发自组网、卫星导航及卫星通信四个天线的平面化天线系统,采用平面印刷单极子代替具有三维结构的收发自组网天线,采用线极化的水平偶极子替代常用的三维圆极化螺旋天线。仿真和实测结果表明,该平面化四天线系统可以实现自组网频段内的水平全向的覆盖,在卫星导航及通信频段内可以覆盖上半空间,可被用于单兵手持终端设备中以提高设备的集成度。

發(fā)表于:2021/3/3 上午9:12:00

高功率密度超薄开关电源设计

高功率密度超薄开关电源设计[模拟设计][其他]

平面变压器具有体积小、漏感低、转换效率高、散热性能好等优势,平面变压器设计方案很适合超薄开关电源的设计。以反激变换器为主电路,以SG6742为主控芯片,采用平面变压器研制了一台19.8 V/(2.31 A)高功率密度,超薄开关电源,给出了变压器的参数选择和平面变压器的PCB设计。电路测试结果表明该反激式电源具有88 V~264 V的宽输入电压,输出电压纹波小,在宽电压输入范围下效率大于87%。

發(fā)表于:2021/3/2 上午9:12:00

基于FPGA的卷积神经网络并行加速器设计

基于FPGA的卷积神经网络并行加速器设计[模拟设计][其他]

近年来,卷积神经网络在许多领域中发挥着越来越重要的作用,然而功耗和速度是限制其应用的主要因素。为了克服其限制因素,设计一种基于FPGA平台的卷积神经网络并行加速器,以Ultra96-V2 为实验开发平台,而且卷积神经网络计算IP核的设计实现采用了高级设计综合工具,使用Vivado开发工具完成了基于FPGA的卷积神经网络加速器系统设计实现。通过对GPU和CPU识别率的对比实验,基于FPGA优化设计的卷积神经网络处理一张图片的时间比CPU要少得多,相比GPU功耗减少30倍以上,显示了基于FPGA加速器设计的性能和功耗优势,验证了该方法的有效性。

發(fā)表于:2021/3/2 上午9:04:00

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