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一種基于狀態(tài)預(yù)測(cè)的多線(xiàn)程數(shù)據(jù)過(guò)濾算法[人工智能][其他]

數(shù)據(jù)過(guò)濾算法在大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域有著重要的作用。基于正則表達(dá)式匹配技術(shù)的數(shù)據(jù)過(guò)濾算法憑借強(qiáng)大的特征表達(dá)能力適合于處理大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)。然而，傳統(tǒng)的正則表達(dá)式匹配過(guò)程為串行匹配，造成性能低，無(wú)法滿(mǎn)足現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理的需求。針對(duì)傳統(tǒng)正則表達(dá)式匹配性能低的問(wèn)題，提出一種基于多線(xiàn)程和狀態(tài)預(yù)測(cè)的正則表達(dá)式加速匹配算法，稱(chēng)之為μFA：基于向量指令執(zhí)行字符值比較，獲取可直接跳過(guò)的信任字符數(shù)。同時(shí)，基于多線(xiàn)程加速和狀態(tài)猜測(cè)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)字符串的分段匹配處理，通過(guò)圈定字符危險(xiǎn)區(qū)域，研判各分段最終匹配結(jié)果的正確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，μFA算法的吞吐率是原始DFA算法的10.12~91.36倍、ßFA算法的1.08~2.97倍。

發(fā)表于：2024/12/16 16:22:38

融合圖文預(yù)訓(xùn)練的漢越多模態(tài)神經(jīng)機(jī)器翻譯[人工智能][消費(fèi)電子]

由于漢語(yǔ)和越南語(yǔ)之間存在顯著的語(yǔ)法差異及語(yǔ)料稀缺，漢越神經(jīng)機(jī)器翻譯任務(wù)面臨名詞翻譯不準(zhǔn)確的挑戰(zhàn)。提出了一種新穎的多模態(tài)神經(jīng)機(jī)器翻譯方法，該方法融合了文本預(yù)訓(xùn)練模型和視覺(jué)語(yǔ)言聯(lián)合預(yù)訓(xùn)練模型。通過(guò)文本預(yù)訓(xùn)練模型，能夠捕獲深層的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義；而視覺(jué)語(yǔ)言聯(lián)合訓(xùn)練模型則提供了與文本相關(guān)聯(lián)的視覺(jué)上下文，這有助于模型更準(zhǔn)確地理解和翻譯名詞。兩種模型通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)潔高效的映射網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，并通過(guò)Gumbel門(mén)控模塊動(dòng)態(tài)地整合多模態(tài)信息，以?xún)?yōu)化翻譯輸出。在漢越及越漢翻譯任務(wù)中，該方法相比傳統(tǒng)Transformer模型分別提升了7.13和4.27的BLEU值。

發(fā)表于：2024/12/16 16:15:57

高速以太網(wǎng)均衡技術(shù)的綜述與思考[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

由于云計(jì)算、以太網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的廣泛運(yùn)用產(chǎn)生的數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)，大型數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的有線(xiàn)輸入輸出（I/O）帶寬需求迅速增長(zhǎng)，高速以太網(wǎng)的發(fā)展順應(yīng)了網(wǎng)絡(luò)流量的快速增長(zhǎng)趨勢(shì)。而隨著以太網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸速率的提升，對(duì)串行鏈路的信號(hào)完整性挑戰(zhàn)性進(jìn)一步增大。針對(duì)高速傳輸下以太網(wǎng)均衡技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)，聚焦于各類(lèi)均衡技術(shù)，對(duì)各類(lèi)均衡技術(shù)進(jìn)行深入分析，探討各類(lèi)均衡器的工作原理和特性以及闡述了這些均衡器在高速傳輸環(huán)境中的適用場(chǎng)景，為未來(lái)高速以太網(wǎng)均衡器的發(fā)展和優(yōu)化提供了參考，以更好地滿(mǎn)足通信中不斷增長(zhǎng)的對(duì)更高的傳輸效率和更低的誤碼率的需求。

發(fā)表于：2024/12/16 16:06:59

基于UVM的時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)交換芯片的驗(yàn)證架構(gòu)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][通信網(wǎng)絡(luò)]

基于UVM驗(yàn)證方法學(xué)、自動(dòng)化比對(duì)和覆蓋率驅(qū)動(dòng)的驗(yàn)證思想，構(gòu)建了一個(gè)用于時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)（TSN）交換芯片的系統(tǒng)驗(yàn)證架構(gòu)。該架構(gòu)采用分類(lèi)和流水處理數(shù)據(jù)報(bào)文方法，結(jié)合流量檢測(cè)、時(shí)間槽檢測(cè)和數(shù)據(jù)報(bào)文自動(dòng)化比對(duì)方案，成功支撐TSN業(yè)務(wù)系統(tǒng)驗(yàn)證方法落地，保證了系統(tǒng)驗(yàn)證完備性。芯片回片經(jīng)測(cè)試滿(mǎn)足商用需求，再次論證了驗(yàn)證架構(gòu)的完備性。

發(fā)表于：2024/12/16 15:55:41

基于自適應(yīng)優(yōu)化的高速交叉矩陣設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

提出了一種基于自適應(yīng)優(yōu)化的交叉矩陣傳輸設(shè)計(jì)，采用AHB協(xié)議并引入自適應(yīng)突發(fā)傳輸調(diào)整和自適應(yīng)優(yōu)先級(jí)調(diào)整的創(chuàng)新機(jī)制。通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整突發(fā)傳輸?shù)拈L(zhǎng)度和優(yōu)先級(jí)分配，實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)流的有效管理，提升了系統(tǒng)的帶寬利用率和傳輸效率。對(duì)該設(shè)計(jì)進(jìn)行前端仿真和后端布局布線(xiàn)，仿真驗(yàn)證了該方法在不同負(fù)載環(huán)境下的優(yōu)越性，能夠優(yōu)化總線(xiàn)資源分配，提升傳輸速度，降低總體功耗。

發(fā)表于：2024/12/16 15:45:27

DRAM研究現(xiàn)狀與發(fā)展方向[模擬設(shè)計(jì)][通信網(wǎng)絡(luò)]

動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器（DRAM）因其高存儲(chǔ)密度和成本效益，在現(xiàn)代大規(guī)模計(jì)算機(jī)和超高速通信系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用。主要介紹動(dòng)態(tài)DRAM的發(fā)展歷程、關(guān)鍵技術(shù)、國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展以及未來(lái)發(fā)展方向。首先，介紹了DRAM的分類(lèi)、基本單元結(jié)構(gòu)、工作原理。其次，詳細(xì)介紹了DDR SDRAM的關(guān)鍵性能指標(biāo)以及專(zhuān)用DRAM的發(fā)展。然后，介紹了提高DRAM訪(fǎng)問(wèn)速度、容量與密度的創(chuàng)新DRAM架構(gòu)和技術(shù)，以及無(wú)電容存儲(chǔ)單元結(jié)構(gòu)、3D堆疊DRAM技術(shù)以及Rowhammer安全問(wèn)題及其防御機(jī)制。最后，展望了DRAM技術(shù)的未來(lái)發(fā)展方向，闡述了為了應(yīng)對(duì)日益增長(zhǎng)的高速、低功耗和高可靠性的存儲(chǔ)需求，對(duì)現(xiàn)有DRAM技術(shù)的進(jìn)行深入研究和創(chuàng)新的重要性。

發(fā)表于：2024/12/16 15:35:53

高速車(chē)載數(shù)據(jù)傳輸物理層接口芯片標(biāo)準(zhǔn)綜述[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

作為實(shí)現(xiàn)汽車(chē)智能化的關(guān)鍵技術(shù)之一，高速、高可靠性、低時(shí)延的車(chē)載數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)正獲得越來(lái)越多的關(guān)注；同時(shí)，對(duì)于打破私有協(xié)議壟斷、增強(qiáng)設(shè)備間互聯(lián)互通的需求日益增長(zhǎng)，推動(dòng)著車(chē)載數(shù)據(jù)傳輸公有標(biāo)準(zhǔn)的制定成為了國(guó)內(nèi)外標(biāo)準(zhǔn)組織的研究熱點(diǎn)。首先介紹了車(chē)載數(shù)據(jù)傳輸鏈路的特點(diǎn)，接著聚焦于高速車(chē)載數(shù)據(jù)傳輸物理層接口芯片標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)主要標(biāo)準(zhǔn)組織及其標(biāo)準(zhǔn)的制定情況進(jìn)行了綜述，并對(duì)各標(biāo)準(zhǔn)的主要性能指標(biāo)與物理層技術(shù)進(jìn)行了分析與對(duì)比。

發(fā)表于：2024/12/16 15:26:15

基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)歸一化最小和LDPC長(zhǎng)碼譯碼[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

LDPC碼是一種應(yīng)用廣泛的高性能糾錯(cuò)碼，近年來(lái)基于深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的LDPC譯碼成為研究熱點(diǎn)?；贑CSDS標(biāo)準(zhǔn)的（512，256）LDPC碼，首先研究了傳統(tǒng)的SP、MS、NMS、OMS的譯碼算法，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建奠定基礎(chǔ)。然后研究基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)（DD）的譯碼方法，即采用大量信息及其經(jīng)編碼、調(diào)制、加噪的LDPC碼作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)在多層感知層（MLP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練。為解決數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法誤碼率高的問(wèn)題，又提出了將NMS算法映射到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)歸一化最小和（NNMS）譯碼，取得了比NMS更優(yōu)秀的誤碼性能，信道信噪比為3.5 dB時(shí)誤碼率下降85.19%。最后研究了提升NNMS網(wǎng)絡(luò)的SNR泛化能力的改進(jìn)訓(xùn)練方法。

發(fā)表于：2024/12/16 15:11:05

10G以太網(wǎng)的信號(hào)處理關(guān)鍵技術(shù)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

隨著AI PC、Wi-Fi路由器、GPON等產(chǎn)品的快速升級(jí)，高速有線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)作為網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分，以太網(wǎng)物理層芯片需要提供更高的傳輸速率，更好地滿(mǎn)足大數(shù)據(jù)時(shí)代下日益增長(zhǎng)的帶寬需求。10G以太網(wǎng)技術(shù)將成為下一代以太網(wǎng)技術(shù)的重點(diǎn)發(fā)展方向。10G以太網(wǎng)芯片的研發(fā)需要攻克高速信號(hào)完整性、低功耗設(shè)計(jì)等一系列技術(shù)難題。圍繞10G以太網(wǎng)PHY芯片的信號(hào)處理關(guān)鍵問(wèn)題，首先介紹10G以太網(wǎng)的相關(guān)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)背景，然后討論10G以太網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)需求，接著重點(diǎn)闡述10G以太網(wǎng)物理層信號(hào)處理的關(guān)鍵技術(shù)。最后對(duì)全文進(jìn)行總結(jié)并探討未來(lái)高速以太網(wǎng)的進(jìn)一步發(fā)展。

發(fā)表于：2024/12/16 15:00:21

遺傳基因信息的私人財(cái)產(chǎn)性法律保護(hù)證成[其他][其他]

公民的基因權(quán)利明確直接地反映并體現(xiàn)并維護(hù)人的生命尊嚴(yán)。隨著生物技術(shù)更新迭代，遺傳基因信息作為特殊的敏感個(gè)人信息，不僅具有高度識(shí)別性，更與個(gè)人權(quán)益息息相關(guān)。我國(guó)在遺傳基因信息的保護(hù)上亟需明晰的法律保護(hù)路徑。以美國(guó)關(guān)于遺傳基因信息的法治脈絡(luò)為向?qū)?，可以看到《美?guó)憲法第四修正案》（Fourth Amendment to the United States Constitution）對(duì)公民財(cái)產(chǎn)性權(quán)益的補(bǔ)正，覆蓋遺傳基因信息的保護(hù)需求。借鑒其他建立在隱私利益基礎(chǔ)上的財(cái)產(chǎn)權(quán)，我國(guó)應(yīng)當(dāng)通過(guò)立法構(gòu)建遺傳基因信息的財(cái)產(chǎn)權(quán)保護(hù)路徑，在尊重公民個(gè)體生命尊嚴(yán)的基礎(chǔ)上為基因科技的革新服務(wù)。

發(fā)表于：2024/11/27 16:33:15