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基于RISC-V的硬件管理控制器設計[嵌入式技術][工業(yè)自動化]

隨著云計算、大數(shù)據(jù)等先進計算產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，基于硬件的管理模式實現(xiàn)智能化管理具有重要意義?；赗ISC-V核心設計實現(xiàn)一種硬件管理控制芯片，利用網(wǎng)絡通信工具，實現(xiàn)對應用系統(tǒng)的有效管理?；赨VM驗證方法學構建驗證平臺進行仿真驗證，基于FPGA構建芯片原型驗證平臺與上位機進行協(xié)同驗證與穩(wěn)定性測試。物理設計采用40 nm工藝，設計頻率為250 MHz。

發(fā)表于：6/24/2024 1:03:14 PM

基于SiP技術的信號處理通道設計[模擬設計][航空航天]

隨著軍用無人機等航電系統(tǒng)不斷朝著小型化、智能化、綜合化的方向發(fā)展，如何有效滿足裝備的低SWaP（Size，Weight and Power）要求成為一大難題。介紹了某型寬帶綜合化數(shù)字預處理模塊的研制，利用“裸芯片+高密度基板”系統(tǒng)級封裝（SiP）的方式對信號處理平臺（DSP、FPGA、SerDes和DDR芯片）進行集成，替代目前業(yè)界普遍采用的“封裝芯片+印制板+平面集成”的傳統(tǒng)方式，實現(xiàn)寬帶綜合化數(shù)字信號處理模塊的高密度集成。在主要性能指標（可編程邏輯資源、定點處理能力、浮點處理能力、數(shù)據(jù)傳輸速率）不變的情況下，使得信號處理模塊的面積降低為45 mm×45 mm，重量降低到103 g。

發(fā)表于：6/24/2024 1:03:13 PM

基于國密SM3算法的安全芯片設計與實現(xiàn)[模擬設計][工業(yè)自動化]

基于信息安全的重要性以及芯片國產(chǎn)化的需求，同時為了提高信息安全技術的自主創(chuàng)新性，設計了一款應用于信息安全領域的安全芯片。該芯片以國密SM3算法為引擎核心，采用單總線通信方式，僅占用一個IO通信資源，協(xié)議支持1-wire總線協(xié)議，以滿足不同應用場景的需求。電路基于國內(nèi)商用110 nm CMOS工藝線完成電路設計和制造。芯片版圖面積為1.2 mm×1.9 mm，經(jīng)過流片后的測試和驗證，電路的通信功能正常穩(wěn)定。SM3算法引擎性能高效快捷，電路性能優(yōu)良。

發(fā)表于：6/24/2024 1:03:12 PM

基于GPU的視頻SAR加速處理架構[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

視頻合成孔徑雷達（Video Synthetic Aperture Radar， ViSAR）可對目標區(qū)域?qū)崿F(xiàn)動態(tài)監(jiān)測，具備低時延、高分辨率的特點。高性能計算是ViSAR系統(tǒng)的關鍵技術。為滿足ViSAR系統(tǒng)的實時性要求，提出了一種基于圖形處理器（Graphics Processing Unit， GPU）的ViSAR成像方案。該方案將極坐標格式算法（Polar Format Algorithm， PFA）部署到GPU上，使用并發(fā)流技術、異步并行技術等方法進行優(yōu)化，并結合SAR成像的幀率與數(shù)據(jù)重疊率之間的關系，充分發(fā)揮GPU的計算性能。結果表明：本架構處理單張尺寸大小為2 048×2 048的數(shù)據(jù)耗時0.17 s，較中央處理器（Central Processing Unit， CPU）平均加速32.8倍，有效解決了ViSAR系統(tǒng)的實時成像問題。

發(fā)表于：6/24/2024 1:03:11 PM

用于主動學習的時序特征融合預測損失網(wǎng)絡[人工智能][工業(yè)自動化]

通過主動學習模型來選取最有價值的數(shù)據(jù)點進行標注是深度學習減少標注數(shù)據(jù)量的一種方式。預測損失模型是一類與任務無關的主動學習模型，該類模型在多個任務中都有不錯的表現(xiàn)。但是這類模型均不是端到端的模型，不斷變化的輸入特征會導致?lián)p失預測網(wǎng)絡在訓練時出現(xiàn)輸入偏差。提出了時序特征融合預測損失模型用于解決該模型的輸入偏差問題。實驗證明，提出的算法在各個任務中的性能與以往最先進的算法相比，平均提升約1.5%，與原預測損失模型相比，平均提升5%。

發(fā)表于：6/24/2024 1:03:07 PM

基于FPGA的LVDS多通道視頻流自動校準設計與實現(xiàn)[嵌入式技術][通信網(wǎng)絡]

基于Micro-LED產(chǎn)品系列，設計了一種基于FPGA的LVDS自動校準多通道視頻流傳輸系統(tǒng)。系統(tǒng)平臺外掛GSV2011解碼芯片，把解碼得到的2K@120 Hz/4K@60 Hz視頻流信號，通過自定義封裝為80 bit數(shù)據(jù)推送到LYDNT27001恒流源顯示驅(qū)動芯片。系統(tǒng)中視頻流數(shù)據(jù)傳輸涉及多級FPGA芯片數(shù)據(jù)傳輸，使用LVDS低壓差分傳輸技術，在數(shù)據(jù)流傳輸過程中找到參考端和監(jiān)視端信號，從而去調(diào)節(jié)SerDes中數(shù)據(jù)位對齊和采樣穩(wěn)定性的問題。該系統(tǒng)視頻流數(shù)據(jù)通過LVDS多通道傳輸，傳輸速率可達10 Gb/s。此試驗工程表明，該系統(tǒng)能夠穩(wěn)定、可靠、高效工作，具備一定的工程實用價值。

發(fā)表于：6/24/2024 1:03:00 PM

ɑFA：一種基于非信任字符比較的高性能正則表達式匹配算法[模擬設計][工業(yè)自動化]

正則表達式匹配技術在數(shù)據(jù)治理、解析提取和深度包檢測方面有著重大應用價值。然而，由于其在通用平臺上的匹配性能較低，無法滿足實際環(huán)境下數(shù)據(jù)實時處理的應用需求，限制了其在高性能數(shù)據(jù)處理領域的應用范圍。針對當前正則表達式匹配性能較低的問題，提出一種基于非信任字符比較的高性能正則表達式匹配算法，稱之為ɑFA。該算法通過每次判斷連續(xù)的若干個字符是否屬于最常被訪問狀態(tài)的非信任字符集，獲取無需通過DFA匹配可直接跳過的字符數(shù)，減少字符匹配過程中訪問內(nèi)存DFA狀態(tài)轉移表的次數(shù)，從而實現(xiàn)字符匹配的加速處理。實驗結果表明，ɑFA算法可獲得相比于原始DFA匹配算法約為1.05~7.58倍的性能加速比。

發(fā)表于：6/24/2024 1:03:00 PM

基于Kubernetes的調(diào)度算法綜述[模擬設計][工業(yè)自動化]

在云計算領域，資源管理和任務調(diào)度的優(yōu)化對提升系統(tǒng)效率和資源利用率至關重要。Kubernetes（K8S）作為業(yè)界領先的容器編排工具，致力于應用程序容器的自動化部署、擴展和管理，其核心優(yōu)勢之一在于利用高效的調(diào)度算法實現(xiàn)容器的跨集群部署與執(zhí)行，這一策略在提高應用系統(tǒng)可移植性、安全性、優(yōu)化資源利用和集成部署方面發(fā)揮了重要作用，使其能夠更加敏捷高效地應對不斷變化的業(yè)務需求。鑒于此，有關于K8S的調(diào)度算法成為了業(yè)界研究的熱點，全面調(diào)研和分析了K8S相關的調(diào)度算法及其在不同應用領域中的實際表現(xiàn)，特別關注三個領域：通用調(diào)度算法的改進、面向人工智能的調(diào)度策略以及基于彈性伸縮的調(diào)度技術。最后通過綜合分析，揭示當前研究的不足之處和未來研究中亟待解決的問題，為進一步優(yōu)化K8S的調(diào)度算法提供借鑒和參考。

發(fā)表于：6/24/2024 1:03:00 PM

禮讓視域下GDPR域外管轄的沖突及中國的因應[其他][信息安全]

在數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了一種全新的資產(chǎn)類型，國家對數(shù)據(jù)的掌控能力成為其綜合國力的外在體現(xiàn)，而當代國家對數(shù)據(jù)重視與保護加劇了數(shù)據(jù)管轄權沖突。在此情形下，歐盟《通用數(shù)據(jù)保護條例》（GDPR）通過“實體標準”“目的指向標準”“使領館標準”三重管轄擴張實現(xiàn)對全球數(shù)據(jù)的“長臂管轄”，但其關于適用地域范圍的規(guī)定與其他國家的屬地管轄沖突，體現(xiàn)出歐盟在數(shù)據(jù)保護方面呈現(xiàn)出單邊擴張的趨勢，易誘發(fā)數(shù)據(jù)管轄權沖突。故此，基于優(yōu)利克?胡伯提出解決管轄沖突的“國際禮讓原則”，分析GDPR三個適用地域界定標準下存在的管轄權沖突，考察國際禮讓原則在數(shù)據(jù)管轄權沖突中可用性與適用基礎，并對不同禮讓形式在數(shù)據(jù)管轄權沖突中的適用予以分析，并基于GDPR域外適用管轄權沖突提出補充數(shù)據(jù)管轄模式、對接國際跨域數(shù)據(jù)治理、堅持禮讓互惠協(xié)作的中國因應，以期為我國暢通域外數(shù)據(jù)保護提供新思路。

發(fā)表于：5/28/2024 2:50:11 PM

基于群體參與的網(wǎng)絡謠言治理模型研究[其他][信息安全]

大量已有的研究發(fā)現(xiàn)，在強監(jiān)管措施下網(wǎng)絡謠言仍層出不窮，后真相時代的信息發(fā)布模式導致相關監(jiān)管機構跛行謠言其后，疲于應對。通過建立傳謠網(wǎng)民、普通網(wǎng)民的博弈模型，在雙方靜態(tài)博弈收益矩陣基礎上，運用演化博弈理論對網(wǎng)民的行為策略選擇進行研究，構建其動態(tài)演化博弈模型。發(fā)現(xiàn)傳謠網(wǎng)民往往“因惡小而為之”，網(wǎng)民參與治理“因善小而不為”，指出傳謠與治理模式失配是網(wǎng)絡謠言屢禁不絕的治理困境機理。數(shù)理分析證明了群體參與網(wǎng)絡謠言治理的有效性，提出了一個激勵群體參與網(wǎng)絡謠言數(shù)據(jù)治理的簡單模型，根據(jù)模型的博弈分析，給出了可以促進網(wǎng)民積極參與謠言數(shù)據(jù)治理合作的措施，本文結論為網(wǎng)絡謠言的有效治理提供了新思路。

發(fā)表于：5/28/2024 2:50:10 PM