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基于EWT-ARIMA組合模型的銀杏液流預(yù)測與因子關(guān)聯(lián)分析*[其他][其他]

樹干液流速率由于受到外在環(huán)境因子與內(nèi)在生長機理的綜合作用，往往呈現(xiàn)出非線性與高隨機的特點，單一的預(yù)測方法往往難以對其做出較為準確的預(yù)測。對此，提出引入經(jīng)驗小波變換（EWT）方法，對非線性、高隨機的銀杏液流數(shù)據(jù)進行分解，得到兩組多分辨率分析分量，分別對分量采用統(tǒng)計模型ARIMA進行預(yù)測。根據(jù)真實數(shù)據(jù)實驗結(jié)果驗證，提出了EWT-ARIMA組合模型能夠較為準確地預(yù)測樹干液流的變化趨勢，模型評價指標MSE、MAE、MAPE、R2分別為11.05、2.488、0.1640、0.9599，相較單一ARIMA模型各項評價指標均有較大提升。此外，還利用傳遞熵（EWT），無模型假設(shè)地對時滯內(nèi)環(huán)境因子與銀杏液流之間的因果關(guān)系進行了探討。

發(fā)表于：2023/10/23 17:11:59

面向車聯(lián)網(wǎng)多播業(yè)務(wù)中斷概率約束的資源優(yōu)化研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

隨著汽車工業(yè)和通信技術(shù)的迅速發(fā)展，獲取高質(zhì)量的交通信息在車輛緊急情況中至關(guān)重要。在車聯(lián)網(wǎng)中車輛的高速移動性會導致信息傳輸面臨中斷的風險，同時隨著車輛數(shù)目的增加，有限的頻譜資源為車聯(lián)網(wǎng)的功率分配帶來了挑戰(zhàn)。為了解決這一難題，采用單頻網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過資源分配策略來降低信干噪比的中斷概率，最小化單頻網(wǎng)絡(luò)中每個路邊單元的傳輸功率。該優(yōu)化問題被建模為馬爾可夫決策過程，并采用基于好奇心驅(qū)動的DQN（C-DQN）資源優(yōu)化算法來求解。大量仿真結(jié)果表明，該方案在滿足較低中斷概率的前提下最小化傳輸功率，所采用的算法與基準算法相比，在學習速度和穩(wěn)定性方面具有良好的性能。

發(fā)表于：2023/10/23 17:08:17

一種高效的衛(wèi)星通信多模式身份認證協(xié)議方案的設(shè)計方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對現(xiàn)有星地協(xié)同認證模式認證時延高、地面認證服務(wù)器受到攻擊易導致故障等問題，創(chuàng)新性地提出一種可切換的高效多模式身份認證方案。該方案采用星上主用、地面?zhèn)溆玫恼J證模式，星上認證模式下，可有效降低傳統(tǒng)星地認證傳輸過程帶來的通信高時延，實現(xiàn)在不依賴地面歸屬網(wǎng)絡(luò)的情況下快速認證；當星上認證模式不可使用時，可迅速切換地面認證模式，保證認證過程穩(wěn)定可靠，提高系統(tǒng)穩(wěn)定性和抗毀壞性。同時，該方案采用哈希算法和對稱加密算法完成認證核心運算，有效減少認證過程計算開銷，在提高衛(wèi)星通信設(shè)備接入效率和安全性方面具有較高的應(yīng)用價值。

發(fā)表于：2023/10/23 17:04:26

基于改進OS-ELM的電子鼻在線氣體濃度檢測*[測試測量][消費電子]

電子鼻是一種仿生傳感系統(tǒng)，該設(shè)備能夠同時對多種氣體進行識別，因此應(yīng)用在許多領(lǐng)域當中。氣體濃度算法是電子鼻對氣體定量分析時的核心部分，為了提高電子鼻濃度檢測算法精度，提出一種基于在線序列極限學習機（Online Sequential-Extreme Learning Machine， OS-ELM）的預(yù)測模型。該模型通過一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（One Dimensional Convolutional Neural Network， 1DCNN）提取特征，使用OS-ELM對氣體濃度進行預(yù)測，并提出了一種改進的粒子群（Particle Swarm Optimization， PSO）算法以克服OS-ELM需人工調(diào)整模型參數(shù)的問題。由理論分析，改進的算法比傳統(tǒng)PSO算法有更強的搜索能力。實驗結(jié)果表明，所提模型對氣體的預(yù)測精度上較傳統(tǒng)的預(yù)測模型具有更高的預(yù)測精度和泛化能力。

發(fā)表于：2023/10/23 16:46:25

基于國產(chǎn)化云平臺的航天數(shù)據(jù)混合組播應(yīng)用技術(shù)[測試測量][航空航天]

構(gòu)建了一種基于云架構(gòu)的一體化計算機系統(tǒng)，系統(tǒng)國產(chǎn)化率100%。提出了基于國產(chǎn)化云平臺航天數(shù)據(jù)混合組播應(yīng)用技術(shù)，實現(xiàn)了操作系統(tǒng)、云平臺、虛擬機CPU資源三個層面技術(shù)優(yōu)化，解決了國產(chǎn)操作系統(tǒng)及云平臺網(wǎng)絡(luò)資源虛擬化對數(shù)據(jù)組播的性能瓶頸問題，提升了云平臺數(shù)據(jù)組播的性能。經(jīng)過實際測試，提升后性能可滿足了航天任務(wù)中心業(yè)務(wù)使用需求。

發(fā)表于：2023/10/23 16:35:52

H.265/HEVC熵解碼的分組并行流水線實現(xiàn)[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

針對高效視頻編碼（H.265/HEVC）中CABAC熵解碼模塊的高資源消耗和數(shù)據(jù)依賴性，設(shè)計了一種多路并行的高效FPGA實現(xiàn)結(jié)構(gòu)。根據(jù)不同類型語法元素特性，采用分組并行數(shù)據(jù)調(diào)度方法，減少數(shù)據(jù)處理等待時間和內(nèi)部存儲器訪問次數(shù)，同時利用流水線技術(shù)實現(xiàn)運算加速。評估驗證結(jié)果表明，熵解碼模塊吞吐量可以達到1.64位元/時鐘周期，滿足當下超高清視頻實時解碼的要求。

發(fā)表于：2023/10/23 16:28:30

一種應(yīng)用分段式電容陣列的20 MS/s 10-bit SAR ADC*[電子元件][工業(yè)自動化]

設(shè)計了一個10位分辨率，20 MS/s采樣率的逐次逼近型模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器（SAR ADC）。該電路通過采用分段式電容陣列設(shè)計，縮短了量化過程中高位電容翻轉(zhuǎn)后所需要的穩(wěn)定時間，從而提高了量化速度。此外，還提出了一種新穎、高效的比較器校準方法，以較低的成本實現(xiàn)了比較器失調(diào)電壓的抑制。該ADC芯片基于180 nm CMOS工藝設(shè)計制造，核心面積為0.213 5 mm2。實際測試結(jié)果表明，在1.8 V電源電壓、20 MS/s采樣頻率下，該ADC的信號噪聲失真比（SNDR）達到了58.24 dB。

發(fā)表于：2023/10/23 16:15:01

一種基于深度學習模型的無人機巡檢輸電線路山火檢測方法[人工智能][智能電網(wǎng)]

輸電巡檢圖像的背景復(fù)雜，目標檢測易受干擾，基于YOLOX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，提出一種輸電線路山火檢測方法。首先采用YOLOX的主干特征提取網(wǎng)絡(luò)框架，并將其中多尺度特征提取模塊的常規(guī)卷積替換為可變形卷積；其次在加強特征提取階段增加了通道注意力和空間注意力模塊的融合，能夠自適應(yīng)火焰的外形多變特點，更加有效地提取到山火特征，從而提高目標檢測的準確率。經(jīng)實驗驗證，所提方法能夠較為準確地檢測到山火，滿足日常巡檢的需求。

發(fā)表于：2023/10/23 16:09:21

結(jié)合不確定性估計的輕量級人體關(guān)鍵點檢測算法[人工智能][醫(yī)療電子]

人體關(guān)鍵點檢測在智能視頻監(jiān)控、人機交互等領(lǐng)域有重要應(yīng)用。針對基于熱圖的人體關(guān)鍵點檢測算法依賴高分辨率熱圖、計算資源消耗大的問題，提出一種結(jié)合不確定性估計的輕量級算法。使用低分辨率熱圖，結(jié)合不確定性估計預(yù)測誤差分布的尺度參數(shù)，提高了預(yù)測結(jié)果的可信度；利用尺度參數(shù)監(jiān)督和約束熱圖，緩解梯度消失，增強了網(wǎng)絡(luò)的魯棒性。COCO數(shù)據(jù)集上實驗結(jié)果表明，與積分姿態(tài)回歸算法相比，改進后算法的平均精度提高了3.3%，降低了資源占用。

發(fā)表于：2023/10/23 15:43:41

集成電路產(chǎn)業(yè)的多源數(shù)據(jù)融合前沿識別研究[電子元件][數(shù)據(jù)中心]

大數(shù)據(jù)時代，能夠精準及時地識別研究前沿對于科技戰(zhàn)略的定位和科研方向的部署尤為重要，可提供更加全面的決策參考和依據(jù)。利用自開發(fā)的多源數(shù)據(jù)融合分析方法，從全球期刊論文、會議論文、專利文獻、科技新聞、研究報告、科技政策、標準等數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘和去噪，有效識別出集成電路領(lǐng)域當前的研究前沿和技術(shù)清單。當前全球集成電路領(lǐng)域的研究熱點和重點發(fā)展方向集中在半導體制造設(shè)備、高制程制造技術(shù)上，重點產(chǎn)品集中在高端芯片、功率器件、傳感器、存儲器以及第三代半導體的相關(guān)產(chǎn)品上。中國半導體產(chǎn)業(yè)國產(chǎn)化迫在眉睫，前沿識別結(jié)果為政府與企業(yè)提供有價值的決策支持和參考。

發(fā)表于：2023/10/23 15:38:38