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適用于超聲電機驅(qū)動器的雙H橋電路設計[模擬設計][工業(yè)自動化]

超聲電機作為新型電機，其電機驅(qū)動器的設計至關重要。基于0.18 μm高壓CMOS工藝設計了一款適用于超聲電機驅(qū)動器的雙H橋集成電路，本集成電路包含兩個相同的獨立裸芯，搭配簡單的外圍電路能夠?qū)崿F(xiàn)兩路不同相位電壓的輸出。同時，內(nèi)部集成了邏輯控制模塊可兼容TTL、CMOS兩種輸入電平，集成自適應死區(qū)控制可避免同一橋臂直通。最后，通過驗證板實測可滿足100 kHz的兩路不同相位電壓的輸出，可完成對超聲電機的有效驅(qū)動。

發(fā)表于：2025/1/20 16:36:46

一種基于AHB總線DMA控制器驗證方法[模擬設計][工業(yè)自動化]

針對傳統(tǒng)芯片驗證平臺驗證用例復用性差、驗證時間長的問題，提出了一種基于AHB總線DMA控制器驗證方法。通過該方法修改優(yōu)化的驗證平臺可移植性高，具有模擬聯(lián)動IP產(chǎn)生請求、回復與中斷信號的功能，支持在傳輸中對AHB總線隨機注入錯誤的能力。為證明方法的有效性，對DMA控制器UVM驗證平臺架構(gòu)進行修改優(yōu)化，并復用該平臺構(gòu)建Image2D控制器UVM驗證平臺，分別收集兩個驗證平臺代碼覆蓋率。實驗結(jié)果表明，該方法能夠提高驗證平臺調(diào)試排錯速度，提升驗證平臺兼容性，節(jié)約15%以上的驗證開發(fā)時間，并保證驗證平臺代碼覆蓋率為100%。

發(fā)表于：2025/1/20 16:21:21

基于AES和SM4加密算法的固態(tài)硬盤設計與實現(xiàn)[模擬設計][信息安全]

硬盤安全存儲是固態(tài)硬盤（SSD）相關技術(shù)中的一個核心問題?；赟ATA接口，提出了一種在SSD控制器設計時，添加硬件模塊實現(xiàn)多種加密算法來進行SSD存儲數(shù)據(jù)的加解密方法，實現(xiàn)了AES和SM4兩種算法。實驗表明，方案中設計的SSD進行加密讀速率為223 MB/s，寫速率159 MB/s，提出的加密算法對SATA硬盤的讀寫速度無影響。方案中的加密算法為硬件并行輸入，對SATA接口的速度和其他因素沒有干擾，因此保證了加密速度較快、兼容性高、安全性高和靈活性強的優(yōu)勢。

發(fā)表于：2025/1/20 16:05:53

SerDes鏈路協(xié)同仿真與無源鏈路優(yōu)化設計[人工智能][工業(yè)自動化]

隨著SerDes鏈路信號傳輸速率的提升，信道鏈路經(jīng)過芯片封裝和印刷電路板過孔、AC電容和連接器等，會導致信號完整性（Signal Integrity， SI）挑戰(zhàn)進一步增大。提出基于SerDes 32 Gbps-NRZ信道傳輸系統(tǒng)，優(yōu)化無源信道中的BGA過孔、AC耦合電容焊盤、FMC連接器（FPGA Mezzanine Card Connector）處Pin腳設計，提升了通道阻抗的一致性，建立了更為準確的無源鏈路通道模型，并結(jié)合芯片有源IBIS-AMI模型，對比分析優(yōu)化前后鏈路信道對眼圖的影響，保證了32 Gbps-NRZ高速信號的穩(wěn)定傳輸。

發(fā)表于：2025/1/20 15:50:00

基于ERNIE-CAB-CNN的稀土專利文本分類模型[EDA與制造][工業(yè)自動化]

針對稀土專利文本專業(yè)性強的特點以及現(xiàn)有的文本分類方法存在的不足，鑒于類別注意力在計算機視覺領域的廣泛應用和取得的良好效果，提出了一種用于文本分類的類別注意力模塊（Category Attention Module，CAB），并結(jié)合預訓練模型ERNIE和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Networks，CNN）構(gòu)建了一個用于稀土專利文本分類的創(chuàng)新模型ERNIE-CAB-CNN。模型使用ERNIE對專利文本進行向量化，得到語義信息更加豐富的向量表示后，通過CAB為文本中各個類別的重要特征賦予較高權(quán)值，使模型可以更準確地區(qū)分不同類別的特征。最后用CNN進一步提取文本中其他關鍵局部特征，得到的最終文本向量表示用于分類。通過Patsnap專利數(shù)據(jù)庫官方網(wǎng)站檢索下載稀土專利數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集進行實驗，實驗結(jié)果表明，稀土專利文本分類模型ERNIE-CAB-CNN在測試集上分類的準確率、精確率、F1分數(shù)分別為82.68％、83.2％、82.06％，取得了良好的分類效果。

發(fā)表于：2025/1/20 15:36:00

基于動態(tài)自適應計算引擎的MobileNetV3網(wǎng)絡加速器設計[模擬設計][工業(yè)自動化]

現(xiàn)有面向高效輕量化MobileNetV3網(wǎng)絡的加速方法通常采用高度定制的計算引擎進行模型計算，從而限制了加速器的可擴展性使其僅適用于小型網(wǎng)絡或資源豐富的硬件平臺。針對此問題，提出了基于動態(tài)自適應計算引擎的MobileNetV3網(wǎng)絡加速器。首先，設計了局部感知區(qū)域卷積的流水線推理架構(gòu)實現(xiàn)特征、權(quán)重的高度并行處理和緩沖調(diào)度。其次，提出全局自適應的點卷積方法優(yōu)化點卷積，并結(jié)合空間探索獲得最優(yōu)的參數(shù)配置以實現(xiàn)最大計算并行性。此外，加速器可以根據(jù)模型參數(shù)變化動態(tài)配置以適應不同場景。實驗結(jié)果顯示加速器推理速度為8 F/s，是現(xiàn)有方法速度的2.7倍。

發(fā)表于：2025/1/20 15:23:30

基于深度學習的植物病害圖像識別算法綜述[人工智能][其他]

植物病害對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和糧食安全構(gòu)成嚴重威脅，及時準確地識別和處理成為關鍵步驟。綜述了深度學習在植物病害識別中的應用現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)及未來發(fā)展方向。首先介紹了植物病害的重要性和傳統(tǒng)識別方法的局限性，然后探討了深度學習技術(shù)的優(yōu)勢及其在植物病害識別中的應用前景，特別是YOLO系列模型在植物病害實時檢測中的應用。同時對比了常見的深度學習算法在植物病害識別中的性能，以及對數(shù)據(jù)集多樣性、實時性和災難性遺忘等挑戰(zhàn)進行了分析。最后，提出了持續(xù)學習和模型更新的重要性，并展望了未來研究方向。

發(fā)表于：2025/1/20 15:09:00

個人信息保護負責人履職困境和規(guī)制策略研究[其他][信息安全]

個人信息保護負責人集監(jiān)督、代表和信息功能為一體，但作為組織成員過度依賴企業(yè)組織設計且缺乏決策權(quán)限，導致上述功能無法得到發(fā)揮。為了保障個人信息保護負責人獨立履職，使個人信息保護成為企業(yè)內(nèi)生機制，國家應當進一步要求企業(yè)將組織義務轉(zhuǎn)化為有約束力的實施方案提交給監(jiān)管機關，后者可以據(jù)此對個人信息保護負責人的監(jiān)督能力進行審查，必要時采取制裁措施。對于個人信息保護負責人行政法律責任的承擔，應當根據(jù)個人信息保護負責人履職過程中的實際權(quán)限大小、是否窮盡可行手段防止違法行為進行綜合判斷。

發(fā)表于：2024/12/26 15:44:51

多元規(guī)制視角下消費者個人信息權(quán)益的反壟斷法保護[其他][信息安全]

消費者個人信息已與價格同等重要，共同構(gòu)成消費者福利的主要內(nèi)容。當前平臺企業(yè)過度利用或侵害消費者個人信息增強自身競爭優(yōu)勢的現(xiàn)象普遍。既有的“個人本位”與“國家本位”路徑不足以規(guī)制消費者個人信息被違規(guī)收集、非法濫用等行為。除了對個人信息進行專門立法保護外，亦應引入反壟斷法保護，實現(xiàn)對個人信息保護的補充與強化?？蓪⑶址赶M者個人信息的壟斷行為類型化為以個人信息聚合為目的的經(jīng)營者集中、算法價格歧視、算法合謀行為。通過多元共治，強化平臺經(jīng)營者的社會責任，促進消費者個人信息的有序共享，實現(xiàn)個人信息保護與數(shù)據(jù)經(jīng)濟市場發(fā)展的動態(tài)平衡。

發(fā)表于：2024/12/26 15:26:32

生成式人工智能數(shù)據(jù)跨境流動的安全風險及治理范式[人工智能][信息安全]

隨著生成式人工智能技術(shù)的快速迭代，相關數(shù)據(jù)跨境流動的頻率顯著增加。面對生成式人工智能在數(shù)據(jù)跨境流動中呈現(xiàn)的多樣化應用場景及其所伴隨的安全風險，應當從技術(shù)防控、制度優(yōu)化與國際合作三個維度來建構(gòu)生成式人工智能數(shù)據(jù)跨境流動的安全風險治理范式，在保障生成式人工智能數(shù)據(jù)跨境流動安全性與規(guī)范性的基礎上，實現(xiàn)數(shù)據(jù)經(jīng)濟發(fā)展與數(shù)據(jù)權(quán)利保護的平衡，推動全球數(shù)字經(jīng)濟的健康發(fā)展。

發(fā)表于：2024/12/26 14:50:00