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一種基于分布式計算的芯片仿真加速設(shè)計[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

隨著芯片設(shè)計規(guī)模和復(fù)雜度越來越大，傳統(tǒng)的芯片EDA（Electronic Design Automation）驗證方法在子系統(tǒng)和SoC（System on Chip）全芯片級別越來越受限于仿真速度限制。如何高效收斂RTL（Register Transfer Level）設(shè)計，確保及時高質(zhì)量交付，成為芯片研發(fā)領(lǐng)域急需解決的重要問題。介紹了一種自研的利用分布式計算方法來加速大型芯片仿真效率的DVA（Distributed Verification Acceleration）系統(tǒng)架構(gòu)和實現(xiàn)。

發(fā)表于：2/20/2024 11:36:00 AM

一種應(yīng)用于LED驅(qū)動的新型過溫保護電路[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

基于0.18 μm BCD工藝，設(shè)計了一種應(yīng)用于LED驅(qū)動的新型過溫保護電路。利用基于電流求和的Banba型帶隙基準源來產(chǎn)生高低閾值電壓，從而消除芯片在過溫點附近的振蕩現(xiàn)象，同時帶隙基準源加入了高階曲率補償，提高了過溫閾值點的精度。通過Cadence軟件對該電路進行了仿真驗證。結(jié)果表明，在-40℃~150 ℃的溫度變化區(qū)間內(nèi)，高低閾值電壓的溫度特性好，溫度系數(shù)為2.9 ppm。當(dāng)溫度高于131.8 ℃時，能夠觸發(fā)過溫保護；當(dāng)溫度低于109.4 ℃時，電路可恢復(fù)正常工作，遲滯量為22.4 ℃。該過溫保護電路精度高，穩(wěn)定性好，可應(yīng)用于LED驅(qū)動芯片中。

發(fā)表于：2/20/2024 11:24:00 AM

具有自主學(xué)習(xí)與記憶功能的智能政務(wù)問答系統(tǒng)研究[人工智能][消費電子]

任務(wù)型問答系統(tǒng)一旦構(gòu)建好，通常是固定不變的，能回答的問題非常有限，難以滿足用戶的需求。對此，提出一種自動實時更新知識庫的方法，當(dāng)用戶提了一個問答系統(tǒng)回答不了的問題，系統(tǒng)會把該問題自動發(fā)送給人工客服，人工客服利用專業(yè)知識回復(fù)后，系統(tǒng)能夠自動實時獲取用戶提的問題和人工客服回復(fù)的答案，并把這個問答對自動實時更新到知識庫，之后如果其他用戶提了類似的問題，問答系統(tǒng)就能夠快速給出對應(yīng)的答案。以政務(wù)領(lǐng)域的問答系統(tǒng)為例，應(yīng)用文本向量化方法ERNIE構(gòu)建知識庫自動實時更新的問答系統(tǒng)。經(jīng)過計算機實驗證明，提出的方法能夠?qū)崿F(xiàn)知識庫自動實時更新，構(gòu)建的問答系統(tǒng)具有自主學(xué)習(xí)與記憶功能，提高了任務(wù)型問答系統(tǒng)的智能化水平。

發(fā)表于：2/20/2024 11:19:00 AM

融合GhostNet的YOLOv5垃圾分類方法[人工智能][通信網(wǎng)絡(luò)]

垃圾分類是建設(shè)生態(tài)文明的重要一環(huán)，為解決重量級模型難以部署移動端設(shè)備的問題，提出基于YOLOv5網(wǎng)絡(luò)改進的垃圾圖像分類方法。采用融合GhostNet的主干網(wǎng)絡(luò)，用線性運算代替?zhèn)鹘y(tǒng)卷積運算，降低了模型的參數(shù)量，提高了模型推理速度；通過在網(wǎng)絡(luò)中加入改進版通道注意力模塊，強化重要的通道特征，獲取更多深層次的特征信息；采用加權(quán)邊界融合方法，提升檢測框的定位精度。經(jīng)實驗證明，該方法在自制數(shù)據(jù)集中較原模型的精度提高了8.5%，參數(shù)量減少了46.7%，平均推理速度提高了1.22 ms，實現(xiàn)了精度和推理速度的綜合提升。

發(fā)表于：2/20/2024 11:12:00 AM

量子通信與ICT體系融合分析和標準化趨勢綜述[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

標準化在支撐產(chǎn)業(yè)發(fā)展、促進科技進步中具有基礎(chǔ)性、引領(lǐng)性作用，同時也為行業(yè)發(fā)展研究提供了新的視角?；趪鴥?nèi)外量子保密通信標準成果和進展，結(jié)合重大基礎(chǔ)設(shè)施、關(guān)鍵應(yīng)用的實踐和新一代ICT技術(shù)的需求，探討分析了量子通信與ICT體系融合的特征，并發(fā)現(xiàn)量子通信與5G、云平臺、物聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵ICT技術(shù)的融合是未來重要發(fā)展趨勢，特別在量子通信與ICT技術(shù)融合實踐已經(jīng)呈現(xiàn)領(lǐng)先于標準進展的趨勢下，急需優(yōu)化標準布局，推動相關(guān)場景應(yīng)用，促進量子通信這一未來產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

發(fā)表于：2/20/2024 11:01:00 AM

基于深度學(xué)習(xí)的無監(jiān)督領(lǐng)域自適應(yīng)語義分割算法綜述[人工智能][消費電子]

隨著現(xiàn)代生活逐步智能化，越來越多的應(yīng)用需要從圖像中推斷相應(yīng)的語義信息再進行后續(xù)的處理，如虛擬現(xiàn)實、自動駕駛和視頻監(jiān)控等應(yīng)用。目前的語義分割模型利用大量標注數(shù)據(jù)進行有監(jiān)督訓(xùn)練能達到理想的性能，但模型對與訓(xùn)練數(shù)據(jù)不同分布的數(shù)據(jù)進行推理時，其性能嚴重下降。這意味著一旦應(yīng)用場景發(fā)生變化，就需對新場景的數(shù)據(jù)進行標注。模型重新利用新數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，才能達到正常的性能。這無疑是耗時的、代價昂貴的。為此，領(lǐng)域自適應(yīng)語義分割算法提供了解決模型在分布不一致數(shù)據(jù)上語義分割性能下降問題的思路?？偨Y(jié)了領(lǐng)域自適應(yīng)語義分割算法的前沿進展，并對未來研究方向進行展望。

發(fā)表于：2/20/2024 10:43:00 AM

基于PKS體系的 CockroachDB 性能優(yōu)化研究[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

分布式數(shù)據(jù)庫在PKS體系中扮演重要角色，其性能和穩(wěn)定性是提升信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵因素。聚焦基于PKS體系的 CockroachDB性能優(yōu)化研究，提出分布式數(shù)據(jù)庫 CockroachDB在 PKS平臺下的性能提升方案，并對所提出的方案進行大量對比實驗，實驗結(jié)果表明所提出的方案能夠明顯提高數(shù)據(jù)庫的性能，為國產(chǎn)可信計算和可信存儲提供堅實基礎(chǔ)。關(guān)鍵詞：分布式數(shù)據(jù)庫；優(yōu)化；PKS體系；CockroachDB

發(fā)表于：1/26/2024 1:29:00 PM

基于PKS體系的3D圖形圖像顯示技術(shù)探索與研究[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

高性能3D 圖形圖像計算對 PKS 體系拓寬現(xiàn)有生態(tài)，解決科學(xué)、工程和數(shù)據(jù)分析等問題有重要意義。聚焦于 PKS 體系的 3D 圖形圖像顯示技術(shù)探索，研究 PKS 體系上不同的 3D 圖形顯示技術(shù)路線，并在搭載兩種主流圖形顯卡上對不同 3D 圖形應(yīng)用程序編程接口的性能進行比較，實驗結(jié)果旨在為未來 PKS 體系的3D 圖形圖像顯示技術(shù)的發(fā)展提供重要支撐和參考。關(guān)鍵詞：PKS 體系；OpenGL；Vulkan；3D 圖形圖像

發(fā)表于：1/26/2024 1:27:00 PM

基于TMS570的衛(wèi)星配電熱控單元設(shè)計[測試測量][航空航天]

為適應(yīng)國內(nèi)商業(yè)航天低成本、周期短、批產(chǎn)化的快速發(fā)展趨勢，針對星上各系統(tǒng)集成度不高的現(xiàn)狀，以微控制器TMS570為核心，設(shè)計了一種衛(wèi)星配電熱控管理單元。系統(tǒng)各模塊采用內(nèi)總線架構(gòu)進行集成，通過CAN總線與中心機進行數(shù)據(jù)交互，實現(xiàn)星上各單機配電通斷控制、整星溫度采集、加熱帶開閉環(huán)控制、電源狀態(tài)監(jiān)測、SADA驅(qū)動、軟件在軌重構(gòu)等功能，已應(yīng)用在“吉林一號”星座多顆衛(wèi)星上。地面和在軌測試結(jié)果表明，該系統(tǒng)具有功耗低、成本低、接口標準、集成度高、擴展性強等特點。關(guān)鍵詞：TMS570；內(nèi)總線；配電；集成化設(shè)計

發(fā)表于：1/26/2024 1:25:00 PM

面向批產(chǎn)衛(wèi)星的并行模飛自動化測試系統(tǒng)設(shè)計與應(yīng)用[測試測量][航空航天]

為滿足衛(wèi)星批量化生產(chǎn)對測試工作提出的需求，針對測試中耗時長、任務(wù)重的模飛測試環(huán)節(jié)引入自動化測試的方法，具體介紹了模飛測試的基本架構(gòu)，詳細闡述了模飛自動化測試系統(tǒng)，包括測試任務(wù)自動上注、遙測自動判讀、數(shù)據(jù)自動接收、圖像自動解析四部分。目前，模飛自動化測試系統(tǒng)已成功應(yīng)用到衛(wèi)星的測試工作中，實現(xiàn)從傳統(tǒng)的單顆衛(wèi)星手動測試到多顆衛(wèi)星并行自動化測試的跨越，從而降低了人力成本，保證了測試質(zhì)量，提高了工作效率。關(guān)鍵詞：衛(wèi)星測試；批產(chǎn)化衛(wèi)星；自動化測試；并行測試；模飛測試

發(fā)表于：1/26/2024 1:23:00 PM