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应用于收发链路多模块级联的优化设计方法[微波|射频][通信网络]

为解决波束赋形芯片中子电路模块由于寄生效应而导致的级联失配问题提出了一种优化设计方法。该设计方法通过主动引入相邻器件阻抗牵引效应，并使其与级联阻抗失配相抵消从而实现阻抗“预失配”的设计方案。对“预失配”的技术原理以及设计流程进行了简要分析，并通过加工一款采用优化设计方案的4通道X/Ku波段的射频收发芯片，验证了该设计方案的可实现性与有效性。在8 GHz~18 GHz频带范围内，该芯片与基于端口驻波设计体系的原芯片相比，收发链路增益分别为6.5 dB和14 dB，提升了超过2 dB。发射链路输出功率21 dBm，发射效率为15.7%，分别提升了1 dB和9%。接收链路噪声系数为8.72 dB，降低了1.2 dB。收发链路最大移相均方根误差为5.12°和5.25°，分别下降了3.17°和1.75°。

發(fā)表于：2024/5/27 下午3:28:00

一种改进的基于Mask R-CNN的玉米大斑病实例分割算法[人工智能][其他]

玉米作为我国主粮作物，其生产常受大斑病、小斑病、锈病等病害及虫害影响，导致其产量与品质下降，威胁农业生产安全。近年来，视觉检测技术因其高准确性已成为病害防控的重要工具。以Mask R-CNN为基础框架，通过融入DyHead、Groie和OHEM模块进行优化，旨在提升对细微病灶图像的分割效能。改良后的模型在病害图像分割任务上展现出卓越性能，平均精度（mAP）提升4%，尤其在小目标分割上准确率提高8.5%，相较于YOLOv5、YOLACT++等同类模型优势显著。通过消融实验验证了各新增模块的有效性，证实该模型为精准检测玉米大斑病提供了有力的技术支持与理论依据。

發(fā)表于：2024/5/27 下午3:28:00

基于先进CMOS工艺的多通道Gbps LVDS接收器[模拟设计][工业自动化]

在SIP（System In a Package）系统中集成具有LVDS（Low-Voltage Differential Signal）接口的多通道高速模数转换器（Analog-to-Digital Converter，ADC）时，面临不同LVDS输出通道延时不同所导致的数据采集错误的问题，为此设计了一个多通道自适应LVDS接收器。通过采用数据时钟恢复技术产生一个多相位的采样时钟，并结合ADC的测试模式来确认每一个通道的采样相位，能够自动对每一个通道的延时分别进行调整，以达到对齐各通道采样相位点，保证数据正确采集的目的。最后，基于先进CMOS工艺进行了接收器的设计、仿真、后端设计实现和流片测试，仿真和流片后的板级测试结果均表明该接收器能够对通道延迟进行自动调节以对齐采样相位，且最大的采样相位调节范围为±3 bit，信噪比大于65 dB，满足了设计要求和应用需求。

發(fā)表于：2024/5/27 下午3:28:00

基于智能合约的农业供应链溯源技术研究[模拟设计][其他]

發(fā)表于：2024/5/27 下午3:28:00

基于深度学习的互联网接收机中特定信号识别[通信与网络][通信网络]

随着软件无线电技术和互联网技术的发展，有大量的互联网接收机接入互联网，并可任意访问其频谱瀑布图数据。频谱瀑布图是信号频域和时域特性的一种展示方式，将不同频率的信号以图像的方式直观地进行展示，为了更好地监测到频谱瀑布图中的特定信号，需要对频谱瀑布图中的特定信号进行智能识别。通过深度学习技术实现了对频谱瀑布图中特定信号识别，在信噪比大于5 dB时，识别准确率大于90%。

發(fā)表于：2024/5/27 下午3:28:00

恶意代码可视化分类研究[通信与网络][信息安全]

新型恶意代码设计变得日益复杂，传统的识别并检测方法已经满足不了当前的需求。因此，在对BODMAS数据集分析的基础上，将其进行可视化处理并进行分类。同时考虑到现有恶意代码可视化分类模型主要依赖全局特征，在卷积神经网络基础上设计了一个CA（通道级局部特征关注）模块和一个MA（多尺度局部特征关注）模块，构建了两个新模型，巧妙地结合全局与局部特征。在BODMAS数据集上，新模型在恶意代码种类识别并分类平均准确率相比于BODMAS数据集论文描述的方法得到了提高，证明了数据集可视化可行性和新模型的有效性，为未来研究提供了重要的数据和实验基础。

發(fā)表于：2024/5/27 下午3:28:00

硅基三维异构集成射频微系统的多物理场耦合仿真与设计[微波|射频][通信网络]

利用硅基三维异构集成工艺设计一款射频微系统，以满足设备对射频模组高性能、小型化的需求。为了在设计初期充分评估该微系统的潜在可靠性风险，根据工艺特征以及产品在多物理场中的耦合现象，建立一种面向硅基三维异构集成工艺射频微系统的多物理场一体化仿真流程，逐一分析所涉及的电-热耦合和热-力耦合过程，预判产品在工作条件下的热学和力学特性，为设计环节提供针对性的指导，预先规避可靠性风险，从而有效提高一次性设计成功率。

發(fā)表于：2024/5/27 下午3:28:00

论数字化“智力成果”保护向著作权法回归的正当性——以人工智能生成内容的保护路径选择为例[其他][信息安全]

现阶段数字化“智力成果”不断涌现，但著作权保护之正当性却遭遇了前所未有的挑战。以人工智能生成内容为例，无论是在保护对象上、权利主体上还是受控行为上都因为技术的强势介入而产生认定难题，进而产生了适用反不正当竞争法进行保护的倾向。但事实上，适用反不正当竞争法不仅无法达到预期效果，反而会因抵触著作权法而增加社会成本。经过进一步分析，可以发现人工智能生成内容等数字化“智力成果”之上存在创作模式、技术身份和使用行为性质的认识误区。当相关误区被纠正后，著作权法完全有能力对数字化“智力成果”提供充分保护并且实现作者利益与公众利益之间的平衡。因此，正确的做法是在外部明确著作权法、反不正当竞争法和公共领域的界限，在内部利用著作权法高效的利益平衡机制寻找适合数字化“智力成果”的保护模式。

發(fā)表于：2024/5/7 下午1:00:00

欧盟数据治理模式对我国数据要素开发利用的启示[其他][信息安全]

欧盟围绕数据资源开发利用经历了三个阶段的发展，构建形成了对全球影响极大、极具欧盟特色的数据治理路径，目前，欧盟正加快体系化实施数据战略，以推动壮大本土数字产业，形成与美、中抗衡的数字经济竞争力。欧盟数据战略主要包含健全数据管理机构、推动数据共享流通、建设数据基础设施以及建立数据治理规则等方面，在实践中取得了显著成效。立足我国数据要素开发利用中存在的数据流通交易不畅、数据价值挖掘不足以及安全保障仍待补强等问题，研究总结欧盟数据治理模式对我国的启示，旨在为数据要素探索实践提供参考。

發(fā)表于：2024/5/7 下午1:00:00

基于特征分析的智能网联汽车数据分级方法研究[通信与网络][信息安全]

当前，智能网联技术的发展使得汽车成为数据交互的重要载体，智能网联汽车所产生的数据量呈现指数型增长趋势，国家对于数据安全的重视程度也在不断加强。在此背景下，从行业实践角度出发，对我国当前数据安全监管现状、数据分级方法进行梳理，最后提出一种基于特征分析的数据分级方法，助力企业加强数据治理、满足政府合规要求。

發(fā)表于：2024/5/7 下午1:00:00