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地鐵車輛小型電器設(shè)備加速試驗在線測試系統(tǒng)

地鐵車輛小型電器設(shè)備加速試驗在線測試系統(tǒng)[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

為了滿足地鐵車輛使用的小型電器設(shè)備在加速試驗過程中的在線電性能參數(shù)測試的需求,通過對傳統(tǒng)的小型電器設(shè)備在線測試電源、測試設(shè)備及數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)進行改進,提出了一種基于加速試驗的地鐵車輛小型電器設(shè)備在線測試系統(tǒng)。針對地鐵車輛小型電器設(shè)備對電源系統(tǒng)的特殊要求提出了具有交直流轉(zhuǎn)換、電壓可調(diào)、大功率、高精度的電源設(shè)計方案。同時設(shè)計了信號采集、傳輸?shù)臏y試電路及可存儲、處理數(shù)據(jù)的軟件平臺,并應(yīng)用于實際的加速試驗中證明該測試系統(tǒng)是可行的。這種應(yīng)用于加速試驗的地鐵車輛小型電器設(shè)備在線測試系統(tǒng)可實時檢測小型電器設(shè)備的吸合時間、接觸電阻等數(shù)據(jù),為小型電器設(shè)備的維修維護提供重要的參考數(shù)據(jù)。

發(fā)表于:2/20/2024 11:46:00 AM

一種基于芯片片內(nèi)總線的DMA控制器芯片的設(shè)計與驗證

一種基于芯片片內(nèi)總線的DMA控制器芯片的設(shè)計與驗證[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

通過對片內(nèi)總線的研究和理解,為最大化發(fā)揮總線優(yōu)勢,將直接存儲訪問技術(shù)和ICB總線結(jié)合,設(shè)計了一種基于ICB總線的DMA控制器。通過軟件仿真驗證了該控制器的邏輯功能,仿真結(jié)果表明其能夠正常穩(wěn)定運行。

發(fā)表于:2/20/2024 11:43:00 AM

基于UVM的異步接口CAN控制器驗證平臺

基于UVM的異步接口CAN控制器驗證平臺[模擬設(shè)計][汽車電子]

針對帶有異步接口的CAN控制器,設(shè)計實現(xiàn)了一種基于UVM的隨機化、可重用的功能驗證平臺。該平臺使用面向?qū)ο蟮腢VM類搭建,代碼可重用性更強,開發(fā)周期更短;引入隨機化程度更高的激勵加快功能驗證的收斂速度,且更加貼近芯片的實際應(yīng)用場景;自動化比對機制可以實時地輸出結(jié)果報告,便于問題的定位和調(diào)試。平臺獨創(chuàng)性地實現(xiàn)了CAN總線代理器和異步接口驅(qū)動器兩個組件,兼容CAN 2.0B標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議和Intel/Motorola異步接口時序,實現(xiàn)了平臺與DUT的數(shù)據(jù)交互。實驗結(jié)果表明,設(shè)計驗證平臺可以有效驗證待測設(shè)計異步接口CAN控制器。

發(fā)表于:2/20/2024 11:40:00 AM

一種基于分布式計算的芯片仿真加速設(shè)計

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

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(zhǔn)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(zhǔn)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

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

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(biāo)準(zhǔn)化趨勢綜述

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

標(biāo)準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)進展的趨勢下,急需優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)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

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(biāo)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(yán)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(biāo)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

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

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