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推动工业数据产权登记助力工业数据要素资产化[其他][信息安全]

日前，由中国计算机学会（CCF）主办的“2024中国数字经济产业发展大会”在苏州成功举行,本次大会旨在加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，探索加快产业数字化转型路径。工业是国民经济的支柱产业，国家数据局推动数据要素乘数效应行动计划，在12个典型行业和领域中，工业制造位列首位。在大会期间，中国工业互联网研究院副总工程师田野接受本刊专访，就工业数据治理及工业数据资产化相关问题进行解读。

發(fā)表于：2024/5/7 下午1:00:00

准谐振与有源钳位反激变换器的性能比较和分析[电源技术][工业自动化]

高频、高效和高功率密度已成为AC-DC变换器重要的设计指标。传统准谐振反激变换器因其漏感能量多借助无源电阻元件以热能形式释放，不具备ZVS特性，限制了功率密度的进一步提升，而有源钳位反激变换器能弥补准谐振反激变换器的不足。先简述准谐振反激变换器与有源钳位反激变换器的工作原理，接着分析准谐振与有源钳位反激变换器主要性能指标差异，然后设计并制作两款48 W的准谐振反激变换器样机和有源钳位反激变换器样机以便获得相关的试验数据，作为性能比较分析的依据。

發(fā)表于：2024/4/29 下午1:10:00

基于蓝牙Mesh分布式控制和平均一致性的智慧照明系统[模拟设计][智能电网]

针对维持电力系统平衡向运行储备提出的更高要求，以及大型室内场所中LED照明负荷成为非旋转储备的问题，设计了一种基于蓝牙Mesh分布式控制和平均一致性算法的智慧照明系统。该照明系统采用蓝牙Mesh组网搭建的分布式网络，结合平均一致性算法，以较低的运算量控制大量灯具，在实现功率调整的同时确保用户舒适度趋于一致。实验结果表明：该系统中所有灯具能够在较短时间内完成目标功率容量的调节，同时减小了功率调节对用户舒适度造成的影响，有着网络资源消耗低、稳定性强、易扩展等优势，可以满足实际需求。

發(fā)表于：2024/4/29 下午1:10:00

基于高精度采样和控制系统的扫描电子显微镜高压高稳定电源[测试测量][工业自动化]

针对扫描电子显微镜（Scanning Electron Microscopy，SEM）高分辨率和全天候工作的严格要求，提出并研制了具备高稳定度以及绝缘性能优良的200 kV高稳定性高压直流电源。实验表明该系统能达到3.42‰的开关纹波和2.45‰的工频纹波，每小时的长期稳定性达到0.093‰~0.158‰，能够满足SEM对纹波和稳定性的要求。

發(fā)表于：2024/4/29 下午1:10:00

一种基于知识蒸馏的量化卷积神经网络FPGA部署[嵌入式技术][医疗电子]

设计了一种针对心电数据实时分类的量化神经网络，将权重量化为两位整数，运用知识蒸馏的方法使性能达到了期望的效果，并部署于FPGA开发板上。知识蒸馏后的量化网络比全精度网络的分类准确率提升了9%。在FPGA开发板上的运行结果符合预期，达到了需要的性能，可以对左束支传导阻滞（L）、右束支传导阻滞（R）、正常心拍（N）和室性早搏综合征（V）四种心电信号进行分类，相比于其他量化方式对存储参数的需求更小，资源使用更少，相比于CPU速度提升了1.5倍，运行时间达到实时性要求，适合于部署在小型、轻量化的资源有限的可穿戴设备上。

發(fā)表于：2024/4/29 下午1:10:00

一种电子标签的加速寿命试验可靠性预测方法研究[微波|射频][工业自动化]

随着微电子元器件设计能力和工艺技术的不断发展，器件的可靠性和寿命不断增加。射频识别电子标签具有需求量大、应用范围广、地域（使用温度）跨度大等特点，这就对产品本身的可靠性提出了较高的要求，研究器件在高低温下的退化特性具有重要的现实意义。基于Arrhenius理论提出了一种快速计算电子标签激活能的方法，对电子标签进行短时间的寿命加速试验，通过标签电场强度性能的退化数据预测寿命情况，快速求解电子标签的激活能，进而计算出不同温度条件下的加速因子，为电子标签在不同寿命评价标准下的加速试验时间提供理论依据。

發(fā)表于：2024/4/29 下午1:10:00

一种全空域圆极化相控阵天线的优化设计[微波|射频][通信网络]

针对全空域多目标通信的应用需求，设计了一种具有32单元的圆极化半球面相控阵天线。为满足低仰角目标通信需求，采用半球加圆柱的布阵方式，通过详细对比分析不同激活角域与单元增益下的阵列性能，确定最优的阵列设计。仿真结果表明，该天线从0°~90°扫描过程中，天线增益大于13.8 dBi，增益波动小于1.8 dB，能够适用于全空域多目标通信的场合。

發(fā)表于：2024/4/29 下午1:10:00

基于深度学习技术的水稻环境因素产量预测[模拟设计][其他]

水稻作为全球重要的粮食作物，准确预测水稻产量在农业发展中起着重要作用。由于水稻在环境因子与其生长机理的作用下往往呈现出非线性的特点，难以对其做出较为准确的预测，因此，提出CE-CGRU水稻产量预测模型，对非线性环境因子Copula熵（CE）方法进行提取特征并与CNN和GRU技术结合在一起。其目的是在水稻品种确定的条件下，识别产量预测的重要特征。根据使用浙江省临安区真实数据分析和比较所提出的模型的性能，构建了其他5个产量预测模型进行对比，分别是MLR、RF、LSTM、GRU和CNN-LSTM。结果显示，CE-CGRU模型的MAE、MSE和MAPE分别为0.677、0.87和5.029％，表明CE-CGRU模型具有更好的能力来捕捉水稻产量与环境因素之间的复杂非线性关系。此外，还对不同的特征选择方法以及不同时间步长进行了比较和分析。

發(fā)表于：2024/4/29 下午1:10:00

基于改进PSO算法的机器人路径规划研究[人工智能][工业自动化]

传统粒子群算法（PSO）容易早熟收敛，陷入局部最优，为此提出混沌动态多种群粒子群算法（CDMPSO），并将其应用在机器人三维路径规划中。通过引入混沌映射理论来提高粒子种群初始解的质量和分布均匀性，同时引入分组并行优化策略，依据适应度值采用中位数聚类的方法，将种群分为3个子种群并迭代进行实时动态调整，根据不同子种群的特点采用不同的方法来进行种群更新。在MATLAB软件中与传统PSO算法和自适应粒子群（APSO）算法进行对比实验，发现改进后的CDMPSO算法全局搜索范围更大，陷入局部最优次数更少，最终路径更短，从而验证了该改进算法是切实可行的。

發(fā)表于：2024/4/29 下午1:10:00

基于伪触发词的并行预测篇章级事件抽取方法[人工智能][消费电子]

篇章级事件抽取一般将事件抽取任务分为候选实体识别、事件检测和论元识别3个子任务，然后采用级联的方式依次进行，这样的方式会造成误差传递；另外，现有的大多数模型在解码事件时，对事件数量的预测隐含在解码过程中，且只能按照预定义的事件顺序及预定义的角色顺序预测事件论元，使得先抽取的事件并没有考虑到后面抽取的事件。针对以上问题提出一种多任务联合的并行预测事件抽取框架。首先，使用预训练语言模型作为文档句子的编码器，检测文档中存在的事件类型，并使用结构化自注意力机制获取伪触发词特征，预测每种事件类型的事件数量；然后将伪触发词特征与候选论元特征进行交互，并行预测每个事件对应的事件论元，在大幅缩减模型训练时间的同时获得与基线模型相比更好的性能。最终事件抽取结果F1值为78%，事件类型检测子任务F1值为98.7%，事件数量预测子任务F1值为90.1%，实体识别子任务F1值为90.3%。

發(fā)表于：2024/4/29 下午1:10:00