黄瓜视频污版下载,久久精品无码一区二区日韩AⅤ

基于4/5G融合網(wǎng)絡(luò)QoS差異化服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

隨著5G網(wǎng)絡(luò)的部署和商用，基于業(yè)務(wù)對網(wǎng)絡(luò)能力的不同需求，在現(xiàn)網(wǎng)中對不同用戶進(jìn)行差異化服務(wù)已成為行業(yè)研究熱點(diǎn)。為此提出了一種實(shí)現(xiàn)4/5G網(wǎng)絡(luò)QoS差異化服務(wù)融合部署和統(tǒng)一調(diào)用的方法。該方法包含了4/5G網(wǎng)絡(luò)QoS差異化服務(wù)融合部署的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、QoS平臺(tái)服務(wù)端對終端4/5G用戶自動(dòng)識(shí)別的方法以及4/5G融合的QoS業(yè)務(wù)端到端流程等。此方案的設(shè)計(jì)使得第三方不需要區(qū)分用戶的4/5G形態(tài)，使用全國統(tǒng)一的調(diào)度接口直接調(diào)用運(yùn)營商的QoS能力，充分發(fā)揮運(yùn)營商的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢和價(jià)值。

發(fā)表于：6/9/2022

基于VPX開放式架構(gòu)的無線電監(jiān)測平臺(tái)設(shè)計(jì)[可編程邏輯][其他]

無線電監(jiān)測系統(tǒng)對信號搜索、截獲、識(shí)別等能力提出了更高的要求，傳統(tǒng)無線電監(jiān)測系統(tǒng)軟硬件標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化不成熟，定制性較強(qiáng)，通用性較差，難以滿足未來對裝備的需求。結(jié)合軟件無線電的思路，設(shè)計(jì)了一種基于VPX開放式的無線電監(jiān)測平臺(tái)，重點(diǎn)研究了平臺(tái)的硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)和軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)，最后搭建驗(yàn)證平臺(tái)，測試了平臺(tái)的傳輸功能和系統(tǒng)性能，驗(yàn)證了平臺(tái)的可行性。

發(fā)表于：6/9/2022

基于3D傳感器的帶束層糾偏算法[其他][其他]

為了解決帶束層在傳輸時(shí)中心位置發(fā)生偏移的問題，提出了一種基于3D傳感器的帶束層糾偏算法。首先對3D傳感器采集的輪廓數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使數(shù)據(jù)變得更平滑；其次在糾偏過程中，將帶束層糾偏過程分為上中下3個(gè)區(qū)域，在上邊和下邊區(qū)域采用定邊，中間區(qū)域采用定中，通過在3個(gè)不同區(qū)域計(jì)算不同的位置進(jìn)行實(shí)時(shí)糾偏。最終通過MATLAB進(jìn)行仿真，該算法的糾偏精度可以達(dá)到1 mm以內(nèi)，相比于傳統(tǒng)的單邊糾偏，糾偏精度和糾偏穩(wěn)定性更好。

發(fā)表于：6/9/2022

先進(jìn)工藝芯片填充冗余金屬后的時(shí)序偏差分析及修復(fù)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

在芯片物理設(shè)計(jì)的完成階段，為了滿足設(shè)計(jì)規(guī)則中金屬密度要求，需要填充冗余金屬。增加的金屬層會(huì)產(chǎn)生額外的寄生電容，導(dǎo)致芯片的時(shí)序結(jié)果惡化。40 nm以上的工藝節(jié)點(diǎn)中，這些額外增加的寄生電容對于時(shí)序的影響在0.12%左右，這個(gè)時(shí)序偏差甚至比靜態(tài)時(shí)序分析與SPICE仿真之間的誤差還小，在芯片設(shè)計(jì)時(shí)通常忽略它。然而在使用FinFET結(jié)構(gòu)的先進(jìn)工藝節(jié)點(diǎn)中，這個(gè)時(shí)序偏差必須要進(jìn)行修復(fù)。以一款FinFET結(jié)構(gòu)工藝的工業(yè)級DSP芯片為實(shí)例，使用QRC工具對比了芯片填充冗余金屬前后寄生電容的變化；使用Tempus工具分析了芯片時(shí)序結(jié)果發(fā)生偏差的原因；最后提出了一種基于Innovus平臺(tái)的時(shí)序偏差修復(fù)方法，時(shí)序結(jié)果通過簽核驗(yàn)證，有效提高了時(shí)序收斂的效率。

發(fā)表于：6/9/2022

基于UVM的Wishbone-SPI驗(yàn)證平臺(tái)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

隨著芯片復(fù)雜度增加，芯片驗(yàn)證在設(shè)計(jì)流程中所消耗時(shí)間也不斷提高。針對傳統(tǒng)驗(yàn)證平臺(tái)重用性差、覆蓋率低，通過使用通用驗(yàn)證方法學(xué)(Universal Verification Methodology，UVM)設(shè)計(jì)Wishbone-SPI驗(yàn)證平臺(tái)，用UVM組件靈活地搭建驗(yàn)證平臺(tái)，完成標(biāo)準(zhǔn)的驗(yàn)證框架，設(shè)計(jì)受約束隨機(jī)激勵(lì)，自動(dòng)統(tǒng)計(jì)功能覆蓋率。仿真結(jié)果顯示，該驗(yàn)證平臺(tái)功能覆蓋率達(dá)到100%，并表明該平臺(tái)具有良好的可配置性與可重用性。

發(fā)表于：6/9/2022

基于SGCN的化合物致癌性預(yù)測模型[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

癌癥患者的激增引起了全世界的關(guān)注，許多研究者將目光放在了對化合物致癌性的評估上，但這是一項(xiàng)極其具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。本實(shí)驗(yàn)獲取了341種實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，利用三維圖卷積網(wǎng)絡(luò)(SGCN)，建立了對化合物致癌性的預(yù)測模型。結(jié)果表明：對化合物進(jìn)行致癌性預(yù)測的SGCN分類模型準(zhǔn)確率高達(dá)96.9%，比其余模型效果更好，這表明SGCN模型能夠準(zhǔn)確地對化學(xué)品進(jìn)行分類，并且在實(shí)際應(yīng)用中具有相當(dāng)大的潛力。

發(fā)表于：6/9/2022

基于改進(jìn)BCCSA和深層LSTM的空氣質(zhì)量預(yù)測方法[其他][其他]

現(xiàn)有的空氣質(zhì)量預(yù)測方法很少考慮季節(jié)性因素，且預(yù)測的效果不佳，因此提出一種基于改進(jìn)二元混沌烏鴉搜索算法(Binary Chaotic Crow Search Algorithm，BCCSA)和深層長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Long Short Term Memory，LSTM)的空氣質(zhì)量預(yù)測方法。首先提出季節(jié)調(diào)整的方法對收集的原始空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以消除季節(jié)對預(yù)測的影響；然后提出改進(jìn)BCCSA，對空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化處理；最后，將自注意力機(jī)制加入到深層LSTM中，對空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能有效地提高空氣質(zhì)量的預(yù)測精度。

發(fā)表于：6/9/2022

基于支持向量機(jī)和PCA的腦電α波運(yùn)動(dòng)想象分類研究[其他][其他]

針對腦電信號(EEG)運(yùn)動(dòng)想象分類過程中弱相關(guān)特征量影響分類準(zhǔn)確度的問題，提出一種篩選方法，該方法是基于α波和主成分分析(PCA)算法的?；谀X機(jī)接口(BCI)系統(tǒng)，通過聽覺誘發(fā)刺激產(chǎn)生向左和向右兩種運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)對應(yīng)的腦電信號，并對其做小波包分解處理，然后進(jìn)行腦電α頻段信號的重構(gòu)，從而提取出α波形并對其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特征提取。再結(jié)合PCA技術(shù)和支持向量機(jī)(SVM)方法，實(shí)現(xiàn)弱相關(guān)特征的剔除和特征分類。根據(jù)篩選后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，所得結(jié)果準(zhǔn)確率更高，信號分類的準(zhǔn)確度由90.1%提高至94.0%。

發(fā)表于：6/9/2022

數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展態(tài)勢、重點(diǎn)與路徑[其他][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)是鄉(xiāng)村振興的戰(zhàn)略方向，更是數(shù)字中國落地的重要支撐。我國鄉(xiāng)村發(fā)展具有特色的政治、經(jīng)濟(jì)、文化形態(tài)，也在全國一盤棋戰(zhàn)略布局中承載著獨(dú)特的發(fā)展使命。圍繞擴(kuò)大內(nèi)需、加快要素流動(dòng)、順暢國內(nèi)大循環(huán)的緊迫需求，推進(jìn)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)提檔升級已迫在眉睫。數(shù)字城市在發(fā)展環(huán)境、核心技術(shù)、市場空間和監(jiān)管保障等方面形成了良好的基礎(chǔ)和優(yōu)勢，成為數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的核心引領(lǐng)和重要保障。

發(fā)表于：6/9/2022

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像風(fēng)格遷移研究綜述[其他][其他]

為了推動(dòng)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像風(fēng)格遷移技術(shù)的研究，對基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像風(fēng)格遷移的主要方法和代表性工作進(jìn)行了總結(jié)和討論。回顧了傳統(tǒng)的風(fēng)格遷移算法，詳細(xì)介紹了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要圖像風(fēng)格遷移的基本原理和方法，分析了相關(guān)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像風(fēng)格遷移領(lǐng)域的應(yīng)用前景，最后總結(jié)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像風(fēng)格遷移存在的挑戰(zhàn)和未來研究方向。

發(fā)表于：6/9/2022

衛(wèi)星卷繞式柔性太陽電池陣關(guān)鍵技術(shù)研究[電源技術(shù)][航空航天]

太陽電池陣是絕大多數(shù)衛(wèi)星在軌運(yùn)行的唯一能量來源，針對未來6G空間通信建設(shè)衛(wèi)星星座的需求，衛(wèi)星太陽電池陣需要在輸出功率不變的情況下進(jìn)一步減小質(zhì)量和體積。卷繞式柔性太陽電池陣具有輕質(zhì)、高效、無需展開驅(qū)動(dòng)等特性，成為空間太陽電池陣發(fā)展的一個(gè)重要方向。梳理了卷繞式太陽電池陣發(fā)展的歷程，介紹了國內(nèi)外卷繞式太陽電池陣的發(fā)展現(xiàn)狀，并對關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行梳理，為未來6G衛(wèi)星太陽電池陣選型及卷繞式太陽電池陣的發(fā)展提供參考。

發(fā)表于：6/9/2022

面向6G的低軌衛(wèi)星邊緣計(jì)算架構(gòu)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

移動(dòng)邊緣計(jì)算(MEC)為了滿足不斷增長的計(jì)算需求被提出。在無處不在的連接和全球區(qū)域覆蓋的驅(qū)動(dòng)下，低地球軌道（LEO）衛(wèi)星可以突破地域限制，實(shí)現(xiàn)全球無線覆蓋，是未來6G移動(dòng)通信系統(tǒng)不可或缺的選擇。因此考慮通過將邊緣服務(wù)器放置在衛(wèi)星上形成邊緣計(jì)算衛(wèi)星，提出了一種衛(wèi)星邊緣計(jì)算的系統(tǒng)架構(gòu)，可以為地球上的偏遠(yuǎn)地區(qū)的用戶或者極端環(huán)境需要應(yīng)急通信的用戶提供計(jì)算服務(wù)。

發(fā)表于：6/9/2022

星地融合5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)增強(qiáng)技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

星地融合為5G網(wǎng)絡(luò)帶來更強(qiáng)的覆蓋能力、更靈活的組網(wǎng)能力和更健壯的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使得5G網(wǎng)絡(luò)真正可能實(shí)現(xiàn)萬物互聯(lián)，因此成為5G網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)的重要方向。首先介紹了在后5G時(shí)代支持星地融合的必要性，然后從網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的角度分析了當(dāng)前星地融合5G網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展階段和技術(shù)現(xiàn)狀?；诩夹g(shù)現(xiàn)狀，分析星地融合5G網(wǎng)絡(luò)在系統(tǒng)架構(gòu)演進(jìn)方面面臨的問題，并給出架構(gòu)增強(qiáng)技術(shù)方案。

發(fā)表于：6/9/2022

ST發(fā)布多款新型MEMS傳感器,突破性能功耗比,解鎖可穿戴應(yīng)用新場[MEMS|傳感技術(shù)][消費(fèi)電子]

意法半導(dǎo)體即將發(fā)布一系列具有更高的性能功耗比的新型傳感器。LSM6DSV16X是具有機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)核的MEMS慣性傳感器的最新成員,具有更高精確度和更低功耗。此外,Qvar靜電感測也首次集成于這類器件,能夠監(jiān)測環(huán)境靜電電荷的變化。

發(fā)表于：6/9/2022

可穿戴設(shè)備和機(jī)器人技術(shù)在倉儲(chǔ)管理中的實(shí)踐考量[EDA與制造][工業(yè)自動(dòng)化]

消費(fèi)者對當(dāng)日或次日配送日益強(qiáng)烈的期望助推了產(chǎn)品在倉儲(chǔ)設(shè)施中運(yùn)輸?shù)奶崴?。如今，消費(fèi)者在網(wǎng)購時(shí)已愈發(fā)習(xí)慣于選擇此類配送方式。若友商可為相同的商品提供更快速的配送服務(wù)，消費(fèi)者就很有可能會(huì)在該處進(jìn)行購買。

發(fā)表于：6/7/2022