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基于ARM 架構的安全總線橋設計與實現[模擬設計][工業(yè)自動化]

為提高SoC（System-On-Chip）系統(tǒng)安全性能，設計了一種基于ARM（Advanced RISC Machine）架構的安全總線橋電路。該電路設計了一個橋接模塊和一個訪問控制功能模塊。仿真表明，該電路能夠在任意倍頻的AHB（Advanced High-Performance Bus）和APB（Advanced Peripheral Bus）時鐘頻率下完成AHB傳輸協(xié)議向APB傳輸協(xié)議的轉換，同時支持靈活配置主從設備的訪問權限和保護模式，防止外設寄存器數據被非法訪問和惡意篡改，提高了系統(tǒng)的安全性能和適用性。

發(fā)表于：11/14/2024

基于改進AlexNet卷積神經網絡人臉識別的研究[人工智能][消費電子]

近期，人臉識別技術在社會上廣受關注，其非接觸式的識別特性相較于指紋等傳統(tǒng)接觸式識別方法展現出明顯優(yōu)勢。在深度學習領域，由于傳統(tǒng)卷積神經網絡在人臉識別任務上的準確性和速度尚有提升空間，因此提出采用改進的AlexNet卷積神經網絡進行人臉識別。通過實驗驗證，與傳統(tǒng)卷積網絡相比，改進后的AlexNet在人臉識別上不僅準確度更高，而且識別過程更為穩(wěn)定。

發(fā)表于：11/14/2024

計及可再生能源接入配電網的負荷預測和優(yōu)化[人工智能][智能電網]

目前，可再生能源大量接入配電網，但是太陽能、風能、光伏及風電等可再生能源的間歇性和隨機性不可避免地會造成配電網的波動?？紤]電網內可再生能源發(fā)電功率與用電負荷隨時間變化的特點，提出一種基于小波變換和神經網絡的可再生能源接入配電網的負荷預測和優(yōu)化方法。首先采集配電網的發(fā)電與負荷數據，利用小波變換處理收集到的數據，得到局部尺度和頻率分解的特征參數，建立神經網絡預測模型；然后，對經過小波變換后得到的特征參數進行訓練，根據預測負荷對可再生能源的發(fā)電量進行調節(jié)，保持配電網供需側的動態(tài)平衡。結果表明，所提方法能夠對負荷進行有效預測，通過提前預測負荷量，保證配電網用電穩(wěn)定性的同時，最大化利用可再生能源。

發(fā)表于：11/14/2024

基于Transformer殘差網絡的事件重建算法[人工智能][消費電子]

目前的人工視覺系統(tǒng)仍然無法處理一些涉及高速運動場景和高動態(tài)范圍的真實世界場景。事件相機因其低延遲和高動態(tài)范圍捕捉高速運動的優(yōu)勢具有消除上述問題的能力。然而，由于事件數據的高度稀疏和變化性質，在保證其快速性的同時將事件重建為視頻仍然具有挑戰(zhàn)性。因此提出了一種基于Transformer殘差網絡和光流估計的事件流重建算法，通過光流估計和事件重建的聯合訓練，實現自監(jiān)督的重建過程，并引入去模糊預處理和亞像素上采樣模塊來提高重建質量。實驗結果表明，在公開數據集上，提出的方法可以有效提高事件流的重建效果。

發(fā)表于：11/14/2024

稀疏矩陣在C66x上的應用及優(yōu)化[模擬設計][其他]

隨著大數據的爆炸式發(fā)展，稀疏矩陣已經成為機器學習和邊緣計算的重要一環(huán)。在機器學習領域，數據集的稀疏矩陣化既可以保存信息又可以節(jié)省內存，已成為不可避免的趨勢。SpMV（稀疏矩陣向量乘）作為稀疏矩陣計算中的核心，其迭代求解過程的空間復雜度和時間復雜度具有重要研究意義。分析稀疏矩陣C00、CSR、ELLPACK和DIA壓縮格式，改變稀疏矩陣的稀疏度和非零元素的分布，得出COO讀取數據、CSR進行計算的SpMV通用性更強。利用C66x的VLIW指令構架，采用軟件流水的方式對SpMV_CSR算法進行指令并行優(yōu)化，利用SIMD單指令多數據指令集對SpMV_CSR算法完成數據并行優(yōu)化。實驗結果表明，優(yōu)化后的SpMV_CSR算法相較于優(yōu)化前的加速比平均達到5倍以上。

發(fā)表于：11/14/2024

一種基于Yarn云平臺的基因啟發(fā)式多序列比對算法[模擬設計][醫(yī)療電子]

提出一種基于Yarn云平臺的基因啟發(fā)式多序列比對算法。建立核酸替換等價矩陣作為基因啟發(fā)式數學模型，構建Yarn云平臺邏輯架構，通過對基因數據預處理、基因數據存儲、基因序列比對、基因數據管理、基因數據分析等步驟，對數據分類保存，劃分錯誤率較高的長序列，得到多個較短的基因片段。對不同片段實施定位，將其中的變長種子生成，進行骨架構建和孔隙填補，可以實現基因啟發(fā)式多序列比對。結果表明，設計的算法在不同數據集下處理時間縮短，多序列比對SP（Sum of Pairs）的分值較高，實驗驗證了該多序列比對方法具有很好的應用價值。

發(fā)表于：11/14/2024

基于電路切割方法的并行量子模擬方法[模擬設計][其他]

量子計算在解決傳統(tǒng)計算難題方面展現了巨大潛力，但由于其高錯誤率和噪聲問題，經典模擬成為驗證其性能的重要手段。然而，量子的疊加和糾纏特性帶來了模擬上的巨大挑戰(zhàn)，尤其是在內存受限的情況下。盡管電路切割方法能夠將大規(guī)模量子電路分解為更小的計算任務，減輕計算壓力，先前的研究主要關注其在量子計算機上的應用，未充分考慮其在量子電路模擬中的效果。論文研究填補了這一空白，提出了基于啟發(fā)式切割算法和子電路狀態(tài)向量復用的優(yōu)化方案，以應對模擬中的內存限制。通過引入全局計算成本的考量和整數規(guī)劃模型，提出的啟發(fā)式方法不僅優(yōu)化了切割過程，還結合了子電路狀態(tài)向量復用技術，以減少重復計算和內存占用。實驗結果顯示，與當前流行的電路切割方法相比，所提出方法在提升模擬速度的同時顯著降低了內存需求，有效應對了量子電路模擬中的挑戰(zhàn)。在經典量子電路的測試中總體平均加速達到了46%。

發(fā)表于：11/14/2024

基于GPU的稀疏矩陣壓縮存儲格式研究[模擬設計][其他]

稀疏矩陣向量乘法（Sparse Matrix-Vector Multiplication，SpMV）是矩陣數值計算領域重要的線性代數子程序。通過對SpMV算法的負載均衡以及訪存頻度這兩個關鍵性能瓶頸的研究，提出了一種VCSR（Vectorized Compressed Sparse Row）稀疏矩陣壓縮存儲格式。該格式根據各行非零元素分布的統(tǒng)計特性調整各個線程的數據負載來防止線程發(fā)散的問題，并且基于快速分段求和的策略以及使用矢量化的方法來提高SpMV流程的計算性能。通過使用佛羅里達大學的稀疏矩陣作為測試集，在GPU上進行性能測試，獲得了相較CSR5（Compressed Sparse Row 5）格式平均10%到30%，最高50%的性能提升。

發(fā)表于：11/14/2024

貿澤開售用于快速開發(fā)精密數據采集系統(tǒng)的Analog Devices ADAQ7767-1 μModule DAQ解決方案[測試測量][消費電子]

　　2024年11月6日 – 提供超豐富半導體和電子元器件?的業(yè)界知名新品引入（NPI）代理商貿澤電子（Mouser Electronics）即日起供應Analog Devices, Inc. （ADI）的ADAQ7767-1 μModule DAQ解決方案。這是一款24位精密數據采集（DAQ）µModule系統(tǒng)，可用于快速開發(fā)緊湊、高性能的精密DAQ系統(tǒng)。ADAQ7767-1非常適合電氣測試和測量、預測性維護的狀態(tài)監(jiān)控、通用輸入測量平臺、音頻測試，以及其他需要高精度數據采集的應用。

發(fā)表于：11/11/2024

派拓網絡醫(yī)療物聯網安全方案為更多醫(yī)療服務保駕護航[通信與網絡][物聯網]

派拓網絡于2022年推出了專為醫(yī)療機構設計的物聯網安全產品醫(yī)療物聯網安全方案。自那時起，這款產品就一直是行業(yè)分析師公認的領先產品，并且?guī)椭赏鼐W絡的醫(yī)療行業(yè)客戶提高了設備和網絡的安全性，保護了數百萬臺設備的安全，使全球醫(yī)療機構每年能夠為數百萬患者提供醫(yī)療服務。

發(fā)表于：11/7/2024

超寬帶的力量：重塑汽車、移動設備和工業(yè)物聯網體驗[通信與網絡][物聯網]

　　超寬帶是一種強大的無線通信技術，通常被稱為UWB。該技術用途廣泛，可執(zhí)行多種難以分類的任務。

發(fā)表于：11/6/2024

從富士通到RAMXEED，以全新一代FeRAM迎接邊緣智能高可靠性無延遲數據存儲需求[嵌入式技術][工業(yè)自動化]

在人工智能大型模型和邊緣智能領域的算力需求激增的推動下，市場對于高性能存儲解決方案的需求也在不斷增加。據此預測，2024年全球存儲器市場的銷售額有望增長61.3%，達到1500億美元。為了降低云和邊緣的功耗，兼具高性能和非易失性的新型存儲器正迎來市場快速增長的發(fā)展大時代，如鐵電存儲器FeRAM和ReRAM，以及磁性存儲器MRAM、阻變式存儲器ReRAM等。

發(fā)表于：11/6/2024

實時控制技術如何實現可靠且可擴展的高壓設計[電源技術][工業(yè)自動化]

本文將討論數字電源控制在高壓應用中的一些優(yōu)勢，并演示其如何助力先進電源系統(tǒng)的安全高效運行。

發(fā)表于：11/5/2024

全差分放大器為精密數據采集信號鏈提供高壓低噪聲信號[電源技術][工業(yè)自動化]

　　摘要　　全差分放大器（FDA）具有差分輸入和差分輸出，其輸出共模由直流（DC）輸入電壓獨立控制，主要用在數據采集系統(tǒng)中模數轉換的前端，用于將信號調理為合適的電平以供下一級（通常是模數轉換器（ADC））使用。FDA一般采用單芯片設計，電源電壓較小，因此輸出動態(tài)范圍有限。本文將介紹具有可調共模輸出的高壓低噪聲FDA的設計方法。本文還完整分析了FDA噪聲，以及其對高性能數據采集系統(tǒng)信號鏈的總體信噪比（SNR）的影響。

發(fā)表于：10/31/2024

如何設計經濟高效、安全可靠的汽車eCockpit解決方案[嵌入式技術][汽車電子]

　　微電子和軟件技術的快速發(fā)展正在深刻地改變車載娛樂中控和安全系統(tǒng)設計，重新定義駕駛體驗。

發(fā)表于：10/31/2024