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基于磁-熱耦合的揚聲器溫度場仿真研究[其他][其他]

動圈揚聲器在大信號驅動時因音圈發(fā)熱嚴重，會出現(xiàn)音圈斷路、短路和脫膠等熱損壞問題，進而導致?lián)P聲器單元損壞。通過建立一款動圈揚聲器單元的三維有限元模型，進行了基于多物理場耦合的大信號驅動下的揚聲器單元穩(wěn)態(tài)溫度場與應力場仿真，并通過試驗對仿真結果進行了驗證。結果表明：在恒壓功放的作用下，揚聲器單元整體溫度隨音圈電流頻率增大出現(xiàn)先增大后減小的現(xiàn)象，揚聲器單元的溫度在額定阻抗點處達到峰值，等效應力集中在音圈骨架與定心支片、振膜連接處，會因為高溫引發(fā)熱故障；同時分析了音圈出現(xiàn)熱損壞時對揚聲器單元暫態(tài)溫度場的影響。該結果可為動圈揚聲器的溫度監(jiān)測和失效分析提供參考。

發(fā)表于：8/25/2023

一種多教師模型知識蒸餾深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型壓縮算法[人工智能][通信網(wǎng)絡]

為了能將龐大的深度學習模型壓縮后部署到算力和存儲能力有限的設備中時盡可能減小精度損失，對知識蒸餾模型壓縮方法進行研究，提出了一種改進后帶篩選的多教師模型知識蒸餾壓縮算法。利用多教師模型的集成優(yōu)勢，以各教師模型的預測交叉熵為篩選的量化標準篩選出表現(xiàn)更好的教師模型對學生進行指導，并讓學生模型從教師模型的特征層開始提取信息，同時讓表現(xiàn)更好的教師模型在指導中更具有話語權。在CIFAR100數(shù)據(jù)集上的VGG13等分類模型實驗結果表明，與其他壓縮算法相比在最終得到的學生模型大小相同的情況下，精度上有著更好的表現(xiàn)。

發(fā)表于：8/25/2023

復雜環(huán)境下輕量化口罩佩戴檢測算法研究[其他][醫(yī)療電子]

針對目前YOLOv4算法巨大的運算量難以滿足實時性要求高的口罩佩戴檢測系統(tǒng)，提出了一種輕量化檢測算法（Light-YOLOv4）。將融合ECA注意力機制的GhostNet網(wǎng)絡替換YOLOv4的主干網(wǎng)絡減少參數(shù)量；借鑒空洞卷積和SPPF提出了ASPPFCSPC結構有效增大感受野；針對目標過于密集而產(chǎn)生重疊問題，增加了RepBox損失函數(shù)，使不同目標的預測框相互遠離從而減少漏檢。實驗表明，Light-YOLOv4算法mAP為94.2%，F(xiàn)PS為46.3幀，模型大小為95 MB，相較于YOLOv4的mAP值僅降低了1.1%，檢測速率提高了51.8%，參數(shù)量減少了70.0%，模型大小減少了61.1%，對低性能檢測設備很友好。

發(fā)表于：8/25/2023

基于PKS體系的終端功能場景驗證方法研究[通信與網(wǎng)絡][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

目前國產(chǎn)終端正逐漸成為中國終端市場的主流，而基于PKS（飛騰Phytium+麒麟Kylin+安全Security）體系的終端產(chǎn)品作為國產(chǎn)主力軍，承擔著更重要的使命，迫切需要加快優(yōu)化的速度，滿足國內(nèi)各行業(yè)用戶群體日益增長的需求。在功能單點驗證方法的基礎上從用戶的角度出發(fā)，預測用戶功能使用場景，創(chuàng)新性地提出了基于PKS體系的終端功能場景驗證方法，通過對比分析兩種方法對3種國產(chǎn)終端的驗證數(shù)據(jù)，證明功能場景驗證方法發(fā)現(xiàn)問題的效率和價值都比傳統(tǒng)的功能單點驗證方法更優(yōu)，能促進國產(chǎn)終端的持續(xù)優(yōu)化，為國產(chǎn)終端驗證體系提供新的思路。

發(fā)表于：8/25/2023

一種基于Quantus-reduce加速模擬仿真驗證分析的解決方案[電子元件][其他]

隨著半導體技術的進步，芯片的設計規(guī)模不斷擴大，這使得電路設計需要考慮的寄生效應更加復雜，電路的后仿真工作也變得更加繁重。介紹了如何應用Cadence公司的寄生抽取工具Quantus進行post-layout寄生抽取，利用Quantus的Standalone Reduction （簡稱Qreduce）功能對后仿網(wǎng)表進行精簡，以達到縮減網(wǎng)表的規(guī)模，提高仿真速度的目的。Cadence的Qreduce功能是通過數(shù)學的運算，將RC網(wǎng)絡進行等效運算，以減少節(jié)點，從而達到縮減網(wǎng)表的規(guī)模，但同時保證了不會對精度造成比較大的損失。從后仿網(wǎng)表的縮減程度、仿真精度的影響、仿真速度以及內(nèi)存消耗等方面進行論述，給出關鍵對比指標。

發(fā)表于：8/25/2023

使用Xcelium Machine Learning技術加速驗證覆蓋率收斂[電子元件][消費電子]

隨著設計越來越復雜，受約束的隨機化驗證方法已成為驗證的主流方法。一般地，驗證激勵做到不違反spec描述條件下盡量隨機，這樣驗證能跑到的空間才更充分。但是，這給功能覆蓋率收斂帶來極大挑戰(zhàn)，為解決這一難題，Cadence率先推出了仿真器的機器學習功能——Xcelium Machine Learning，采用機器學習技術讓功能覆蓋率快速收斂，大大提高驗證仿真效率。介紹了Xcelium Machine Learning的使用流程，并給出在相同模擬（simulation）驗證環(huán)境下應用Machine Learning前后情況對比。最后Machine Learning在模擬（simulation）驗證中的應用前景進行了展望。

發(fā)表于：8/25/2023

基于Cadence Integrity 3D-IC的異構集成封裝系統(tǒng)級LVS檢查[電子元件][消費電子]

隨著硅工藝尺寸發(fā)展到單納米水平，摩爾定律的延續(xù)越來越困難。2D Flip-Chip、2.5D、3D等異構集成的先進封裝解決方案將繼續(xù)滿足小型化、高性能、低成本的市場需求，成為延續(xù)摩爾定律的主要方向。但它也提出了新的挑戰(zhàn)，特別是對于系統(tǒng)級的LVS檢查。采用Cadence Integrity 3D-IC平臺工具，針對不同類型的先進封裝，進行了系統(tǒng)級LVS檢查驗證，充分驗證了該工具的有效性和實用性，保證了異構集成封裝系統(tǒng)解決方案的可靠性。

發(fā)表于：8/25/2023

Concurrent Multi-die Optimization物理實現(xiàn)方案的應用[電子元件][其他]

隨著芯片制造工藝不斷接近物理極限，使用多die堆疊的3DIC Chiplets設計已經(jīng)成為延續(xù)摩爾定律的最佳途徑之一。Integrity 3D-IC平臺將設計規(guī)劃、物理實現(xiàn)和系統(tǒng)分析統(tǒng)一集成于單個管理界面中，為3D設計提供了系統(tǒng)完善的解決方案。其中傳統(tǒng)的die-by-die流程在3D結構建立后分別對兩個die進行2D物理實現(xiàn)，同時工具也開發(fā)了多die協(xié)同（concurrent multidie）的物理實現(xiàn)流程，并行式進行多顆die的布局布線。此工作在實際項目中，使用Cadence Integrity 3D-IC 工具，針對性地建立concurrent multidie的流程，將兩顆die在同一個設計中實現(xiàn)并行擺放、3D結構單元（Hybrid Bonding bump）的位置優(yōu)化、時鐘樹綜合和繞線。協(xié)同優(yōu)化的3D物理實現(xiàn)方案相比于die-by-die方案在設計整體結果上有更好的表現(xiàn)。

發(fā)表于：8/25/2023

DDR5仿真精度研究及在內(nèi)存升級中的應用[電子元件][消費電子]

使用Cadence公司的SystemSI對DDR信號通道進行整體仿真，同時，借助一博科技自研的Interposer夾具進行測試，經(jīng)過多次的仿真測試擬合，所介紹的DDR仿真測試方法可以達到較高的精度。隨著對內(nèi)存帶寬的需求不斷提升，作為當前主流的DDR4局限性日益明顯，通過具體案例說明了DDR5信號完整性提升的具體技術，并通過仿真對比，展示了DDR5在內(nèi)存升級過程中的優(yōu)勢。

發(fā)表于：8/25/2023

基于FCM flow的小規(guī)模數(shù)字電路芯片測試[測試測量][消費電子]

隨著芯片工藝的不斷演進，數(shù)字芯片的規(guī)模急劇增加，測試成本進一步增加。目前先進的DFT技術已應用于大規(guī)模SoC芯片的測試，包括掃描路徑設計、JTAG、ATPG（自動測試向量生成）等。但對于一些小規(guī)模集成電路，插入掃描鏈等測試電路會增加芯片面積并增加額外的功耗。對于這種芯片，功能case生成的pattern可用于檢測制造缺陷和故障。因此，需要一些方法來驗證覆蓋率是否達到了目標。Verisium manager工具依靠Xcelium的故障仿真引擎和Jasper功能安全驗證應用程序（FSV）可以解決這個問題。它為 ATE（自動測試設備）pattern的覆蓋率分析提供了一個新的思路。

發(fā)表于：8/25/2023

基于點云補全的三維目標檢測[人工智能][其他]

LiDAR技術的發(fā)展為自動駕駛提供了豐富的3D數(shù)據(jù)。然而，由于遮擋和某些反射材料的原因引起信號丟失，LiDAR點云實際上是不完整的2.5D數(shù)據(jù)，這對 3D 感知提出了根本性挑戰(zhàn)。針對這一問題，提出對原始數(shù)據(jù)進行三維補全的方法。根據(jù)大多數(shù)物體形狀對稱且重復率高的特點，通過學習先驗對象形狀的方法估計點云中遮擋部分的完整形狀。該方法首先識別被遮擋和信號缺失影響的區(qū)域，在這些區(qū)域中預測區(qū)域所包含對象形狀的占用概率。針對物體間遮擋的情況，通過形狀的占用概率和共享同類形狀形態(tài)進行三維補全。對自身遮擋的物體，通過自身鏡像進行恢復。最后通過點云目標檢測網(wǎng)絡進行學習。結果表明，通過該方法能有效地提高生成點云3D邊框的mAP（mean Average Precision）。

發(fā)表于：8/25/2023

電磁干擾（EMI）如何協(xié)助消費者在選擇汽車應用中的開關轉換器時做出明智的決策[電源技術][汽車電子]

　　在多種市場產(chǎn)品所使用的快速開關電源轉換器中，電磁干擾（EMI）是個特別的問題。一臺能在一個系統(tǒng)中達到法規(guī)要求的轉換器不一定可以自動符合另一個系統(tǒng)的要求。此外，系統(tǒng)也可能需要 EMI 濾波措施來達成法規(guī)要求，但這可能占用大量的整體系統(tǒng)空間、體積和成本，因此了解適用于不同產(chǎn)品應用的標準至關重要。本文首先回顧開關轉換器中 EMI 的來源和類型，接著說明工業(yè)和汽車市場產(chǎn)品監(jiān)管標準之間的差異。最后，本文展示 Diodes 公司使用的技術，使其 DC-DC 開關轉換器能夠符合嚴格的汽車標準。

發(fā)表于：8/24/2023

核電行業(yè)網(wǎng)絡安全應急演練模式研究[其他][其他]

針對核電行業(yè)網(wǎng)絡安全應急演練問題進行研究，首先分析了相關網(wǎng)絡安全威脅，依此設計可能存在的應急場景，基于核電工控系統(tǒng)實驗室網(wǎng)絡環(huán)境研究應急演練模式，并通過開展應急演練對其效果進行評價。通過定期進行應急演練，可以提升核電行業(yè)應急隊伍的安全事件監(jiān)測、響應、處置和防護能力，不斷完善網(wǎng)絡安全應急演練制度建設。

發(fā)表于：8/24/2023

基于白兔時間同步協(xié)議的加速器節(jié)點時鐘同步系統(tǒng)[其他][其他]

提出了一種基于白兔時間同步協(xié)議，利用SPARTAN6系列現(xiàn)場可編程門陣列(FieldProgrammable Gate Array,FPGA)實現(xiàn)多節(jié)點亞納秒級別時間同步，并通過測量觸發(fā)信號到達時間，根據(jù)設置的延遲進行恢復，從而實現(xiàn)高于120 ps時間分辨率。該方法能夠精確控制多節(jié)點信號發(fā)生的絕對時間，具有廣泛的應用前景。特別地，該方法可應用于同步輻射加速器中，提高實驗數(shù)據(jù)的準確性和穩(wěn)定性，有望在材料科學、生物學和化學等領域中得到廣泛應用。該研究成果為同步輻射加速器的研究和實驗提供了新的解決方案，有望推動同步輻射技術的發(fā)展，為科學研究和工程應用提供更多可能。

發(fā)表于：8/24/2023

數(shù)據(jù)驅動的工業(yè)元宇宙系統(tǒng)研究[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及新一代信息技術的發(fā)展，對傳統(tǒng)制造業(yè)帶來前所未有的沖擊，基于數(shù)據(jù)關鍵生產(chǎn)要素的工業(yè)元宇宙建設得到越來越多的關注，為傳統(tǒng)制造業(yè)帶來了機遇，也帶來了挑戰(zhàn)。分析討論了工業(yè)元宇宙的背景、現(xiàn)狀、關鍵支撐技術，并以某企業(yè)智造元宇宙平臺的AR/VR虛擬仿真實訓系統(tǒng)為例，初

發(fā)表于：8/24/2023