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復(fù)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(luò)替換YOLOv4的主干網(wǎng)絡(luò)減少參數(shù)量；借鑒空洞卷積和SPPF提出了ASPPFCSPC結(jié)構(gòu)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(yù)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(shè)備很友好。

發(fā)表于：8/25/2023 3:41:38 PM

基于PKS體系的終端功能場景驗證方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][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(chǔ)上從用戶的角度出發(fā)，預(yù)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 3:38:00 PM

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(dǎo)體技術(shù)的進步，芯片的設(shè)計規(guī)模不斷擴大，這使得電路設(shè)計需要考慮的寄生效應(yīng)更加復(fù)雜，電路的后仿真工作也變得更加繁重。介紹了如何應(yīng)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(xué)的運算，將RC網(wǎng)絡(luò)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(guān)鍵對比指標。

發(fā)表于：8/25/2023 3:34:13 PM

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

隨著設(shè)計越來越復(fù)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(xué)習(xí)功能——Xcelium Machine Learning，采用機器學(xué)習(xí)技術(shù)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(yīng)用Machine Learning前后情況對比。最后Machine Learning在模擬（simulation）驗證中的應(yīng)用前景進行了展望。

發(fā)表于：8/25/2023 3:30:08 PM

基于Cadence Integrity 3D-IC的異構(gòu)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(gòu)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(gòu)集成封裝系統(tǒng)解決方案的可靠性。

發(fā)表于：8/25/2023 3:17:20 PM

Concurrent Multi-die Optimization物理實現(xiàn)方案的應(yīng)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(shè)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(shè)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(shè)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(jié)構(gòu)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(shè)計中實現(xiàn)并行擺放、3D結(jié)構(gòu)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(shè)計整體結(jié)果上有更好的表現(xiàn)。

發(fā)表于：8/25/2023 3:00:10 PM

DDR5仿真精度研究及在內(nèi)存升級中的應(yīng)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(shù)，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 2:56:43 PM

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(shù)已應(yīng)用于大規(guī)模SoC芯片的測試，包括掃描路徑設(shè)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(yīng)用程序（FSV）可以解決這個問題。它為 ATE（自動測試設(shè)備）pattern的覆蓋率分析提供了一個新的思路。

發(fā)表于：8/25/2023 2:51:00 PM

基于點云補全的三維目標檢測[人工智能][其他]

LiDAR技術(shù)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(fù)率高的特點，通過學(xué)習(xí)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(yù)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(fù)。最后通過點云目標檢測網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)習(xí)。結(jié)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 2:46:12 PM

核電行業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)急演練模式研究[其他][其他]

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

發(fā)表于：8/24/2023 6:07:00 PM