欧美激情aⅴ一区二区三区,国产婷婷色一区二区三区在线,青青草原一区二区

基于無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)的地質(zhì)斷層識別與深度估算[人工智能][通信網(wǎng)絡(luò)]

為解決Werner反卷積解在地質(zhì)構(gòu)造深度估計中結(jié)果不確定性的問題，采用無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)K-means聚類算法對Werner解進行優(yōu)化分析。通過構(gòu)建包含兩個巖墻體的合成磁場模型進行測試，并添加隨機噪聲增加復(fù)雜性。將合成數(shù)據(jù)和實際數(shù)據(jù)的Werner解分別輸入聚類算法進行分析，結(jié)果表明，該算法在合成模型中準(zhǔn)確識別出兩個深度分別為5 m和8 m的地質(zhì)體，在實際數(shù)據(jù)中識別出三個深度分別為536 m、635 m和530 m的地質(zhì)體，與該區(qū)域前期勘探結(jié)果相符。研究證實，該算法不僅能有效確定地質(zhì)體的數(shù)量，還能準(zhǔn)確估算其深度位置，即使在存在噪聲的情況下依然表現(xiàn)穩(wěn)定。

發(fā)表于：9/16/2025

基于SiC IPD技術(shù)的小型化大功率Gysel功分器設(shè)計[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

功分器作為射頻前端重要的無源器件，不斷朝著小型化、大功率方向發(fā)展。為此，提出一種基于SiC IPD技術(shù)的新型Gysel功分器，采用π形和Bridged T-coil等效電路將分布式電路轉(zhuǎn)換成集總式拓撲，實現(xiàn)功分器的小型化設(shè)計。通過奇偶模分析方法給出集總等效電路的理論推導(dǎo)，并進行HFSS全波仿真。集總電感和電容采用半導(dǎo)體工藝制造，加工精度高，感值容值精準(zhǔn)，器件性能穩(wěn)定。此外，基板采用具有良好的散熱能力的SiC材料，有利于提升器件的功率容量。測試結(jié)果表明，功分器在6.3~7.7 GHz范圍內(nèi)回波損耗大于10 dB，插損小于0.9 dB，端口隔離度在5~9 GHz范圍內(nèi)大于15 dB，電波長尺寸為0.10×0.05（λg×λg@f0），具有較高的工程應(yīng)用價值。

發(fā)表于：9/16/2025

億門級層次化物理設(shè)計時鐘樹的研究[EDA與制造][工業(yè)自動化]

傳統(tǒng)的展平式物理設(shè)計已不能滿足VLSI的設(shè)計需求，層次化物理設(shè)計已成為VLSI設(shè)計的主流方法。在VLSI層次化物理設(shè)計過程中，頂層寄存器和子模塊內(nèi)寄存器的時鐘樹偏差對整個芯片時序收斂有很大的影響。針對億門級層次化頂層物理設(shè)計時鐘樹無法讀取到子模塊中的時鐘樹延時，導(dǎo)致最終頂層寄存器和子模塊內(nèi)寄存器時鐘偏差過大的問題，提出了在頂層時鐘樹綜合階段設(shè)置子模塊實際時鐘延遲的方法，有效地減小頂層寄存器和子模塊內(nèi)寄存器的時鐘偏差，為后續(xù)的時序優(yōu)化提供了有效保障。

發(fā)表于：9/16/2025

設(shè)計參數(shù)對射頻SOI開關(guān)功率承受能力影響研究[微波|射頻][工業(yè)自動化]

通過比較分析研究射頻開關(guān)管寬度與堆疊級數(shù)變化和柵極與體區(qū)偏置電阻對射頻開關(guān)性能的影響，主要包括前兩級射頻開關(guān)管寬度、不同級數(shù)射頻開關(guān)管寬度、逐步變化射頻開關(guān)管寬度和偏置電阻等設(shè)計參數(shù)，對射頻開關(guān)插入損耗、隔離度和功率承受能力的影響。研究結(jié)果為射頻開關(guān)電路設(shè)計提供參考。

發(fā)表于：9/16/2025

基于CS32F407的雙通道旋變解碼系統(tǒng)設(shè)計[電源技術(shù)][汽車電子]

為提高旋轉(zhuǎn)變壓器電機轉(zhuǎn)子位置信號的測量精度，設(shè)計開發(fā)了一種基于CS32F407的雙通道旋變解碼系統(tǒng)。系統(tǒng)由2路旋轉(zhuǎn)變壓器編碼信息采集輸入電路、2路正弦激勵信號輸出電路、MCU控制單元、通信單元、接口單元、電源電路組成。以CS32F407 MCU為處理核心，通過兩路SPI接口采集粗機和精機解碼芯片CAD2S1210數(shù)據(jù)，采用改進的多極旋變解碼算法解算機械軸角，并通過USART接口上傳位置信息至顯控單元。系統(tǒng)支持21 bit位置精度和2 kHz激勵信號頻率，經(jīng)實際樣機驗證，位置誤差小于0.01°，運行穩(wěn)定性滿足-40 ℃~60 ℃環(huán)境要求。結(jié)果表明，該系統(tǒng)測量精度高、抗干擾性強，可推廣至航空、工業(yè)控制等復(fù)雜場景。

發(fā)表于：9/16/2025

基于數(shù)據(jù)變換與模型集成的電力需求預(yù)測[模擬設(shè)計][智能電網(wǎng)]

電力需求預(yù)測作為能源規(guī)劃與電網(wǎng)調(diào)度的重要環(huán)節(jié)，對實現(xiàn)能源系統(tǒng)穩(wěn)定性和可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。提出了一種基于數(shù)據(jù)變換融合與模型集成的電力需求預(yù)測方法。通過結(jié)合Copula和Yeo-Johnson變換，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)分布的統(tǒng)一化和特征間相關(guān)性的保持；利用XGBoost算法分析特征重要性，構(gòu)建了基于特征權(quán)重優(yōu)化的LSTM網(wǎng)絡(luò)模型；同時，采用貝葉斯優(yōu)化與線程池技術(shù)對超參數(shù)進行高效優(yōu)化，進一步提升了模型性能。實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)LSTM模型相比，融合模型的均方根誤差降低了約11.85%，顯著提升了預(yù)測精度和泛化能力。該方法為復(fù)雜時間序列預(yù)測任務(wù)提供了可靠的解決方案，對電力需求預(yù)測的理論研究與實際應(yīng)用具有重要參考價值。

發(fā)表于：9/16/2025

GPS+多線激光雷達的自主路徑規(guī)劃方法[人工智能][汽車電子]

為了提高被檢車輛的通過率，提出一種基于差分GPS+多線激光雷達的區(qū)域內(nèi)車輛目標(biāo)全自動自主路徑規(guī)劃的信息采集方法。首先，依據(jù)停車場環(huán)境簡圖，規(guī)劃出停車場拓撲圖，提出并建立一種基于固定權(quán)值標(biāo)志的停車場電子地圖；其次，根據(jù)多線激光雷達的數(shù)據(jù)，采用提出的自適應(yīng)聚類法，檢測出停車場中的車輛目標(biāo)；最后，基于差分GPS的移動機器人定位，結(jié)合停車場電子地圖和檢測出的車輛目標(biāo)，提出的全局+局部的路徑規(guī)劃算法，動態(tài)地完成移動機器人的路徑規(guī)劃。理論分析和實驗結(jié)果驗證，該方法可以有效地改善車輛目標(biāo)通過率。

發(fā)表于：9/16/2025

一種基于混合專家模型的多模態(tài)工單數(shù)據(jù)智能處理方法[人工智能][其他]

智能工單系統(tǒng)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心支撐平臺。當(dāng)前，智能工單系統(tǒng)面臨多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的跨模態(tài)冗余及語義沖突問題，傳統(tǒng)基于單模態(tài)處理架構(gòu)的大語言模型（Large Language Model，LLM）存在關(guān)鍵信息漏檢率高、數(shù)據(jù)清洗效果差的缺陷，嚴(yán)重制約了工單系統(tǒng)智能化發(fā)展。針對該問題，混合專家模型（Mixture of Experts，MoE）可通過動態(tài)路由機制自適應(yīng)分配多模態(tài)數(shù)據(jù)至特定專家網(wǎng)絡(luò)，在提升跨模態(tài)特征融合精度的同時顯著優(yōu)化計算效率。基于此，提出一種基于混合專家模型的多模態(tài)工單數(shù)據(jù)智能處理方法。首先基于DeepSeekMoE架構(gòu)設(shè)計了一種語義分析模型，以實現(xiàn)跨模態(tài)數(shù)據(jù)的特征解耦與關(guān)鍵內(nèi)容提取。其次提出基于Thinker-Talker的多模態(tài)特征融合架構(gòu)，有效提升冗余數(shù)據(jù)利用率與語義一致性。最后設(shè)計非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)清洗與結(jié)構(gòu)化表單生成算法，完成原始數(shù)據(jù)的降噪清洗與語義增強，輸出符合規(guī)范的結(jié)構(gòu)化工單。消融實驗表明，該方法在私有化數(shù)據(jù)集上的信息提取精度達92.7%，較傳統(tǒng)工單處理方式的標(biāo)準(zhǔn)符合度提升36.2%，為智能工單系統(tǒng)多模態(tài)數(shù)據(jù)處理提供了可擴展的技術(shù)范式。

發(fā)表于：9/16/2025

德州儀器模擬設(shè)計｜使用第二級濾波器來減少電壓紋波[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

　　本期，為大家?guī)淼氖恰妒褂玫诙墳V波器來減少電壓紋波》，將對比三種控制架構(gòu)在相同輸出電壓紋波下的表現(xiàn)，并提供了使用相同電氣規(guī)格的測試數(shù)據(jù)以及輸出電壓紋波、解決方案尺寸、負載瞬態(tài)和效率的比較結(jié)果。

發(fā)表于：9/8/2025

讓高性能計算芯片設(shè)計與CXL規(guī)范修訂保持同步[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

　　在當(dāng)今的高性能計算領(lǐng)域，確保處理器、存儲和加速器之間快速可靠的通信對系統(tǒng)性能和可擴展性至關(guān)重要。因此，就誕生了Compute Express Link®（CXL®）標(biāo)準(zhǔn)：其目標(biāo)是實現(xiàn)一致的內(nèi)存訪問、低延遲的數(shù)據(jù)傳輸，以及不同先進架構(gòu)之間的無縫互操作性。

發(fā)表于：9/8/2025

適用于噪聲敏感型應(yīng)用的快速瞬態(tài)負電壓軌[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

　　本文針對具有快速瞬態(tài)變化和噪聲敏感特性的負電壓軌應(yīng)用，提出了一種反相降壓-升壓解決方案。其中采用了一款單芯片降壓轉(zhuǎn)換器，在反相降壓-升壓（IBB）拓撲結(jié)構(gòu)中融入了Silent Switcher® 3（SS3）技術(shù)。此解決方案經(jīng)過了全面測試，能夠滿足多項關(guān)鍵要求，包括負載瞬態(tài)峰峰值電壓最小化、低頻噪聲最低化、有效縮小大容量輸出電容和電感尺寸、保持高效率運行。得益于對SS3技術(shù)高速性能的充分發(fā)揮，此解決方案的整體性能得以進一步優(yōu)化升級。本文詳細闡述了此解決方案的設(shè)計技巧和注意事項，以幫助工程師開展未來的設(shè)計工作。

發(fā)表于：9/8/2025

華邦電子重新定義AI內(nèi)存[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

華邦的半定制化超高帶寬元件 (CUBE) 內(nèi)存即是此進展的代表，提供高帶寬、低功耗的解決方案，支持 AI 驅(qū)動的工作負載。本文將探討內(nèi)存技術(shù)的最新突破、AI 應(yīng)用日益增長的影響力，以及華邦如何透過策略性布局響應(yīng)市場不斷變化的需求。

發(fā)表于：8/28/2025

基于SCADA的風(fēng)電數(shù)據(jù)分析平臺設(shè)計與實現(xiàn)[其他][其他]

我國新能源近年發(fā)展迅速，風(fēng)電已成為了目前主要的發(fā)電方式之一。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、自然語言處理技術(shù)的發(fā)展和國家政策的支持，大數(shù)據(jù)分析在風(fēng)電智能化領(lǐng)域逐步得到廣泛應(yīng)用。通過對風(fēng)電數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制(Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA)系統(tǒng)重新進行架構(gòu)設(shè)計，搭建了一套基于SCADA的風(fēng)電數(shù)據(jù)分析平臺，將數(shù)據(jù)進行歸類、采集、傳輸、預(yù)處理、存儲。平臺將風(fēng)電數(shù)據(jù)進行重新定義，從多個維度對設(shè)備及系統(tǒng)進行實時評價，同時引入多元狀態(tài)估計技術(shù)驗證了平臺可以對模型的性能指標(biāo)有更好的提升。該研究旨在通過大數(shù)據(jù)分析進行故障預(yù)警及操作指導(dǎo)，建立具有新型能源體系的智能管控平臺，進而提高風(fēng)電場的運維效率和可靠性。

發(fā)表于：8/27/2025

個人信息保護民事公益訴訟起訴順位的現(xiàn)狀檢視與優(yōu)化路徑[其他][其他]

《中華人民共和國個人信息保護法》第70條雖然對能夠提起個人信息保護民事公益訴訟的起訴主體作了規(guī)定，但并未明確各起訴主體之間的順位。這將會導(dǎo)致起訴順位不明與謙抑性原則相沖突、訴訟資源的不均衡分配以及無法實現(xiàn)最佳訴訟實效等一系列潛在問題。為此，通過訴訟經(jīng)濟原則與社會福利最大化原則的衡量，應(yīng)將法律規(guī)定的消費者組織／由國家網(wǎng)信部門確定的組織置于第一順位，檢察機關(guān)置于第二順位；并構(gòu)建社會組織訴訟激勵機制，促進不同起訴主體之間的相互協(xié)作，合力推動個人信息保護民事公益訴訟的司法救濟功能的實現(xiàn)。

發(fā)表于：8/27/2025

我國數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及發(fā)展情況研究分析[其他][其他]

發(fā)表于：8/27/2025