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基于強(qiáng)化Q學(xué)習(xí)的海上地震勘探航線自動(dòng)規(guī)劃方法[模擬設(shè)計(jì)][其他]

海上地震勘探航線規(guī)劃作為綜合導(dǎo)航系統(tǒng)的重要組成部分，一直是各家石油公司的研究重點(diǎn)。由于海上地震勘探的特殊作業(yè)環(huán)境，除洋流、障礙物、水下環(huán)境和漁業(yè)等因素的干擾外，拖纜作業(yè)實(shí)際施工效率較低，直接導(dǎo)致工區(qū)采集成本的增加。提出一種基于強(qiáng)化Q學(xué)習(xí)的海上地震勘探航線自動(dòng)規(guī)劃方法，以工區(qū)前繪測(cè)線為研究對(duì)象，自動(dòng)規(guī)劃拖纜船航行線路，減少人為因素干擾，提高拖纜作業(yè)的工作效率，有利于海上油氣田勘探效益最大化和可持續(xù)發(fā)展。

發(fā)表于：12/14/2023

基于組件化的后臺(tái)管理頁面生成系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

后臺(tái)管理頁面是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所必需的，但當(dāng)下大部分該類頁面需要開發(fā)人員從零編寫，效率低下、維護(hù)成本高。提出了一種基于組件化的后臺(tái)管理頁面生成系統(tǒng)，通過對(duì)頁面模型化、元素組件化、組件規(guī)范化的實(shí)現(xiàn)，為用戶提供各類基礎(chǔ)組件，并且提供組件開發(fā)接口和規(guī)范，支持用戶自定義組件。該系統(tǒng)以圖形化界面完成編輯和配置，提高了開發(fā)效率，降低了開發(fā)門檻，減小了維護(hù)成本。

發(fā)表于：12/14/2023

基于SegFormer語義分割網(wǎng)絡(luò)的橋梁裂縫檢測(cè)模型[其他][其他]

表觀裂縫檢測(cè)是橋梁結(jié)構(gòu)安全檢測(cè)的重要內(nèi)容，針對(duì)橋梁裂縫人工檢測(cè)手段效率低以及基于一般的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的裂縫檢測(cè)模型耗時(shí)較大的問題，基于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域表現(xiàn)優(yōu)異的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)Transformer，提出一種基于SegFormer語義分割網(wǎng)絡(luò)的橋梁裂縫實(shí)時(shí)檢測(cè)模型。研究表明，該模型是可行的，與基于CNN架構(gòu)的LR-ASPP和BiSeNet V2等常用輕量級(jí)深度學(xué)習(xí)模型相比，裂縫檢測(cè)的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性與魯棒性明顯較優(yōu)，將此模型結(jié)合無人機(jī)航拍應(yīng)用于實(shí)際橋梁裂縫檢測(cè)，取得了良好成效。

發(fā)表于：12/14/2023

基于多頭自注意力機(jī)制的協(xié)作頻譜感知算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

針對(duì)協(xié)作頻譜感知中部分用戶受到陰影、衰落等影響導(dǎo)致在低信噪比環(huán)境下對(duì)微弱信號(hào)的感知性能急劇降低及部分聚類模型沒有充分利用能量向量的問題，提出一種基于多頭自注意力機(jī)制的協(xié)作頻譜感知算法。各次用戶獨(dú)立采樣數(shù)據(jù)，融合中心收集各次用戶的能量數(shù)值并構(gòu)成能量向量作為自注意力網(wǎng)絡(luò)的輸入；設(shè)計(jì)基于多頭自注意力機(jī)制的網(wǎng)絡(luò)模型，利用該網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)信號(hào)和噪聲的能量向量特征，有效提取局部特征，實(shí)現(xiàn)智能協(xié)作頻譜感知。仿真結(jié)果表明，該頻譜感知算法性能優(yōu)于對(duì)比算法，在信噪比為-14 dB、虛警概率為0.001時(shí)，該算法檢測(cè)概率高于對(duì)比算法0.29~0.4。

發(fā)表于：12/14/2023

基于NOMA的雙向中繼D2D通信容量擴(kuò)展[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

對(duì)D2D（Device to Device）通信系統(tǒng)的容量擴(kuò)展問題進(jìn)行了研究，提出了一種雙向中繼輔助的D2D通信系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA）。首先分析了各信號(hào)的信干噪比（SINR），接著詳細(xì)計(jì)算了每個(gè)信號(hào)的累積分布函數(shù)（Cumulative Distribution Function，CDF）和概率密度函數(shù)（Probability Density Function，PDF），并據(jù)此推導(dǎo)出了系統(tǒng)遍歷總?cè)萘康慕庑问健３酥猓€分析了OMA系統(tǒng)的遍歷總?cè)萘浚cNOMA系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)比。仿真結(jié)果表明，NOMA系統(tǒng)的可達(dá)速率優(yōu)于OMA系統(tǒng)，雙向中繼能夠比傳統(tǒng)的單向中繼獲得更高的容量。

發(fā)表于：12/14/2023

礦井束管監(jiān)測(cè)系統(tǒng)升級(jí)改造應(yīng)用[其他][其他]

針對(duì)楊家村煤礦“埋深淺、采高大、工作面長(zhǎng)”的工程特點(diǎn)，現(xiàn)使用的束管監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，樣氣從采樣點(diǎn)需要經(jīng)過長(zhǎng)距離的束管負(fù)壓運(yùn)輸才能到達(dá)井上。長(zhǎng)距離束管管路難維護(hù)，一旦發(fā)生漏氣，檢測(cè)的結(jié)果就不可靠。長(zhǎng)距離取氣需要較長(zhǎng)的時(shí)間，一次循環(huán)周期長(zhǎng)，連續(xù)檢測(cè)的分析頻度不足。且負(fù)壓抽送氣樣易受污染，分析監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)，采樣能力小，日常維護(hù)成本高。系統(tǒng)進(jìn)行升級(jí)改造，結(jié)合微型氣相色譜檢測(cè)技術(shù)、束管正壓輸氣技術(shù)、數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)等高新技術(shù)，將微型氣相色譜分析技術(shù)應(yīng)用到礦井安全監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，將監(jiān)測(cè)設(shè)備布置在井下，采用正壓輸氣方式，利用多組分氣體分析儀分析氣體濃度，通過網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算機(jī)連接傳輸數(shù)據(jù)；針對(duì)電腦、手機(jī)等不同的使用場(chǎng)景，設(shè)計(jì)專門的使用軟件，方便用戶隨時(shí)隨地操作。本次升級(jí)改造將色譜儀布置于煤礦井下應(yīng)用，能夠快速準(zhǔn)確分析火災(zāi)數(shù)據(jù)，在線監(jiān)控井下災(zāi)情變化趨勢(shì)，自動(dòng)甄別束管漏氣和破損情況，自動(dòng)診斷故障點(diǎn)等，每年可節(jié)約系統(tǒng)運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用15萬元以上。

發(fā)表于：12/14/2023

一種兼具無功補(bǔ)償功能的電壓暫降治理技術(shù)[其他][其他]

針對(duì)低壓配電網(wǎng)中存在的電壓暫降和無功功率失衡等混合電能質(zhì)量問題，提出一種兼具無功補(bǔ)償功能的電壓暫降治理技術(shù)。基于靜止無功發(fā)生器（SVG）中交直流變流器（AC/DC變流器）與逆變單元的相似性，在動(dòng)態(tài)電壓恢復(fù)器（DVR）的基礎(chǔ)設(shè)計(jì)一種電能質(zhì)量治理裝置。當(dāng)電網(wǎng)電壓正常時(shí)，裝置實(shí)時(shí)采樣負(fù)載電流，計(jì)算負(fù)載需要補(bǔ)償?shù)臒o功，并發(fā)出反向電流，實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)的無功補(bǔ)償；當(dāng)電網(wǎng)電壓發(fā)生暫降時(shí)，裝置中的晶閘管閥會(huì)截止，超級(jí)電容器的能量通過AC/DC變流器逆變，給負(fù)載提供電源。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該裝置響應(yīng)迅速，在電壓暫降治理和無功補(bǔ)償功能之間切換時(shí)間短，電能質(zhì)量治理效果好。

發(fā)表于：12/14/2023

一種帶DMA功能的I/O可配置I2C總線接口的設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

為了利用DMA可以快速移動(dòng)數(shù)據(jù)，不需要CPU任何操作來減輕MCU的工作量，并使得接口模塊的每個(gè)引腳可以根據(jù)需求編程為I2C引腳或通用輸入輸出引腳，介紹了一種帶DMA功能的I/O可配置I2C總線接口設(shè)計(jì)。對(duì)I2C總線的基本原理、I2C模塊總體結(jié)構(gòu)、DMA功能和I/O可配置功能的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了介紹。對(duì)該接口設(shè)計(jì)進(jìn)行了功能仿真，分析表明實(shí)現(xiàn)了I2C接口DMA功能和I/O可配置功能兩種模式下的數(shù)據(jù)傳輸，完全滿足設(shè)計(jì)要求。

發(fā)表于：12/14/2023

基于CPS的微系統(tǒng)模塊DDR3信號(hào)PISI分析[其他][其他]

對(duì)微系統(tǒng)分部件的TSV、管殼和微模組，分別從信號(hào)完整性分析過程中建模的參數(shù)設(shè)置、DDR3電源分配系統(tǒng)（Power Delivery Network，PDN）的直流壓降分析和交流阻抗分析、信號(hào)分析、判據(jù)等方面進(jìn)行了闡述，并結(jié)合芯片電源模型（Chip Power Model， CPM）和PCB板進(jìn)行基于芯片封裝系統(tǒng)（Chip Package System， CPS）的協(xié)同設(shè)計(jì)。提出微系統(tǒng)中分部件參數(shù)設(shè)置的方法，電源完整性（Power Integrity，PI）直流仿真和交流阻抗低阻抗設(shè)計(jì)方法，完整鏈路級(jí)聯(lián)分析DDR3信號(hào)完整性（Signal Integrity，SI）的方法。從DDR3時(shí)域分析圖和時(shí)序腳本得出該分析方法效果顯著，可指導(dǎo)微系統(tǒng)PISI分析及版圖優(yōu)化。

發(fā)表于：12/14/2023

一種基于系統(tǒng)級(jí)封裝技術(shù)的控制器設(shè)計(jì)與驗(yàn)證[其他][其他]

隨著后摩爾時(shí)代的到來，通過系統(tǒng)級(jí)封裝技術(shù)來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的小型化和集成化已成為集成電路行業(yè)發(fā)展的新方向，針對(duì)當(dāng)前市場(chǎng)對(duì)于控制器低功耗、小型化和集成化的大量需求，提出了一種以系統(tǒng)級(jí)封裝技術(shù)為基礎(chǔ)，通過原理設(shè)計(jì)、封裝結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、版圖設(shè)計(jì)、信號(hào)完整性仿真、電源完整性仿真以及熱應(yīng)力仿真等一系列的設(shè)計(jì)方法，并結(jié)合當(dāng)前國(guó)內(nèi)的制造工藝水平，研制出了一款全國(guó)產(chǎn)化的控制器集成芯片。該集成芯片內(nèi)部以FPGA為控制核心，集成了射頻本振信號(hào)源和DDS信號(hào)源，實(shí)現(xiàn)對(duì)射頻信號(hào)源的控制、輸出以及數(shù)據(jù)通信等功能，最后通過對(duì)樣片的測(cè)試驗(yàn)證，芯片功能穩(wěn)定，性能滿足技術(shù)指標(biāo)要求。與傳統(tǒng)的控制器板卡相比，所設(shè)計(jì)的集成芯片大大降低了產(chǎn)品的功耗，并實(shí)現(xiàn)了控制器的小型化和集成化，滿足當(dāng)前的市場(chǎng)應(yīng)用需求，并為后續(xù)控制器類集成芯片的研究提供技術(shù)和可行性參考。

發(fā)表于：12/14/2023

基于RoBERTa和多層次特征的中文事件抽取方法[人工智能][其他]

針對(duì)中文事件抽取中語義表征不充分、特征提取不全面等問題，提出一種基于RoBERTa和多層次特征的中文事件抽取方法。通過RoBERTa預(yù)訓(xùn)練模型構(gòu)建字向量，并基于詞性標(biāo)注和觸發(fā)詞語義信息融入進(jìn)行字向量擴(kuò)展；其次使用雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抽取全局特征和局部特征，并通過自注意力機(jī)制捕捉不同特征之間的關(guān)聯(lián)，加強(qiáng)對(duì)重要特征的利用；最后通過條件隨機(jī)場(chǎng)實(shí)現(xiàn)BIO序列標(biāo)注，完成事件抽取。在DuEE1.0數(shù)據(jù)集上，觸發(fā)詞抽取和事件論元抽取的F1值達(dá)到86.9%和68.0%，優(yōu)于現(xiàn)有常用事件抽取模型，驗(yàn)證了該方法的有效性。

發(fā)表于：12/14/2023

融合多教師模型的知識(shí)蒸餾文本分類[人工智能][其他]

針對(duì)簡(jiǎn)單文本分類模型精度不高，預(yù)訓(xùn)練模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜，在實(shí)際環(huán)境中難以直接使用的問題，提出多教師知識(shí)蒸餾的文本分類方法。該模型使用“教師-學(xué)生網(wǎng)絡(luò)”的訓(xùn)練方法，教師模型為BERT-wwm-ext和XLNet預(yù)訓(xùn)練模型，將兩個(gè)模型輸出的概率矩陣通過權(quán)重系數(shù)融合為軟標(biāo)簽。學(xué)生模型為BiGRU-CNN網(wǎng)絡(luò)，使用均方差函數(shù)計(jì)算軟標(biāo)簽誤差，使用交叉熵?fù)p失函數(shù)計(jì)算硬標(biāo)簽誤差，通過硬標(biāo)簽和軟標(biāo)簽訓(xùn)練學(xué)生模型使損失函數(shù)值達(dá)到最小。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的方法精度較學(xué)生模型有較大的改進(jìn)，接近預(yù)訓(xùn)練模型，在保證分類精度的前提下減少了運(yùn)行時(shí)間，提高了效率。

發(fā)表于：12/14/2023

無片外電容LDO的研究進(jìn)展[其他][其他]

低壓差線性穩(wěn)壓器（LDO）在電路系統(tǒng)中負(fù)責(zé)提供穩(wěn)定的電源電壓，它是一種應(yīng)用廣泛的電源管理芯片。隨著集成度和工藝的不斷提高，無片外電容LDO逐漸替代含片外電容LDO成為研究重點(diǎn)，但無片外電容LDO需要額外的補(bǔ)償電路以解決穩(wěn)定性和瞬態(tài)響應(yīng)特性較差的問題。為了解當(dāng)前行業(yè)內(nèi)的主流設(shè)計(jì)思路，調(diào)研了大量文獻(xiàn)，分析了無片外電容LDO的研究進(jìn)展，并分別總結(jié)了提高穩(wěn)定性和瞬態(tài)響應(yīng)特性的方案，提煉了其中的技術(shù)要點(diǎn)，評(píng)價(jià)了優(yōu)缺點(diǎn)，最后提出了可以改進(jìn)的空間并對(duì)今后的研究方向做了展望。

發(fā)表于：12/14/2023

馮·諾依曼瓶頸下計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新[其他][其他]

在計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)的發(fā)展過程中，馮·諾依曼架構(gòu)無疑是最為傳統(tǒng)且主流的架構(gòu)之一。為了追求更加高速的計(jì)算效率，人們?cè)隈T·諾依曼架構(gòu)的基礎(chǔ)上不斷做出優(yōu)化，直至達(dá)到其發(fā)展瓶頸。從傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)出發(fā)，分析了該架構(gòu)固有的局限性，并列舉了針對(duì)這些局限性所作出的基本改良措施。然后具體介紹了存算一體、數(shù)據(jù)流計(jì)算等在馮·諾依曼架構(gòu)上進(jìn)行創(chuàng)新的多種技術(shù)手段。最后簡(jiǎn)述了突破原始電子計(jì)算機(jī)物理材料體系的其他非馮·諾依曼架構(gòu)的發(fā)展歷程，例如類腦計(jì)算機(jī)和量子計(jì)算機(jī)等，并展望了現(xiàn)代計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)的發(fā)展前景與方向。

發(fā)表于：12/14/2023

基于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)水下磁目標(biāo)探測(cè)實(shí)驗(yàn)教學(xué)平臺(tái)建構(gòu)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的出現(xiàn)重構(gòu)了傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)教學(xué)形態(tài)。依托虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，將基礎(chǔ)物理知識(shí)與軍事問題融合自主開發(fā)了水下磁目標(biāo)探測(cè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。通過該技術(shù)實(shí)現(xiàn)了大量的磁場(chǎng)數(shù)值仿真數(shù)據(jù)在虛擬平臺(tái)直觀展示，構(gòu)建了實(shí)時(shí)測(cè)量顯示磁異常值的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景，并巧妙地設(shè)計(jì)了實(shí)驗(yàn)環(huán)境和教學(xué)模塊。該實(shí)驗(yàn)平臺(tái)能夠幫助學(xué)生深刻理解磁現(xiàn)象的物理本質(zhì)，并打開專業(yè)應(yīng)用的窗口。

發(fā)表于：12/14/2023