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基于側(cè)向菲涅爾透鏡耦合的光纖漏水傳感器設(shè)計(jì)*[模擬設(shè)計(jì)][其他]

針對(duì)現(xiàn)有準(zhǔn)分布式液漏監(jiān)測(cè)光纖傳感器光源耦合效率低、傳導(dǎo)進(jìn)光纖模式少等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種側(cè)向耦合的光纖漏水傳感器，其由菲涅爾透鏡及光纖傳感帶構(gòu)成。通過(guò)Zemax軟件進(jìn)行仿真分析，設(shè)計(jì)并加工特定菲涅爾透鏡，使光纖傳感器中所用光源能更好地匯聚。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比有無(wú)透鏡時(shí)LED的耦合功率，結(jié)果表明有透鏡的情況下光耦合進(jìn)光纖的功率可提高40%且其他傳感性能不受影響，所設(shè)計(jì)的菲涅爾透鏡能夠?qū)庠催M(jìn)行高效率的耦合，在傳感帶長(zhǎng)度相同時(shí)可有效提高分辨率。

發(fā)表于：8/25/2023

基于磁-熱耦合的揚(yáng)聲器溫度場(chǎng)仿真研究[其他][其他]

動(dòng)圈揚(yáng)聲器在大信號(hào)驅(qū)動(dòng)時(shí)因音圈發(fā)熱嚴(yán)重，會(huì)出現(xiàn)音圈斷路、短路和脫膠等熱損壞問(wèn)題，進(jìn)而導(dǎo)致?lián)P聲器單元損壞。通過(guò)建立一款動(dòng)圈揚(yáng)聲器單元的三維有限元模型，進(jìn)行了基于多物理場(chǎng)耦合的大信號(hào)驅(qū)動(dòng)下的揚(yáng)聲器單元穩(wěn)態(tài)溫度場(chǎng)與應(yīng)力場(chǎng)仿真，并通過(guò)試驗(yàn)對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明：在恒壓功放的作用下，揚(yáng)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(yáng)聲器單元的溫度在額定阻抗點(diǎn)處達(dá)到峰值，等效應(yīng)力集中在音圈骨架與定心支片、振膜連接處，會(huì)因?yàn)楦邷匾l(fā)熱故障；同時(shí)分析了音圈出現(xiàn)熱損壞時(shí)對(duì)揚(yáng)聲器單元暫態(tài)溫度場(chǎng)的影響。該結(jié)果可為動(dòng)圈揚(yáng)聲器的溫度監(jiān)測(cè)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(shí)蒸餾深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型壓縮算法[人工智能][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了能將龐大的深度學(xué)習(xí)模型壓縮后部署到算力和存儲(chǔ)能力有限的設(shè)備中時(shí)盡可能減小精度損失，對(duì)知識(shí)蒸餾模型壓縮方法進(jìn)行研究，提出了一種改進(jìn)后帶篩選的多教師模型知識(shí)蒸餾壓縮算法。利用多教師模型的集成優(yōu)勢(shì)，以各教師模型的預(yù)測(cè)交叉熵為篩選的量化標(biāo)準(zhǔn)篩選出表現(xiàn)更好的教師模型對(duì)學(xué)生進(jìn)行指導(dǎo)，并讓學(xué)生模型從教師模型的特征層開(kāi)始提取信息，同時(shí)讓表現(xiàn)更好的教師模型在指導(dǎo)中更具有話語(yǔ)權(quán)。在CIFAR100數(shù)據(jù)集上的VGG13等分類模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與其他壓縮算法相比在最終得到的學(xué)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(fù)雜環(huán)境下輕量化口罩佩戴檢測(cè)算法研究[其他][醫(yī)療電子]

針對(duì)目前YOLOv4算法巨大的運(yùn)算量難以滿足實(shí)時(shí)性要求高的口罩佩戴檢測(cè)系統(tǒng)，提出了一種輕量化檢測(cè)算法（Light-YOLOv4）。將融合ECA注意力機(jī)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(duì)目標(biāo)過(guò)于密集而產(chǎn)生重疊問(wèn)題，增加了RepBox損失函數(shù)，使不同目標(biāo)的預(yù)測(cè)框相互遠(yuǎn)離從而減少漏檢。實(shí)驗(yàn)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(cè)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(duì)低性能檢測(cè)設(shè)備很友好。

發(fā)表于：8/25/2023

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

目前國(guó)產(chǎn)終端正逐漸成為中國(guó)終端市場(chǎng)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(guó)產(chǎn)主力軍，承擔(dān)著更重要的使命，迫切需要加快優(yōu)化的速度，滿足國(guó)內(nèi)各行業(yè)用戶群體日益增長(zhǎng)的需求。在功能單點(diǎn)驗(yàn)證方法的基礎(chǔ)上從用戶的角度出發(fā)，預(yù)測(cè)用戶功能使用場(chǎng)景，創(chuàng)新性地提出了基于PKS體系的終端功能場(chǎng)景驗(yàn)證方法，通過(guò)對(duì)比分析兩種方法對(duì)3種國(guó)產(chǎn)終端的驗(yàn)證數(shù)據(jù)，證明功能場(chǎng)景驗(yàn)證方法發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的效率和價(jià)值都比傳統(tǒng)的功能單點(diǎn)驗(yàn)證方法更優(yōu)，能促進(jìn)國(guó)產(chǎn)終端的持續(xù)優(yōu)化，為國(guó)產(chǎn)終端驗(yàn)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(yàn)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(jìn)步，芯片的設(shè)計(jì)規(guī)模不斷擴(kuò)大，這使得電路設(shè)計(jì)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(jìn)行post-layout寄生抽取，利用Quantus的Standalone Reduction （簡(jiǎn)稱Qreduce）功能對(duì)后仿網(wǎng)表進(jìn)行精簡(jiǎn)，以達(dá)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(guò)數(shù)學(xué)的運(yùn)算，將RC網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行等效運(yùn)算，以減少節(jié)點(diǎn)，從而達(dá)到縮減網(wǎng)表的規(guī)模，但同時(shí)保證了不會(huì)對(duì)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(jìn)行論述，給出關(guān)鍵對(duì)比指標(biāo)。

發(fā)表于：8/25/2023

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

隨著設(shè)計(jì)越來(lái)越復(fù)雜，受約束的隨機(jī)化驗(yàn)證方法已成為驗(yàn)證的主流方法。一般地，驗(yàn)證激勵(lì)做到不違反spec描述條件下盡量隨機(jī)，這樣驗(yàn)證能跑到的空間才更充分。但是，這給功能覆蓋率收斂帶來(lái)極大挑戰(zhàn)，為解決這一難題，Cadence率先推出了仿真器的機(jī)器學(xué)習(xí)功能——Xcelium Machine Learning，采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)讓功能覆蓋率快速收斂，大大提高驗(yàn)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(yàn)證環(huán)境下應(yīng)用Machine Learning前后情況對(duì)比。最后Machine Learning在模擬（simulation）驗(yàn)證中的應(yīng)用前景進(jìn)行了展望。

發(fā)表于：8/25/2023

基于Cadence Integrity 3D-IC的異構(gòu)集成封裝系統(tǒng)級(jí)LVS檢查[電子元件][消費(fèi)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(lái)越困難。2D Flip-Chip、2.5D、3D等異構(gòu)集成的先進(jìn)封裝解決方案將繼續(xù)滿足小型化、高性能、低成本的市場(chǎng)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(duì)于系統(tǒng)級(jí)的LVS檢查。采用Cadence Integrity 3D-IC平臺(tái)工具，針對(duì)不同類型的先進(jìn)封裝，進(jìn)行了系統(tǒng)級(jí)LVS檢查驗(yàn)證，充分驗(yàn)證了該工具的有效性和實(shí)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

Concurrent Multi-die Optimization物理實(shí)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(jì)已經(jīng)成為延續(xù)摩爾定律的最佳途徑之一。Integrity 3D-IC平臺(tái)將設(shè)計(jì)規(guī)劃、物理實(shí)現(xiàn)和系統(tǒng)分析統(tǒng)一集成于單個(gè)管理界面中，為3D設(shè)計(jì)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(duì)兩個(gè)die進(jìn)行2D物理實(shí)現(xiàn)，同時(shí)工具也開(kāi)發(fā)了多die協(xié)同（concurrent multidie）的物理實(shí)現(xiàn)流程，并行式進(jìn)行多顆die的布局布線。此工作在實(shí)際項(xiàng)目中，使用Cadence Integrity 3D-IC 工具，針對(duì)性地建立concurrent multidie的流程，將兩顆die在同一個(gè)設(shè)計(jì)中實(shí)現(xiàn)并行擺放、3D結(jié)構(gòu)單元（Hybrid Bonding bump）的位置優(yōu)化、時(shí)鐘樹(shù)綜合和繞線。協(xié)同優(yōu)化的3D物理實(shí)現(xiàn)方案相比于die-by-die方案在設(shè)計(jì)整體結(jié)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(jí)中的應(yīng)用[電子元件][消費(fèi)電子]

使用Cadence公司的SystemSI對(duì)DDR信號(hào)通道進(jìn)行整體仿真，同時(shí)，借助一博科技自研的Interposer夾具進(jìn)行測(cè)試，經(jīng)過(guò)多次的仿真測(cè)試擬合，所介紹的DDR仿真測(cè)試方法可以達(dá)到較高的精度。隨著對(duì)內(nèi)存帶寬的需求不斷提升，作為當(dāng)前主流的DDR4局限性日益明顯，通過(guò)具體案例說(shuō)明了DDR5信號(hào)完整性提升的具體技術(shù)，并通過(guò)仿真對(duì)比，展示了DDR5在內(nèi)存升級(jí)過(guò)程中的優(yōu)勢(shì)。

發(fā)表于：8/25/2023

基于FCM flow的小規(guī)模數(shù)字電路芯片測(cè)試[測(cè)試測(cè)量][消費(fèi)電子]

隨著芯片工藝的不斷演進(jìn)，數(shù)字芯片的規(guī)模急劇增加，測(cè)試成本進(jìn)一步增加。目前先進(jìn)的DFT技術(shù)已應(yīng)用于大規(guī)模SoC芯片的測(cè)試，包括掃描路徑設(shè)計(jì)、JTAG、ATPG（自動(dòng)測(cè)試向量生成）等。但對(duì)于一些小規(guī)模集成電路，插入掃描鏈等測(cè)試電路會(huì)增加芯片面積并增加額外的功耗。對(duì)于這種芯片，功能case生成的pattern可用于檢測(cè)制造缺陷和故障。因此，需要一些方法來(lái)驗(yàn)證覆蓋率是否達(dá)到了目標(biāo)。Verisium manager工具依靠Xcelium的故障仿真引擎和Jasper功能安全驗(yàn)證應(yīng)用程序（FSV）可以解決這個(gè)問(wèn)題。它為 ATE（自動(dòng)測(cè)試設(shè)備）pattern的覆蓋率分析提供了一個(gè)新的思路。

發(fā)表于：8/25/2023

基于點(diǎn)云補(bǔ)全的三維目標(biāo)檢測(cè)[人工智能][其他]

LiDAR技術(shù)的發(fā)展為自動(dòng)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(hào)丟失，LiDAR點(diǎn)云實(shí)際上是不完整的2.5D數(shù)據(jù)，這對(duì) 3D 感知提出了根本性挑戰(zhàn)。針對(duì)這一問(wèn)題，提出對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行三維補(bǔ)全的方法。根據(jù)大多數(shù)物體形狀對(duì)稱且重復(fù)率高的特點(diǎn)，通過(guò)學(xué)習(xí)先驗(yàn)對(duì)象形狀的方法估計(jì)點(diǎn)云中遮擋部分的完整形狀。該方法首先識(shí)別被遮擋和信號(hào)缺失影響的區(qū)域，在這些區(qū)域中預(yù)測(cè)區(qū)域所包含對(duì)象形狀的占用概率。針對(duì)物體間遮擋的情況，通過(guò)形狀的占用概率和共享同類形狀形態(tài)進(jìn)行三維補(bǔ)全。對(duì)自身遮擋的物體，通過(guò)自身鏡像進(jìn)行恢復(fù)。最后通過(guò)點(diǎn)云目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)。結(jié)果表明，通過(guò)該方法能有效地提高生成點(diǎn)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(fèi)者在選擇汽車應(yīng)用中的開(kāi)關(guān)轉(zhuǎn)換器時(shí)做出明智的決策[電源技術(shù)][汽車電子]

　　在多種市場(chǎng)產(chǎn)品所使用的快速開(kāi)關(guān)電源轉(zhuǎn)換器中，電磁干擾（EMI）是個(gè)特別的問(wèn)題。一臺(tái)能在一個(gè)系統(tǒng)中達(dá)到法規(guī)要求的轉(zhuǎn)換器不一定可以自動(dòng)符合另一個(gè)系統(tǒng)的要求。此外，系統(tǒng)也可能需要 EMI 濾波措施來(lái)達(dá)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(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)至關(guān)重要。本文首先回顧開(kāi)關(guān)轉(zhuǎn)換器中 EMI 的來(lái)源和類型，接著說(shuō)明工業(yè)和汽車市場(chǎng)產(chǎn)品監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)之間的差異。最后，本文展示 Diodes 公司使用的技術(shù)，使其 DC-DC 開(kāi)關(guān)轉(zhuǎn)換器能夠符合嚴(yán)格的汽車標(biāo)準(zhǔn)。

發(fā)表于：8/24/2023

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(duì)核電行業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)急演練問(wèn)題進(jìn)行研究，首先分析了相關(guān)網(wǎng)絡(luò)安全威脅，依此設(shè)計(jì)可能存在的應(yīng)急場(chǎng)景，基于核電工控系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室網(wǎng)絡(luò)環(huán)境研究應(yīng)急演練模式，并通過(guò)開(kāi)展應(yīng)急演練對(duì)其效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。通過(guò)定期進(jìn)行應(yīng)急演練，可以提升核電行業(yè)應(yīng)急隊(duì)伍的安全事件監(jiān)測(cè)、響應(yīng)、處置和防護(hù)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

基于白兔時(shí)間同步協(xié)議的加速器節(jié)點(diǎn)時(shí)鐘同步系統(tǒng)[其他][其他]

提出了一種基于白兔時(shí)間同步協(xié)議，利用SPARTAN6系列現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列(FieldProgrammable Gate Array,FPGA)實(shí)現(xiàn)多節(jié)點(diǎn)亞納秒級(jí)別時(shí)間同步，并通過(guò)測(cè)量觸發(fā)信號(hào)到達(dá)時(shí)間，根據(jù)設(shè)置的延遲進(jìn)行恢復(fù)，從而實(shí)現(xiàn)高于120 ps時(shí)間分辨率。該方法能夠精確控制多節(jié)點(diǎn)信號(hào)發(fā)生的絕對(duì)時(shí)間，具有廣泛的應(yīng)用前景。特別地，該方法可應(yīng)用于同步輻射加速器中，提高實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，有望在材料科學(xué)、生物學(xué)和化學(xué)等領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用。該研究成果為同步輻射加速器的研究和實(shí)驗(yàn)提供了新的解決方案，有望推動(dòng)同步輻射技術(shù)的發(fā)展，為科學(xué)研究和工程應(yīng)用提供更多可能。

發(fā)表于：8/24/2023