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一种可调延时超窄脉冲触发序列产生技术[模拟设计][工业自动化]

为了实现高频信号在欠采样条件下的波形重构，递进延时超窄触发信号的产生成为顺序等效采样技术用于触发取样系统进行高频信号采样的关键。为此，设计了一种可编程延时触发序列产生及调理电路，在FPGA数字电路的控制下，通过计数器与延时模块产生可调延时触发序列，利用阶跃恢复二极管特性对产生的触发序列进行调理，产生一种延时步进可调、边沿极窄的脉冲信号。通过对该电路进行测试，结果表明，输出脉冲信号步进范围0~-2.4 ns可调，分辨率可达1 ps，且边沿跳变时间可以达到120 ps内，幅度可达到8 V左右。该延迟脉冲和调理电路可应用于通信、雷达等信号探测设备中，对于高频信号的获取与分析具有重要意义。

發(fā)表于：2024/2/20 上午11:48:00

地铁车辆小型电器设备加速试验在线测试系统[模拟设计][工业自动化]

为了满足地铁车辆使用的小型电器设备在加速试验过程中的在线电性能参数测试的需求，通过对传统的小型电器设备在线测试电源、测试设备及数据处理系统进行改进，提出了一种基于加速试验的地铁车辆小型电器设备在线测试系统。针对地铁车辆小型电器设备对电源系统的特殊要求提出了具有交直流转换、电压可调、大功率、高精度的电源设计方案。同时设计了信号采集、传输的测试电路及可存储、处理数据的软件平台，并应用于实际的加速试验中证明该测试系统是可行的。这种应用于加速试验的地铁车辆小型电器设备在线测试系统可实时检测小型电器设备的吸合时间、接触电阻等数据，为小型电器设备的维修维护提供重要的参考数据。

發(fā)表于：2024/2/20 上午11:46:00

一种基于芯片片内总线的DMA控制器芯片的设计与验证[模拟设计][工业自动化]

通过对片内总线的研究和理解，为最大化发挥总线优势，将直接存储访问技术和ICB总线结合，设计了一种基于ICB总线的DMA控制器。通过软件仿真验证了该控制器的逻辑功能，仿真结果表明其能够正常稳定运行。

發(fā)表于：2024/2/20 上午11:43:00

基于UVM的异步接口CAN控制器验证平台[模拟设计][汽车电子]

针对带有异步接口的CAN控制器，设计实现了一种基于UVM的随机化、可重用的功能验证平台。该平台使用面向对象的UVM类搭建，代码可重用性更强，开发周期更短；引入随机化程度更高的激励加快功能验证的收敛速度，且更加贴近芯片的实际应用场景；自动化比对机制可以实时地输出结果报告，便于问题的定位和调试。平台独创性地实现了CAN总线代理器和异步接口驱动器两个组件，兼容CAN 2.0B标准协议和Intel/Motorola异步接口时序，实现了平台与DUT的数据交互。实验结果表明，设计验证平台可以有效验证待测设计异步接口CAN控制器。

發(fā)表于：2024/2/20 上午11:40:00

一种基于分布式计算的芯片仿真加速设计[模拟设计][工业自动化]

随着芯片设计规模和复杂度越来越大，传统的芯片EDA（Electronic Design Automation）验证方法在子系统和SoC（System on Chip）全芯片级别越来越受限于仿真速度限制。如何高效收敛RTL（Register Transfer Level）设计，确保及时高质量交付，成为芯片研发领域急需解决的重要问题。介绍了一种自研的利用分布式计算方法来加速大型芯片仿真效率的DVA（Distributed Verification Acceleration）系统架构和实现。

發(fā)表于：2024/2/20 上午11:36:00

一种应用于LED驱动的新型过温保护电路[模拟设计][工业自动化]

基于0.18 μm BCD工艺，设计了一种应用于LED驱动的新型过温保护电路。利用基于电流求和的Banba型带隙基准源来产生高低阈值电压，从而消除芯片在过温点附近的振荡现象，同时带隙基准源加入了高阶曲率补偿，提高了过温阈值点的精度。通过Cadence软件对该电路进行了仿真验证。结果表明，在-40℃~150 ℃的温度变化区间内，高低阈值电压的温度特性好，温度系数为2.9 ppm。当温度高于131.8 ℃时，能够触发过温保护；当温度低于109.4 ℃时，电路可恢复正常工作，迟滞量为22.4 ℃。该过温保护电路精度高，稳定性好，可应用于LED驱动芯片中。

發(fā)表于：2024/2/20 上午11:24:00

具有自主学习与记忆功能的智能政务问答系统研究[人工智能][消费电子]

任务型问答系统一旦构建好，通常是固定不变的，能回答的问题非常有限，难以满足用户的需求。对此，提出一种自动实时更新知识库的方法，当用户提了一个问答系统回答不了的问题，系统会把该问题自动发送给人工客服，人工客服利用专业知识回复后，系统能够自动实时获取用户提的问题和人工客服回复的答案，并把这个问答对自动实时更新到知识库，之后如果其他用户提了类似的问题，问答系统就能够快速给出对应的答案。以政务领域的问答系统为例，应用文本向量化方法ERNIE构建知识库自动实时更新的问答系统。经过计算机实验证明，提出的方法能够实现知识库自动实时更新，构建的问答系统具有自主学习与记忆功能，提高了任务型问答系统的智能化水平。

發(fā)表于：2024/2/20 上午11:19:00

融合GhostNet的YOLOv5垃圾分类方法[人工智能][通信网络]

垃圾分类是建设生态文明的重要一环，为解决重量级模型难以部署移动端设备的问题，提出基于YOLOv5网络改进的垃圾图像分类方法。采用融合GhostNet的主干网络，用线性运算代替传统卷积运算，降低了模型的参数量，提高了模型推理速度；通过在网络中加入改进版通道注意力模块，强化重要的通道特征，获取更多深层次的特征信息；采用加权边界融合方法，提升检测框的定位精度。经实验证明，该方法在自制数据集中较原模型的精度提高了8.5%，参数量减少了46.7%，平均推理速度提高了1.22 ms，实现了精度和推理速度的综合提升。

發(fā)表于：2024/2/20 上午11:12:00

量子通信与ICT体系融合分析和标准化趋势综述[通信与网络][通信网络]

标准化在支撑产业发展、促进科技进步中具有基础性、引领性作用，同时也为行业发展研究提供了新的视角。基于国内外量子保密通信标准成果和进展，结合重大基础设施、关键应用的实践和新一代ICT技术的需求，探讨分析了量子通信与ICT体系融合的特征，并发现量子通信与5G、云平台、物联网等关键ICT技术的融合是未来重要发展趋势，特别在量子通信与ICT技术融合实践已经呈现领先于标准进展的趋势下，急需优化标准布局，推动相关场景应用，促进量子通信这一未来产业的发展。

發(fā)表于：2024/2/20 上午11:01:00

基于深度学习的无监督领域自适应语义分割算法综述[人工智能][消费电子]

随着现代生活逐步智能化，越来越多的应用需要从图像中推断相应的语义信息再进行后续的处理，如虚拟现实、自动驾驶和视频监控等应用。目前的语义分割模型利用大量标注数据进行有监督训练能达到理想的性能，但模型对与训练数据不同分布的数据进行推理时，其性能严重下降。这意味着一旦应用场景发生变化，就需对新场景的数据进行标注。模型重新利用新数据进行训练，才能达到正常的性能。这无疑是耗时的、代价昂贵的。为此，领域自适应语义分割算法提供了解决模型在分布不一致数据上语义分割性能下降问题的思路。总结了领域自适应语义分割算法的前沿进展，并对未来研究方向进行展望。

發(fā)表于：2024/2/20 上午10:43:00