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被西門子收購的Mentor正式更名為Siemens EDA

日前，Siemens EDA的IC-EDA執(zhí)行副總裁Joseph Sawicki先生在一篇博客文章里透露,，Mentor將于2021年1月起正式更名為Siemens EDA，更名后將繼續(xù)作為西門子數(shù)字化工業(yè)軟件的旗下業(yè)務(wù)提供領(lǐng)先的EDA解決方案,，同時作為支持?jǐn)?shù)字孿生技術(shù)的重要組成部分。

發(fā)表于：12/15/2020

基于疲勞駕駛的人眼定位方法研究

人眼定位是疲勞駕駛的研究關(guān)鍵,。由粗到精,，先后進(jìn)行了人臉檢測、瞳孔定位,。針對現(xiàn)有方向梯度直方圖人臉檢測算法泛化能力不佳的問題,，提出了一種基于信息熵加權(quán)的HOG特征提取算法，該算法將待分類的人臉特征進(jìn)行信息熵閾值加權(quán),，形成新的HOG特征,，然后通過支持向量機(jī)進(jìn)行分類；針對現(xiàn)有瞳孔定位算法準(zhǔn)確率不高的問題,，提出了多算法協(xié)同工作的瞳孔定位方法,，以自商圖為基準(zhǔn)尋找二值分割點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了眼部區(qū)域光照不變性,，以灰度積分投影為依據(jù)實(shí)現(xiàn)了瞳孔精確定位,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該文提出的人臉檢測算法在CelebA驗(yàn)證數(shù)據(jù)集準(zhǔn)確率可達(dá)到98.26%,，較傳統(tǒng)識別方法有更高的準(zhǔn)確率,；而瞳孔定位算法也可達(dá)到令人滿意的精確度,，提高了瞳孔定位的準(zhǔn)確性。

發(fā)表于：12/15/2020

干線動態(tài)協(xié)調(diào)控制的深度Q網(wǎng)絡(luò)方法

為有效降低城市交通干線的車均延誤與停車次數(shù),，將深度Q網(wǎng)絡(luò)引入干線協(xié)調(diào)控制，給出了一種干線動態(tài)協(xié)調(diào)控制的DDDQN(Dueling Double Deep Q Network)方法,。該方法結(jié)合雙重深度Q網(wǎng)絡(luò)與基于競爭架構(gòu)深度Q網(wǎng)絡(luò),，并將干線作為整體處理，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘干線各交叉口協(xié)調(diào)控制的相關(guān)性,，基于Q學(xué)習(xí)進(jìn)行交通信號控制決策,。通過仿真實(shí)驗(yàn)，在近飽和流量和干線存在初始排隊(duì)的情況下,，將DDDQN方法與現(xiàn)有綠波方法,，以及經(jīng)典深度Q網(wǎng)絡(luò)、雙重深度Q網(wǎng)絡(luò),、基于競爭架構(gòu)深度Q網(wǎng)絡(luò)的干線協(xié)調(diào)控制算法進(jìn)行對比,，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于DDDQN的干線動態(tài)協(xié)調(diào)控制算法性能優(yōu)于其他四種方法。

發(fā)表于：12/15/2020

基于云平臺的壓磚設(shè)備健康狀態(tài)分析方法設(shè)計

基于運(yùn)行數(shù)據(jù)對壓磚設(shè)備健康狀態(tài)進(jìn)行分析,，對于降低設(shè)備故障率,、提升壓磚成品質(zhì)量具有重要意義。現(xiàn)有方案大多數(shù)局限于離線人工分析,，實(shí)時性差且推廣效率低,。針對上述問題，基于阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺設(shè)計了壓磚設(shè)備健康狀態(tài)分析方法,，基于聚類方法構(gòu)建了壓磚設(shè)備健康狀態(tài)模型,，在無需先驗(yàn)知識的情況下，對于壓磚設(shè)備的工作,、待機(jī),、異常等健康狀態(tài)實(shí)現(xiàn)了建模。進(jìn)而,，將該模型部署于云計算平臺上,，通過周期性的數(shù)據(jù)導(dǎo)入與分析實(shí)現(xiàn)了壓磚設(shè)備健康狀態(tài)的在線分析。最后通過實(shí)例證明了該方法的有效性,。

發(fā)表于：12/15/2020

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的Modbus_TCP通信異常檢測方法研究

針對工業(yè)控制系統(tǒng)中Modbus_TCP協(xié)議存在的諸多安全隱患問題,，提出了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的Modbus_TCP通信異常檢測方法，分析了Modbus_TCP報文類型與結(jié)構(gòu)特點(diǎn),，介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中決策樹分類模型算法的實(shí)現(xiàn)過程,，建立了Modbus_TCP協(xié)議的模擬通信，使用了Scapy工具構(gòu)造偽報文實(shí)現(xiàn)異常檢測,。設(shè)置了樸素貝葉斯分類模型,、邏輯回歸分類模型和傳統(tǒng)支持向量機(jī)分類模型的實(shí)驗(yàn)與之對比,，并且對模型的準(zhǔn)確率、誤報率,、漏報率和時間性能進(jìn)行分析,。分析結(jié)果表明，決策樹分類模型準(zhǔn)確率高,，消耗時間短,，具有一定的優(yōu)越性。

發(fā)表于：12/15/2020

基于BIM與GIS數(shù)據(jù)融合的智慧地鐵運(yùn)維系統(tǒng)研究

建筑信息模型(BIM)和地理信息系統(tǒng)(GIS)的融合為智慧地鐵運(yùn)維系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持,。論證了將BIM+GIS運(yùn)用到地鐵設(shè)備運(yùn)維系統(tǒng)中的優(yōu)勢和可行性,，從BIM和GIS模型的數(shù)據(jù)規(guī)范入手，提出了一種有效的BIM和GIS數(shù)據(jù)融合方案,。通過運(yùn)用BIM和GIS,，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備智慧巡檢、設(shè)備故障預(yù)警與智能維修和應(yīng)急智能處置等智慧功能,。BIM和GIS數(shù)據(jù)的成功融合,，為智慧地鐵運(yùn)維系統(tǒng)的建成提供了一種強(qiáng)有力的技術(shù)手段。

發(fā)表于：12/15/2020

橡膠-金屬緩沖彈簧在飛機(jī)舵機(jī)電液伺服系統(tǒng)中的應(yīng)用

針對飛機(jī)舵機(jī)電液伺服系統(tǒng)在抑制多余力干擾時,，緩沖裝置無法實(shí)現(xiàn)變剛度連續(xù)加載的問題,，采用在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中設(shè)置橡膠金屬緩沖彈簧的結(jié)構(gòu)補(bǔ)償方法。首先,，設(shè)計橡膠金屬緩沖彈簧結(jié)構(gòu),，利用ANSYS仿真軟件構(gòu)建有限元模型并對其進(jìn)行性能分析。通過構(gòu)建飛機(jī)舵機(jī)電液伺服系統(tǒng)各元件數(shù)學(xué)模型,，從而得到系統(tǒng)整體數(shù)學(xué)模型,。最后，利用MATLAB仿真軟件驗(yàn)證該方法的可行性和有效性,。研究結(jié)果表明,，橡膠金屬緩沖彈簧能夠達(dá)到技術(shù)指標(biāo)要求，改善系統(tǒng)穩(wěn)定特性,，具有較高的工程實(shí)踐價值,。

發(fā)表于：12/15/2020

一種低相位噪聲的正交電感電容壓控振蕩器的設(shè)計

在相同的功耗下，串聯(lián)耦合正交電感電容壓控振蕩器相位噪聲性能優(yōu)于并聯(lián)耦合電感電容壓控振蕩器,。但是在傳統(tǒng)的串聯(lián)耦合正交電感電容壓控振蕩器中,，LC諧振腔中存在45°的相位偏移使得其相位噪聲被惡化。因此提出一種交流偏置的串聯(lián)耦合正交電感電容壓控振蕩器,。該振蕩器中的LC諧振腔的相移接近0°,并且耦合MOS管的低頻噪聲上變頻的相位噪聲部分受到抑制,。所以該交流偏置的串聯(lián)耦合正交電感電容壓控振蕩器可以獲得較好的相位噪聲性能。所提出的正交電感電容壓控振蕩器在TSMC 180 nm CMOS工藝下設(shè)計完成,。其輸出頻率調(diào)諧范圍為2.34 GHz~2.60 GHz,，電源電壓為1.8 V,，功耗約為11.2 mW。輸出頻率為2.58 GHz時,，3 MHz頻偏處的相位噪聲為-140.1 dBc/Hz,，相較于傳統(tǒng)串聯(lián)耦合正交振蕩器優(yōu)化了6.4 dB。該振蕩器的品質(zhì)因子為188.3 dBc/Hz,，平均相位誤差為0.05°,。

發(fā)表于：12/15/2020

基于AQPSO-LSTM-BN的APU故障診斷模型

針對飛機(jī)APU的常見故障，提出了一種基于量子粒子群優(yōu)化的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)與批規(guī)范化相結(jié)合的飛機(jī)APU故障診斷模型,。從QAR數(shù)據(jù)庫中整理出需要的APU故障數(shù)據(jù)，將其進(jìn)行歸一化處理并分為訓(xùn)練集和測試集兩部分,，建立CSV文檔數(shù)據(jù)庫,；對量子粒子群進(jìn)行改進(jìn)，使用改進(jìn)后的量子粒子群對長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的隱含層單元數(shù)目進(jìn)行尋優(yōu),；將優(yōu)化參數(shù)后的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)與批規(guī)范化相結(jié)合搭建網(wǎng)絡(luò)模型,，并在網(wǎng)絡(luò)最頂層加入Softmax模型，生成AQPSO-LSTM-BN故障診斷模型,，使用訓(xùn)練集對故障診斷模型進(jìn)行訓(xùn)練,，然后使用測試集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該模型可以有效識別APU故障,，與單一長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機(jī)模型,、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和極限學(xué)習(xí)機(jī)模型相比,，識別準(zhǔn)確度有所提高。

發(fā)表于：12/15/2020

融合懲罰因子和時間權(quán)重的協(xié)同過濾推薦算法

協(xié)同過濾算法是一種經(jīng)典的推薦算法,，思想是依據(jù)近鄰用戶或者相似物品對目標(biāo)進(jìn)行推薦,，常被應(yīng)用在各類推薦系統(tǒng)中。但傳統(tǒng)算法過分考慮熱門物品對評分的影響,，而忽略了冷門物品對用戶興趣特征度量的貢獻(xiàn),，也未考慮用戶興趣動態(tài)變化的問題。對此,，提出一種新的相似度改進(jìn)算法,，改進(jìn)后的協(xié)同過濾算法將物品熱門懲罰因子和時間數(shù)據(jù)權(quán)重進(jìn)行加權(quán)計算，優(yōu)化了用戶相似度計算方法,，形成了一種新的相似性度量模型,。利用MovieLens電影推薦數(shù)據(jù)集驗(yàn)證改進(jìn)后的算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該算法將推薦平均絕對誤差(MAE)與傳統(tǒng)算法相比降低了13.2%,，推薦質(zhì)量有了明顯提升,。

發(fā)表于：12/15/2020

基于Star-Gan的人臉互換算法

基于Star-Gan的人臉互換算法易旭，白天(中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 軟件學(xué)院,，安徽合肥 230026)基于深度學(xué)習(xí)的人臉互換算法會因背景人臉環(huán)境的明亮程度,、人臉表情、姿勢等因素影響換臉效果,，現(xiàn)階段的人臉互換模型存在固有的弊端,。采用Patch-Gan(Generative Adversarial Networks)的判別器結(jié)構(gòu)能通過全卷積網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)人臉局部一致性的效果。生成器將Unet結(jié)構(gòu)的編碼器的特征輸出作為輸入,，能考慮多層信息細(xì)節(jié),。整體模型架構(gòu)采用Star-Gan的模型，引入實(shí)例歸一化層能保證圖像的獨(dú)立性,。最后在Face-Forensics++人臉互換數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證,，結(jié)果表明，融合的模型有較好的生成效果和細(xì)節(jié),。

發(fā)表于：12/14/2020

使用標(biāo)準(zhǔn)穩(wěn)壓器產(chǎn)生極低電壓

有什么好的解決方案可以產(chǎn)生只有幾百毫伏的微型直流電源電壓,？

發(fā)表于：12/14/2020

KLA推出兩種全新的系統(tǒng)來解決半導(dǎo)體制造業(yè)中最棘手的問題

美國加州，米爾皮塔斯市,，2020年12月14日：今天,，KLA公司（納斯達(dá)克股票代碼：KLAC）宣布推出兩款全新產(chǎn)品：PWG5? 晶圓幾何系統(tǒng)與Surfscan® SP7XP晶圓缺陷檢測系統(tǒng)。新系統(tǒng)專注解決先進(jìn)的存儲器與邏輯集成電路制造中遇到的極其困難的問題,。

發(fā)表于：12/14/2020

英飛凌推出CoolSiC? CIPOS? Maxi，全球首款采用轉(zhuǎn)模封裝的1200 V碳化硅IPM

【2020年12月11日,，德國慕尼黑訊】英飛凌科技股份公司（FSE: IFX / OTCQX: IFNNY）推出了采用轉(zhuǎn)模封裝的1200 V碳化硅（SiC）集成功率模塊（IPM），并在今年大規(guī)模推出了SiC解決方案,。CIPOS? Maxi IPM IM828系列是業(yè)界在這一電壓級別上的第一款產(chǎn)品,。該系列為變速驅(qū)動應(yīng)用中的三相交流電動機(jī)和永磁電動機(jī)提供了一種緊湊的變頻解決方案，具有出色的導(dǎo)熱性能和廣泛的開關(guān)速度,。具體應(yīng)用包括工業(yè)電機(jī)驅(qū)動器,、泵驅(qū)動器和用于暖通空調(diào)（HVAC）的有源濾波器。

發(fā)表于：12/14/2020

5G將推動蜂窩基帶處理器的銷量增長

發(fā)表于：12/14/2020