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基于FPGA的光譜儀動態(tài)基線補償系統(tǒng)設計

線陣型CMOS光電圖像傳感器具有靈敏度高,、光譜響應范圍大,、功耗低,、體積小等優(yōu)點,，被廣泛應用于便攜式光譜儀的開發(fā)中。為解決由CMOS圖像傳感器暗電流變大而造成的光譜儀基線漂移問題,，設計一種基于FPGA的光譜儀動態(tài)基線補償系統(tǒng),。系統(tǒng)利用傳感器預留像素計算得到該幀圖像的基線值并進行實時反饋，使用高性能運算放大器,、差分放大器設計電壓跟隨電路,、基線補償電路和單端轉差分電路對CMOS模擬信號進行處理并進行高速A/D轉換，選用精密DAC芯片實時動態(tài)反饋基線補償值,。最終測試結果表明,，隨著積分時間的不斷增加，該設計始終能使光譜數據保持一個較低的基線水平,。系統(tǒng)電路設計靈活,、光譜采集準確、基線控制效果良好,，比較適合檢測微弱光譜信號。

發(fā)表于：2024/6/24

海洋環(huán)境下基于增強YOLOv7的垃圾目標檢測

針對海洋垃圾識別任務在實際應用中模型準確率不高的問題,，提出一種基于優(yōu)化YOLOv7的海洋垃圾識別算法,。在圖像增強部分，基于概率UIE的框架,，通過添加eSE注意力減少特征信息的丟失,。在損失函數部分，在IoU損失函數的基礎上引入兩層注意力機制的損失函數,，將其與EIoU損失函數融合進一步提升模型的泛化能力,。將該算法應用于海洋垃圾檢測任務，并在基礎數據集上對其進行評估,。在YOLOTrashCan兩個數據集上的平均精度均值指標分別達到69.5%,、63.5%，相較于YOLOv7算法分別提升6%,、1.6%,。整體實驗結果表明，所構建的算法能有效提升海洋垃圾檢測的準確性,。

發(fā)表于：2024/6/24

面向三維場景動態(tài)設計的可視化工具設計與實現

可視化工具能改善三維設計領域中工作復雜繁瑣的問題,，但現有工具較少同時兼顧動態(tài)設計與低編程門檻要求。面向設計師群體,，設計實現可視化工具,，關注三維場景中的動態(tài)設計內容。使用基于任務價值,、影響力以及緊迫度的動態(tài)任務調度算法,，改善關鍵視覺效果的響應延遲問題,。實驗及運行結果表明，調度算法能優(yōu)化關鍵任務執(zhí)行,，可視化工具有助于簡易快捷地進行三維場景設計,。

發(fā)表于：2024/6/24

基于FPGA的電磁繼電器在線測試系統(tǒng)設計

電磁繼電器在現代國防軍事、工業(yè)自動化以及交通運輸等領域應用廣泛,，當系統(tǒng)中的電磁繼電器發(fā)生失效時將影響整個電氣系統(tǒng)的可靠運行,。為了提高電氣系統(tǒng)的可靠性，需要檢測繼電器的特性參數,，以評估其工作性能并提高其穩(wěn)定性,。針對電磁繼電器觸點易失效問題，設計了一套基于FPGA的電磁繼電器在線測試系統(tǒng),。采用鐵路繼電器作為試品,，分析繼電器的各項特性參數，并選取能反映其觸點退化程度的時間參數進行測試,。這種能夠應用于多型號繼電器的便攜式在線測試系統(tǒng),，可實時檢測繼電器吸合和釋放過程中的電壓變化波形并進行數據存儲，為后續(xù)繼電器的性能狀態(tài)評估提供了數據支撐,，也為電磁繼電器的維修維護提供了參考數據,。

發(fā)表于：2024/6/24

基于RISC-V的硬件管理控制器設計

隨著云計算、大數據等先進計算產業(yè)的發(fā)展,，基于硬件的管理模式實現智能化管理具有重要意義,。基于RISC-V核心設計實現一種硬件管理控制芯片,，利用網絡通信工具,，實現對應用系統(tǒng)的有效管理?；赨VM驗證方法學構建驗證平臺進行仿真驗證,，基于FPGA構建芯片原型驗證平臺與上位機進行協(xié)同驗證與穩(wěn)定性測試。物理設計采用40 nm工藝,，設計頻率為250 MHz,。

發(fā)表于：2024/6/24

基于國密SM3算法的安全芯片設計與實現

基于信息安全的重要性以及芯片國產化的需求，同時為了提高信息安全技術的自主創(chuàng)新性,，設計了一款應用于信息安全領域的安全芯片,。該芯片以國密SM3算法為引擎核心，采用單總線通信方式,，僅占用一個IO通信資源,，協(xié)議支持1-wire總線協(xié)議，以滿足不同應用場景的需求,。電路基于國內商用110 nm CMOS工藝線完成電路設計和制造,。芯片版圖面積為1.2 mm×1.9 mm,，經過流片后的測試和驗證，電路的通信功能正常穩(wěn)定,。SM3算法引擎性能高效快捷,，電路性能優(yōu)良。

發(fā)表于：2024/6/24

用于主動學習的時序特征融合預測損失網絡

通過主動學習模型來選取最有價值的數據點進行標注是深度學習減少標注數據量的一種方式,。預測損失模型是一類與任務無關的主動學習模型,，該類模型在多個任務中都有不錯的表現。但是這類模型均不是端到端的模型,，不斷變化的輸入特征會導致損失預測網絡在訓練時出現輸入偏差,。提出了時序特征融合預測損失模型用于解決該模型的輸入偏差問題。實驗證明,，提出的算法在各個任務中的性能與以往最先進的算法相比,，平均提升約1.5%，與原預測損失模型相比,，平均提升5%,。

發(fā)表于：2024/6/24

ɑFA：一種基于非信任字符比較的高性能正則表達式匹配算法

正則表達式匹配技術在數據治理、解析提取和深度包檢測方面有著重大應用價值,。然而,，由于其在通用平臺上的匹配性能較低，無法滿足實際環(huán)境下數據實時處理的應用需求,，限制了其在高性能數據處理領域的應用范圍。針對當前正則表達式匹配性能較低的問題,，提出一種基于非信任字符比較的高性能正則表達式匹配算法,，稱之為ɑFA。該算法通過每次判斷連續(xù)的若干個字符是否屬于最常被訪問狀態(tài)的非信任字符集,，獲取無需通過DFA匹配可直接跳過的字符數,，減少字符匹配過程中訪問內存DFA狀態(tài)轉移表的次數，從而實現字符匹配的加速處理,。實驗結果表明,，ɑFA算法可獲得相比于原始DFA匹配算法約為1.05~7.58倍的性能加速比。

發(fā)表于：2024/6/24

基于Kubernetes的調度算法綜述

在云計算領域,，資源管理和任務調度的優(yōu)化對提升系統(tǒng)效率和資源利用率至關重要,。Kubernetes（K8S）作為業(yè)界領先的容器編排工具，致力于應用程序容器的自動化部署,、擴展和管理,，其核心優(yōu)勢之一在于利用高效的調度算法實現容器的跨集群部署與執(zhí)行，這一策略在提高應用系統(tǒng)可移植性,、安全性,、優(yōu)化資源利用和集成部署方面發(fā)揮了重要作用,，使其能夠更加敏捷高效地應對不斷變化的業(yè)務需求。鑒于此,，有關于K8S的調度算法成為了業(yè)界研究的熱點,，全面調研和分析了K8S相關的調度算法及其在不同應用領域中的實際表現，特別關注三個領域：通用調度算法的改進,、面向人工智能的調度策略以及基于彈性伸縮的調度技術,。最后通過綜合分析，揭示當前研究的不足之處和未來研究中亟待解決的問題,，為進一步優(yōu)化K8S的調度算法提供借鑒和參考,。

發(fā)表于：2024/6/24

消息稱臺積電協(xié)同旗下創(chuàng)意電子拿下SK海力士大單

繼獨家代工英偉達、AMD AI 芯片后,，消息稱臺積電協(xié)同旗下創(chuàng)意電子拿下 SK 海力士大單

發(fā)表于：2024/6/24

小巧的550W AC-DC電源,，為醫(yī)療（BF）和工業(yè)應用提供自然對流、傳導和風扇冷卻等級,。

　　2024 年 6 月 19 日 –XP Power正式宣布推出一款新的小巧型550W AC-DC電源,，可用于自然對流冷卻、傳導冷卻和強制空氣冷卻,。這款新的PSU可滿足醫(yī)療和工業(yè)應用,，適用于廣泛的應用 - 包括密封外殼環(huán)境。

發(fā)表于：2024/6/24

貿澤開售適用于工業(yè),、醫(yī)療和機器人應用的AMD/Xilinx Kria K24 SOM

　　2024年6月19日 – 專注于引入新品的全球電子元器件和工業(yè)自動化產品授權代理商貿澤電子（Mouser Electronics）即日起開售AMD/Xilinx的Kria? K24模塊化系統(tǒng) (SOM),。K24 SOM采用經過成本優(yōu)化的定制Zynq? UltraScale+? MPSoC器件,，尺寸約為信用卡的一半，能夠為基于DSP的工業(yè)應用（如電機控制,、醫(yī)療設備,、傳感器融合、多軸機器人,、工廠自動化等）提供合適的功率,、成本和性能。

發(fā)表于：2024/6/24

貿澤電子開售Siemens LOGO!Power微型電源

　　2024年6月18日 – 專注于引入新品的全球電子元器件和工業(yè)自動化產品授權代理商貿澤電子（Mouser Electronics）即日起開售Siemens LOGO!Power微型電源。該產品采用扁平,、階梯式外形設計,，具有節(jié)能功能，可在小型配電板和其他空間有限的環(huán)境中實現高性能,。這些電源可滿足照明和加熱控制器,、包裝機、分揀系統(tǒng)和傳送帶等建筑技術和工業(yè)自動化應用的能源需求,。

發(fā)表于：2024/6/24

類比半導體與中石化物探院攜手共筑國產化創(chuàng)新高地

類比半導體與中石化物探院攜手共筑國產化創(chuàng)新高地聯合實驗室揭牌,，開啟中國芯研發(fā)新篇章

發(fā)表于：2024/6/24

消息稱SK 海力士五層堆疊3D DRAM內存良率已達56.1%

消息稱 SK 海力士五層堆疊 3D DRAM 內存良率已達 56.1%

發(fā)表于：2024/6/24