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基于4/5G融合網(wǎng)絡(luò)QoS差異化服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

隨著5G網(wǎng)絡(luò)的部署和商用,，基于業(yè)務(wù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)能力的不同需求,，在現(xiàn)網(wǎng)中對(duì)不同用戶進(jìn)行差異化服務(wù)已成為行業(yè)研究熱點(diǎn)。為此提出了一種實(shí)現(xiàn)4/5G網(wǎng)絡(luò)QoS差異化服務(wù)融合部署和統(tǒng)一調(diào)用的方法,。該方法包含了4/5G網(wǎng)絡(luò)QoS差異化服務(wù)融合部署的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),、QoS平臺(tái)服務(wù)端對(duì)終端4/5G用戶自動(dòng)識(shí)別的方法以及4/5G融合的QoS業(yè)務(wù)端到端流程等,。此方案的設(shè)計(jì)使得第三方不需要區(qū)分用戶的4/5G形態(tài)，使用全國(guó)統(tǒng)一的調(diào)度接口直接調(diào)用運(yùn)營(yíng)商的QoS能力,，充分發(fā)揮運(yùn)營(yíng)商的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢(shì)和價(jià)值,。

發(fā)表于：6/9/2022 10:33:00 AM

基于VPX開放式架構(gòu)的無線電監(jiān)測(cè)平臺(tái)設(shè)計(jì)[可編程邏輯][其他]

無線電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)信號(hào)搜索、截獲,、識(shí)別等能力提出了更高的要求,，傳統(tǒng)無線電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)軟硬件標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化不成熟,，定制性較強(qiáng),，通用性較差，難以滿足未來對(duì)裝備的需求。結(jié)合軟件無線電的思路,，設(shè)計(jì)了一種基于VPX開放式的無線電監(jiān)測(cè)平臺(tái),，重點(diǎn)研究了平臺(tái)的硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)和軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)，最后搭建驗(yàn)證平臺(tái),，測(cè)試了平臺(tái)的傳輸功能和系統(tǒng)性能,，驗(yàn)證了平臺(tái)的可行性。

發(fā)表于：6/9/2022 10:28:00 AM

基于3D傳感器的帶束層糾偏算法[其他][其他]

為了解決帶束層在傳輸時(shí)中心位置發(fā)生偏移的問題,，提出了一種基于3D傳感器的帶束層糾偏算法,。首先對(duì)3D傳感器采集的輪廓數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使數(shù)據(jù)變得更平滑,；其次在糾偏過程中,，將帶束層糾偏過程分為上中下3個(gè)區(qū)域，在上邊和下邊區(qū)域采用定邊,，中間區(qū)域采用定中,，通過在3個(gè)不同區(qū)域計(jì)算不同的位置進(jìn)行實(shí)時(shí)糾偏。最終通過MATLAB進(jìn)行仿真,，該算法的糾偏精度可以達(dá)到1 mm以內(nèi),，相比于傳統(tǒng)的單邊糾偏，糾偏精度和糾偏穩(wěn)定性更好,。

發(fā)表于：6/9/2022 10:23:00 AM

先進(jìn)工藝芯片填充冗余金屬后的時(shí)序偏差分析及修復(fù)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

在芯片物理設(shè)計(jì)的完成階段,，為了滿足設(shè)計(jì)規(guī)則中金屬密度要求，需要填充冗余金屬,。增加的金屬層會(huì)產(chǎn)生額外的寄生電容,，導(dǎo)致芯片的時(shí)序結(jié)果惡化。40 nm以上的工藝節(jié)點(diǎn)中,，這些額外增加的寄生電容對(duì)于時(shí)序的影響在0.12%左右,，這個(gè)時(shí)序偏差甚至比靜態(tài)時(shí)序分析與SPICE仿真之間的誤差還小，在芯片設(shè)計(jì)時(shí)通常忽略它,。然而在使用FinFET結(jié)構(gòu)的先進(jìn)工藝節(jié)點(diǎn)中,，這個(gè)時(shí)序偏差必須要進(jìn)行修復(fù)。以一款FinFET結(jié)構(gòu)工藝的工業(yè)級(jí)DSP芯片為實(shí)例,，使用QRC工具對(duì)比了芯片填充冗余金屬前后寄生電容的變化,；使用Tempus工具分析了芯片時(shí)序結(jié)果發(fā)生偏差的原因；最后提出了一種基于Innovus平臺(tái)的時(shí)序偏差修復(fù)方法,，時(shí)序結(jié)果通過簽核驗(yàn)證,，有效提高了時(shí)序收斂的效率。

發(fā)表于：6/9/2022 10:12:00 AM

基于UVM的Wishbone-SPI驗(yàn)證平臺(tái)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

隨著芯片復(fù)雜度增加,，芯片驗(yàn)證在設(shè)計(jì)流程中所消耗時(shí)間也不斷提高,。針對(duì)傳統(tǒng)驗(yàn)證平臺(tái)重用性差,、覆蓋率低，通過使用通用驗(yàn)證方法學(xué)(Universal Verification Methodology,，UVM)設(shè)計(jì)Wishbone-SPI驗(yàn)證平臺(tái),，用UVM組件靈活地搭建驗(yàn)證平臺(tái)，完成標(biāo)準(zhǔn)的驗(yàn)證框架,，設(shè)計(jì)受約束隨機(jī)激勵(lì),，自動(dòng)統(tǒng)計(jì)功能覆蓋率。仿真結(jié)果顯示,，該驗(yàn)證平臺(tái)功能覆蓋率達(dá)到100%,，并表明該平臺(tái)具有良好的可配置性與可重用性。

發(fā)表于：6/9/2022 10:08:00 AM

基于SGCN的化合物致癌性預(yù)測(cè)模型[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

癌癥患者的激增引起了全世界的關(guān)注,，許多研究者將目光放在了對(duì)化合物致癌性的評(píng)估上,，但這是一項(xiàng)極其具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。本實(shí)驗(yàn)獲取了341種實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),，利用三維圖卷積網(wǎng)絡(luò)(SGCN),，建立了對(duì)化合物致癌性的預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明：對(duì)化合物進(jìn)行致癌性預(yù)測(cè)的SGCN分類模型準(zhǔn)確率高達(dá)96.9%,，比其余模型效果更好,，這表明SGCN模型能夠準(zhǔn)確地對(duì)化學(xué)品進(jìn)行分類，并且在實(shí)際應(yīng)用中具有相當(dāng)大的潛力,。

發(fā)表于：6/9/2022 10:03:00 AM

基于改進(jìn)BCCSA和深層LSTM的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)方法[其他][其他]

現(xiàn)有的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)方法很少考慮季節(jié)性因素,，且預(yù)測(cè)的效果不佳，因此提出一種基于改進(jìn)二元混沌烏鴉搜索算法(Binary Chaotic Crow Search Algorithm,，BCCSA)和深層長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Long Short Term Memory，LSTM)的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)方法,。首先提出季節(jié)調(diào)整的方法對(duì)收集的原始空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,，以消除季節(jié)對(duì)預(yù)測(cè)的影響；然后提出改進(jìn)BCCSA,，對(duì)空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化處理,；最后，將自注意力機(jī)制加入到深層LSTM中,，對(duì)空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能有效地提高空氣質(zhì)量的預(yù)測(cè)精度,。

發(fā)表于：6/9/2022 9:59:00 AM

基于支持向量機(jī)和PCA的腦電α波運(yùn)動(dòng)想象分類研究[其他][其他]

針對(duì)腦電信號(hào)(EEG)運(yùn)動(dòng)想象分類過程中弱相關(guān)特征量影響分類準(zhǔn)確度的問題,，提出一種篩選方法，該方法是基于α波和主成分分析(PCA)算法的,?；谀X機(jī)接口(BCI)系統(tǒng),，通過聽覺誘發(fā)刺激產(chǎn)生向左和向右兩種運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)對(duì)應(yīng)的腦電信號(hào)，并對(duì)其做小波包分解處理,，然后進(jìn)行腦電α頻段信號(hào)的重構(gòu),，從而提取出α波形并對(duì)其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特征提取。再結(jié)合PCA技術(shù)和支持向量機(jī)(SVM)方法,，實(shí)現(xiàn)弱相關(guān)特征的剔除和特征分類,。根據(jù)篩選后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，所得結(jié)果準(zhǔn)確率更高,，信號(hào)分類的準(zhǔn)確度由90.1%提高至94.0%,。

發(fā)表于：6/9/2022 9:55:00 AM

數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展態(tài)勢(shì)、重點(diǎn)與路徑[其他][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)是鄉(xiāng)村振興的戰(zhàn)略方向,，更是數(shù)字中國(guó)落地的重要支撐。我國(guó)鄉(xiāng)村發(fā)展具有特色的政治,、經(jīng)濟(jì),、文化形態(tài)，也在全國(guó)一盤棋戰(zhàn)略布局中承載著獨(dú)特的發(fā)展使命,。圍繞擴(kuò)大內(nèi)需,、加快要素流動(dòng)、順暢國(guó)內(nèi)大循環(huán)的緊迫需求,，推進(jìn)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)提檔升級(jí)已迫在眉睫,。數(shù)字城市在發(fā)展環(huán)境、核心技術(shù),、市場(chǎng)空間和監(jiān)管保障等方面形成了良好的基礎(chǔ)和優(yōu)勢(shì),，成為數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的核心引領(lǐng)和重要保障。

發(fā)表于：6/9/2022 9:50:00 AM

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像風(fēng)格遷移研究綜述[其他][其他]

為了推動(dòng)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像風(fēng)格遷移技術(shù)的研究,，對(duì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像風(fēng)格遷移的主要方法和代表性工作進(jìn)行了總結(jié)和討論,。回顧了傳統(tǒng)的風(fēng)格遷移算法,，詳細(xì)介紹了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要圖像風(fēng)格遷移的基本原理和方法,，分析了相關(guān)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像風(fēng)格遷移領(lǐng)域的應(yīng)用前景，最后總結(jié)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像風(fēng)格遷移存在的挑戰(zhàn)和未來研究方向,。

發(fā)表于：6/9/2022 9:46:00 AM