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一種高性能脈沖信號處理電路模塊[EDA與制造][其他]

針對電力電子器件驅(qū)動脈沖信號性能指標多,、要求高,、處理難度大的問題，設計并制作一種高性能脈沖信號處理電路模塊,，采用EDA高速電路技術完成設計,，LTspice對電路系統(tǒng)仿真并進行實驗測試,，測試指標相比國內(nèi)研究現(xiàn)狀有顯著提高，實現(xiàn)1 MHz的高速脈沖正向整流,，輸出電平可控,，脈寬調(diào)節(jié)范圍達到20%至60%，上下沿時間控制在25 ns以內(nèi),，其中下降沿時間低至13 ns,，傳輸延時調(diào)節(jié)范圍20 ns至110 ns，2 MHz脈沖信號各項指標也得到大幅提升,，從而有效提高驅(qū)動電路與主電路效率,。進一步優(yōu)化器件的選擇與布局并采用更精密的制作工藝，有望處理頻率高達5 MHz的脈沖信號,，使電力電子電路更加集成與高效,。

發(fā)表于：1/13/2020 11:27:00 AM

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡人臉檢測算法[嵌入式技術][信息安全]

傳統(tǒng)人臉檢測算法往往不能自動地從原始圖像中提取有用的檢測特征,，而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡可以輕易地提取高維度的特征信息，廣泛用于圖像處理領域,。針對上述缺點,，采用簡單高效的深度學習Caffe框架并通過AlexNet網(wǎng)絡訓練，數(shù)據(jù)集為LFW人臉數(shù)據(jù)集,，得出一個模型分類器,，對原始圖像數(shù)據(jù)進行圖像金字塔變換，并通過前向傳播得到特征圖,，反變換得出人臉坐標,，采用非極大值抑制算法得出最優(yōu)位置，最后達到一個二分類的人臉檢測結(jié)果,。該方法可以實現(xiàn)不同尺度的人臉檢測,，具有較高的精度，可用于構(gòu)建人臉檢測系統(tǒng),。

發(fā)表于：1/13/2020 11:08:00 AM

基于終端綁定的移動運行維護現(xiàn)場數(shù)據(jù)加密傳輸驗證方法[通信與網(wǎng)絡][智能電網(wǎng)]

在現(xiàn)有通信管理系統(tǒng)（TMS）的基礎上做出創(chuàng)新和延伸,，引入移動運行維護及物聯(lián)網(wǎng)概念與相關技術，研究移動運行維護技術在現(xiàn)有電力通信運行,、維護中的應用,，建立一種移動運行維護現(xiàn)場數(shù)據(jù)驗證的方法，通過數(shù)據(jù)傳送的技術通過電力公司數(shù)據(jù)傳輸數(shù)據(jù)加密和現(xiàn)場遠程檢驗反饋技術,，優(yōu)化智能化方法，對現(xiàn)場安全運行守護和遠距離驗證,，保證現(xiàn)場可運營的安全維持,、規(guī)范、高效,、工作環(huán)境優(yōu)化,，為國網(wǎng)電力通信網(wǎng)、遠程支援,、規(guī)格化管理和工作決策提供合理有效的輔助支撐,。

發(fā)表于：1/13/2020 10:49:00 AM

基于Transformer模型的中文文本自動校對研究[嵌入式技術][其他]

提出將Transformer模型應用于中文文本自動校對領域。Transformer模型與傳統(tǒng)的基于概率,、統(tǒng)計,、規(guī)則或引入BiLSTM的Seq2Seq模型不同，該深度學習模型通過對Seq2Seq模型進行整體結(jié)構(gòu)改進,，從而實現(xiàn)中文文本自動校對,。通過使用公開數(shù)據(jù)集對不同模型進行對比實驗，采用準確率,、召回率與F1值作為評價指標,，實驗結(jié)果表明,，Transformer模型相比較于其他模型，在中文文本自動校對的性能上有了大幅提升,。

發(fā)表于：1/10/2020 11:28:00 AM

GaN FET的結(jié)構(gòu),、驅(qū)動及應用綜述[電源技術][智能電網(wǎng)]

隨著電力電子裝置的小型化和輕量化,，寬禁帶半導體器件GaN FET優(yōu)于Si器件的特性使其在電力電子領域的應用受到廣泛關注,。在GaN FET的發(fā)展中，其結(jié)構(gòu)和驅(qū)動對其安全應用至關重要,。首先介紹了目前GaN FET器件的主要結(jié)構(gòu),、工作原理及其產(chǎn)品現(xiàn)狀；其次,，總結(jié)了其驅(qū)動電路的隔離方式,、常用的分立式驅(qū)動電路和集成式驅(qū)動電路的結(jié)構(gòu)及原理；最后,，對GaN FET在電力電子領域的應用情況進行了概述,。

發(fā)表于：1/10/2020 10:57:00 AM

關于配電網(wǎng)建設中配網(wǎng)設備選型的探討[電源技術][智能電網(wǎng)]

我國電能質(zhì)量問題和停電造成的經(jīng)濟損失及其社會影響越來越大，高可靠性和高質(zhì)量的電能成為打造高品質(zhì)產(chǎn)品,、吸引國內(nèi)外資本,、促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和升級的重要基礎條件。通過對比分析國內(nèi)大城市與東京巴黎新加坡等國際先進城市在配電網(wǎng)設備技術選型,、配置原則,、質(zhì)量保障等方面的差異，結(jié)合配電網(wǎng)設備技術升級的發(fā)展方向,，提出配電網(wǎng)設備水平的提升改進的方向,。

發(fā)表于：1/10/2020 9:40:00 AM

5G網(wǎng)絡切片技術在智能電網(wǎng)的應用研究[通信與網(wǎng)絡][智能電網(wǎng)]

電力系統(tǒng)推進堅強智能電網(wǎng)和泛在電力物聯(lián)網(wǎng)建設，充分利用現(xiàn)代信息通信技術,，支撐傳統(tǒng)電網(wǎng)向能源互聯(lián)網(wǎng)的轉(zhuǎn)型發(fā)展,。近年來，網(wǎng)絡切片受到了研究人員的廣泛關注,，它不僅是一種新興技術,，也是一種新的業(yè)務模型?；谝陨媳尘?，首先提出了智能電網(wǎng)行業(yè)中幾種典型的用戶案例。此外，介紹了端到端的業(yè)務模型以及實現(xiàn)網(wǎng)絡切片的方法,。最后介紹了智能電網(wǎng)中運營商總擁有成本和投資回報,。

發(fā)表于：1/9/2020 10:00:00 AM

5G網(wǎng)絡切片在車路協(xié)同系統(tǒng)中的應用研究[通信與網(wǎng)絡][汽車電子]

5G低時延高可靠的網(wǎng)絡切片在車聯(lián)網(wǎng)行業(yè)得到廣泛關注，車路協(xié)同各場景的發(fā)展演進也體現(xiàn)了5G應用正逐步深化,。從5G靈活的網(wǎng)絡定制能力入手,，分析了車路協(xié)同發(fā)展過程以及各業(yè)務場景對網(wǎng)絡性能的需求，并基于典型的車路協(xié)同系統(tǒng)架構(gòu),，論述車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務的5G網(wǎng)絡切片實現(xiàn)流程,，涵蓋了切片創(chuàng)建、切片資源調(diào)度和切片安全保障等主要內(nèi)容,。

發(fā)表于：1/9/2020 9:36:00 AM

基于蟻群算法改進One-Class SVM的電力離群用戶檢測算法研究[嵌入式技術][智能電網(wǎng)]

用電采集負荷數(shù)據(jù)反映了用戶的用電特性及用電習慣,，通過用電負荷數(shù)據(jù)分析識別用電離群用戶。根據(jù)高維用電負荷數(shù)據(jù)的特點,，提出了一種基于改進One-Class SVM算法的電力離群用戶檢測,，同時采用蟻群算法對支持向量機的訓練參數(shù)進行優(yōu)化，可以在樣本分布不均勻,、樣本分布未知的環(huán)境下有效識別電力離群用戶,。通過對某市紡織業(yè)用戶的數(shù)據(jù)進行實踐證明，改進的算法能夠有效提高收斂速度,，并能有效地識別出離群的用電用戶,。

發(fā)表于：1/9/2020 9:04:00 AM

基于AI的5G網(wǎng)絡切片管理技術研究[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

5G網(wǎng)絡切片支持增強型移動寬帶、超可靠低時延通信和大規(guī)模機器類通信三大類業(yè)務場景,，可以共享物理資源,，并保證切片之間隔離性需求。網(wǎng)絡切片按需定制,、實時部署,、動態(tài)保障等特性給網(wǎng)絡帶來了極大的靈活性，但使得網(wǎng)絡管理和運維更加復雜和具有挑戰(zhàn)性,。人工智能(AI)技術是解決網(wǎng)絡切片管理復雜性的潛在方案。因此將研究AI和切片管理融合,，提出了一個基于AI的智能切片管理架構(gòu),，詳述了智能切片管理流程，并給出部分典型應用案例,。

發(fā)表于：1/8/2020 11:53:00 AM