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智慧軍營(yíng)研究綜述及展望[其他][其他]

首先介紹了智慧軍營(yíng)的研究背景以及其在國(guó)防領(lǐng)域的重要性。其次結(jié)合智慧營(yíng)區(qū)研究建設(shè)目前處于初級(jí)階段所存在的問(wèn)題與挑戰(zhàn)，對(duì)智慧軍營(yíng)體系架構(gòu)和其中各層級(jí)的研究現(xiàn)狀及成果進(jìn)行了詳細(xì)探討和評(píng)價(jià)。最后結(jié)合技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)和項(xiàng)目建設(shè)經(jīng)驗(yàn)論述了智慧軍營(yíng)未來(lái)的研究方向和發(fā)展趨勢(shì)。

發(fā)表于：2022/11/9

智能計(jì)算芯片技術(shù)及產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)和對(duì)北京的建議[其他][其他]

智能計(jì)算芯片是處理海量數(shù)據(jù)，體現(xiàn)計(jì)算能力的硬件載體，是承載數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代生產(chǎn)力的重要支撐。隨著人工智能、5G、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)的規(guī)模化應(yīng)用，行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)對(duì)計(jì)算資源的需求呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。加上集成電路的發(fā)展進(jìn)入后摩爾時(shí)代，現(xiàn)行計(jì)算架構(gòu)(馮·諾依曼架構(gòu))缺陷所導(dǎo)致的瓶頸愈加凸顯，發(fā)展受到嚴(yán)重挑戰(zhàn)。而滿足多樣化計(jì)算需求的新型計(jì)算架構(gòu)和計(jì)算范式、滿足智能計(jì)算需求的先進(jìn)封裝技術(shù)、基于新材料新工藝的新型計(jì)算器件也進(jìn)入到創(chuàng)新活躍的階段，智能計(jì)算芯片迎來(lái)了快速發(fā)展的黃金時(shí)代。綜合分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代智能計(jì)算芯片的戰(zhàn)略重要性，梳理了國(guó)內(nèi)外智能計(jì)算主要產(chǎn)業(yè)格局、新興關(guān)鍵技術(shù)以及發(fā)展機(jī)遇，并對(duì)北京發(fā)展智能計(jì)算芯片的機(jī)遇與路徑提出相關(guān)建議。

發(fā)表于：2022/11/9

針對(duì)遙感影像的MSA-YOLO儲(chǔ)油罐目標(biāo)檢測(cè)[其他][其他]

原油作為一種重要的戰(zhàn)略物資，在我國(guó)經(jīng)濟(jì)和軍事等多個(gè)領(lǐng)域均起到重要作用。提出一種算法MSA-YOLO(MultiScale Adaptive YOLO)，該算法在YOLOv4算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化，并基于以吉林一號(hào)光學(xué)遙感衛(wèi)星影像為主的遙感圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，對(duì)特定監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的儲(chǔ)油罐進(jìn)行識(shí)別與分類(lèi)。算法優(yōu)化內(nèi)容包括：為簡(jiǎn)化儲(chǔ)油罐監(jiān)測(cè)模型同時(shí)保證模型的效率，對(duì)YOLOv4的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的多尺度識(shí)別模塊進(jìn)行修剪；使用k-means++聚類(lèi)算法進(jìn)行初始錨框的選取，使模型加速收斂；使用基于CIoU-NMS的優(yōu)化，進(jìn)一步提升推理速度和準(zhǔn)確度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與YOLOv4相比，MSA-YOLO模型參數(shù)數(shù)量減少25.84%；模型尺寸減少62.13%；在Tesla V100的GPU環(huán)境下，模型的訓(xùn)練速度提升6 s/epoch，推理速度提升15.76 F/s；平均精度為95.65%。與此同時(shí)，MSA-YOLO算法在多種通用目標(biāo)識(shí)別算法進(jìn)行的對(duì)比實(shí)驗(yàn)中均體現(xiàn)出了更高效的特點(diǎn)。MSA-YOLO算法對(duì)儲(chǔ)油罐進(jìn)行準(zhǔn)確且實(shí)時(shí)的識(shí)別具有通用可行性，可為遙感數(shù)據(jù)在能源期貨領(lǐng)域提供技術(shù)參考。

發(fā)表于：2022/11/9

基于Involution Prediction Head的小目標(biāo)檢測(cè)算法[其他][其他]

針對(duì)通用目標(biāo)檢測(cè)算法在檢測(cè)小目標(biāo)時(shí)存在錯(cuò)檢和漏檢等問(wèn)題,提出了一種小目標(biāo)檢測(cè)算法IPH(Involution Prediction Head)，將其運(yùn)用在YOLOv4和YOLOv5的檢測(cè)頭部分，在VOC2007數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，運(yùn)用IPH后的YOLOv4小目標(biāo)檢測(cè)精度APs(AP for small objects)相比原始算法提升了1.1%，在YOLOv5上的APs更是提升了5.9%。經(jīng)智能交通檢測(cè)數(shù)據(jù)集進(jìn)一步檢驗(yàn)，IPH算法和去下采樣能有效提升小目標(biāo)檢測(cè)精度，減少錯(cuò)檢和漏檢的情況。

發(fā)表于：2022/11/9

基于改進(jìn)暗通道先驗(yàn)的車(chē)牌圖像去霧方法研究[MEMS|傳感技術(shù)][智能交通]

針對(duì)霧霾場(chǎng)景下車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)存在識(shí)別精度較差的問(wèn)題，提出改進(jìn)型車(chē)牌識(shí)別模型。該模型運(yùn)用改進(jìn)型暗通道先驗(yàn)去霧算法進(jìn)行去霧處理，考慮到原去霧算法處理含明亮區(qū)域霧霾圖像時(shí)會(huì)出現(xiàn)顏色失真等問(wèn)題，首先對(duì)大氣光值進(jìn)行閾值限制，其次對(duì)引入因子進(jìn)行優(yōu)化選擇，最后引入容差機(jī)制以修正透射率，并對(duì)圖像亮度進(jìn)行調(diào)整以提升圖像可視化效果。仿真結(jié)果表明，運(yùn)用改進(jìn)后算法得到的去霧結(jié)果在PSNR、SSIM、Entropy、e性能上相對(duì)于改進(jìn)前分別平均提升1.934 dB、0.082、0.235、38.995。將去霧前后車(chē)牌圖像進(jìn)行識(shí)別測(cè)試，車(chē)牌識(shí)別精度提升22%，證明了所提模型的優(yōu)越性。

發(fā)表于：2022/11/9

基于Swin Transformer的肝囊型包蟲(chóng)病超聲圖分類(lèi)研究[其他][醫(yī)療電子]

為了提高肝包蟲(chóng)病的篩查和診斷效率，彌補(bǔ)部分地區(qū)醫(yī)療資源不足的情況，提出一種基于Swin Transformer的肝包蟲(chóng)病病灶智能分型方法，結(jié)合卷積注意力機(jī)制模型，通過(guò)學(xué)習(xí)圖像的整體和局部細(xì)節(jié)特征來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)五種類(lèi)型的囊型包蟲(chóng)病病灶的全自動(dòng)分類(lèi)。為了驗(yàn)證模型具有優(yōu)越性，將提出的預(yù)測(cè)模型與常見(jiàn)分類(lèi)模型對(duì)比分析。結(jié)果顯示基于改進(jìn)的Swin Transformer模型在測(cè)試集上分類(lèi)準(zhǔn)確率可達(dá)92.6%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明相較于其他算法，基于改進(jìn)的Swin Transformer網(wǎng)絡(luò)能較好地分類(lèi)出肝囊型包蟲(chóng)超聲圖像，并且該方法可以推廣到其他醫(yī)療應(yīng)用中。

發(fā)表于：2022/11/9

基于漫水填充算法的中文印章識(shí)別方法[其他][其他]

印章識(shí)別是智能化辦公中必不可少的一環(huán)，現(xiàn)階段的印章識(shí)別方法是將掃描后的電子文檔直接輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行識(shí)別，面臨著無(wú)法準(zhǔn)確定位印章位置、彎曲文本識(shí)別準(zhǔn)確率低等問(wèn)題。針對(duì)上述問(wèn)題，提出了一種高效的中文印章文本識(shí)別方法，該方法使用漫水填充算法處理灰度圖像進(jìn)行印章圖像特征增強(qiáng)，保證了中文印章檢測(cè)精度，同時(shí)引入了極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換操作以確保文本特征完整性。為了評(píng)估本文方法的有效性，在現(xiàn)有的文本識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了多組對(duì)比實(shí)驗(yàn)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)表明，已有的網(wǎng)絡(luò)模型融合該方法所提取的文本特征均表現(xiàn)出優(yōu)異的識(shí)別結(jié)果。

發(fā)表于：2022/11/9

BIWIN BGA SSD系列之——先進(jìn)封測(cè)工藝加持下高性能單芯片存儲(chǔ)解決方案[模擬設(shè)計(jì)][其他]

在半導(dǎo)體存儲(chǔ)器領(lǐng)域，佰維存儲(chǔ)構(gòu)筑了研發(fā)封測(cè)一體化的經(jīng)營(yíng)模式，有力地促進(jìn)了自身產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。以佰維EP400 PCIe BGA SSD為例，公司優(yōu)秀的存儲(chǔ)介質(zhì)特性研究與固件算法開(kāi)發(fā)能力，大大提升了該款產(chǎn)品的性能和可靠性；相應(yīng)地，佰維布局的先進(jìn)封測(cè)能力又對(duì)該款產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力達(dá)成有哪些幫助呢，請(qǐng)跟隨我們的分析一探究竟吧。

發(fā)表于：2022/11/8

Littelfuse eFuse集成保護(hù)IC應(yīng)用在便攜終端產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)[電源技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

Littelfuse第三季度推出的eFuse 集成保護(hù)芯片LS0505EVD22系列，憑借其優(yōu)異特性，上市后不到兩個(gè)月即得到市場(chǎng)認(rèn)可，成功設(shè)計(jì)于便攜式手表磁吸充電線應(yīng)用中，并快速獲得訂單，在激烈競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出，具有里程碑意義

發(fā)表于：2022/11/3

通過(guò)DDR5為數(shù)據(jù)中心帶來(lái)先進(jìn)的服務(wù)器性能[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

隨著服務(wù)器和個(gè)人電腦制造商相繼發(fā)布支持DDR5內(nèi)存的產(chǎn)品，越來(lái)越多的系統(tǒng)正在轉(zhuǎn)向新一代內(nèi)存模塊，2022年也成為了DDR5的啟用年。特別是在數(shù)據(jù)中心，處理器內(nèi)核數(shù)量的增加所帶動(dòng)的內(nèi)存帶寬和容量需求正在推動(dòng)DDR5內(nèi)存的普及。

發(fā)表于：2022/11/3

炬芯科技推出低延遲高音質(zhì)無(wú)線麥克風(fēng)解決方案[電子元件][消費(fèi)電子]

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展，諸多新興產(chǎn)業(yè)被帶動(dòng)起來(lái)。就近十年來(lái)看，內(nèi)容平臺(tái)以及其載體在不斷演變，從自媒體到短視頻以及直播，一點(diǎn)一滴地滲透進(jìn)大眾生活。而這些平臺(tái)的興起，亦為普羅大眾提供了廣闊的分享空間，記錄和分享日常生活的方式亦不再局限于文字、圖文，視頻／短視頻也漸漸成為了主要方式之一。

發(fā)表于：2022/10/31

ADI危巖體滑坡監(jiān)測(cè)解決方案[模擬設(shè)計(jì)][安防電子]

滑坡在地質(zhì)學(xué)中被定義為僅次于地震的第二大地質(zhì)災(zāi)害。山體滑坡、危巖體滑坡也是我國(guó)山區(qū)地帶最為常見(jiàn)、最易發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害，能在短時(shí)間內(nèi)迅速掩埋或摧毀鐵路公路、涵洞、路基橋梁等設(shè)施，嚴(yán)重影響道路運(yùn)輸安全。

發(fā)表于：2022/10/28

Semtech PerSe以智能人體感應(yīng)技術(shù)賦能可穿戴設(shè)備，優(yōu)化用戶體驗(yàn)[MEMS|傳感技術(shù)][消費(fèi)電子]

隨著可穿戴設(shè)備的持續(xù)發(fā)展，傳感技術(shù)作為實(shí)現(xiàn)人機(jī)互動(dòng)的橋梁，除了需要確保設(shè)備保持可靠穩(wěn)定的連接功能，兼顧幫助設(shè)備實(shí)現(xiàn)更加智能的性能表現(xiàn)，并且還需要同時(shí)保障產(chǎn)品合規(guī)性。

發(fā)表于：2022/10/27

時(shí)空編碼技術(shù)在Web3.0數(shù)字金融中的應(yīng)用研究[其他][其他]

以青島市城市信息模型(Q-CIM)為基礎(chǔ)，分析了基于時(shí)間和空間數(shù)據(jù)的新一代編碼技術(shù)——時(shí)空編碼技術(shù)的特征，結(jié)合Web3.0開(kāi)放性和可能的發(fā)展方向，從架構(gòu)、身份管理、信息管理等方面論證時(shí)空編碼技術(shù)成為Web3.0的重要支撐技術(shù)的合理性，并利用時(shí)空編碼的唯一性和確定性特征，結(jié)合區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)有技術(shù)手段，探討將時(shí)空編碼技術(shù)應(yīng)用在Web3.0數(shù)字金融流量分發(fā)與反欺詐、智能化風(fēng)險(xiǎn)控制、數(shù)字金融風(fēng)控等方面的可能性。

發(fā)表于：2022/10/27

考慮知識(shí)庫(kù)的企業(yè)隱性知識(shí)傳播模型研究[其他][其他]

針對(duì)企業(yè)知識(shí)庫(kù)對(duì)隱性知識(shí)傳播的影響，基于經(jīng)典的傳染病動(dòng)力學(xué)理論，提出考慮知識(shí)庫(kù)的企業(yè)隱性知識(shí)傳播模型。首先，將企業(yè)員工分為未知者S、潛伏者Se、傳播者I、免疫者R四類(lèi)；其次，利用微分動(dòng)力學(xué)和下一代矩陣方法計(jì)算模型的傳播閾值；最后，運(yùn)用MATLAB軟件對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行數(shù)值仿真分析。研究結(jié)果表明，企業(yè)知識(shí)庫(kù)的建立可以促進(jìn)企業(yè)的隱性知識(shí)傳播，未知者自學(xué)率的提高可以增加企業(yè)傳播者密度，企業(yè)獎(jiǎng)勵(lì)強(qiáng)度的增大僅對(duì)傳播者有較大影響，對(duì)未知者和潛伏者影響較小。

發(fā)表于：2022/10/27