頭條 使用有安全保障的閃存存儲構建安全的汽車系統 在現代汽車嵌入式系統中，高度安全的數據存儲是必不可少的，尤其是在面對日益高明的網絡攻擊時。本文將介紹設計師正確使用閃存的步驟。 最新設計資源 基于RoBERTa和多層次特征的中文事件抽取方法[人工智能][其他] 針對中文事件抽取中語義表征不充分、特征提取不全面等問題，提出一種基于RoBERTa和多層次特征的中文事件抽取方法。通過RoBERTa預訓練模型構建字向量，并基于詞性標注和觸發詞語義信息融入進行字向量擴展；其次使用雙向長短時記憶網絡和卷積神經網絡抽取全局特征和局部特征，并通過自注意力機制捕捉不同特征之間的關聯，加強對重要特征的利用；最后通過條件隨機場實現BIO序列標注，完成事件抽取。在DuEE1.0數據集上，觸發詞抽取和事件論元抽取的F1值達到86.9%和68.0%，優于現有常用事件抽取模型，驗證了該方法的有效性。 發表于：2023/12/14 融合多教師模型的知識蒸餾文本分類[人工智能][其他] 針對簡單文本分類模型精度不高，預訓練模型結構復雜，在實際環境中難以直接使用的問題，提出多教師知識蒸餾的文本分類方法。該模型使用“教師-學生網絡”的訓練方法，教師模型為BERT-wwm-ext和XLNet預訓練模型，將兩個模型輸出的概率矩陣通過權重系數融合為軟標簽。學生模型為BiGRU-CNN網絡，使用均方差函數計算軟標簽誤差，使用交叉熵損失函數計算硬標簽誤差，通過硬標簽和軟標簽訓練學生模型使損失函數值達到最小。實驗結果表明，提出的方法精度較學生模型有較大的改進，接近預訓練模型，在保證分類精度的前提下減少了運行時間，提高了效率。 發表于：2023/12/14 無片外電容LDO的研究進展[其他][其他] 低壓差線性穩壓器（LDO）在電路系統中負責提供穩定的電源電壓，它是一種應用廣泛的電源管理芯片。隨著集成度和工藝的不斷提高，無片外電容LDO逐漸替代含片外電容LDO成為研究重點，但無片外電容LDO需要額外的補償電路以解決穩定性和瞬態響應特性較差的問題。為了解當前行業內的主流設計思路，調研了大量文獻，分析了無片外電容LDO的研究進展，并分別總結了提高穩定性和瞬態響應特性的方案，提煉了其中的技術要點，評價了優缺點，最后提出了可以改進的空間并對今后的研究方向做了展望。 發表于：2023/12/14 馮·諾依曼瓶頸下計算機體系結構的創新[其他][其他] 在計算機體系結構的發展過程中，馮·諾依曼架構無疑是最為傳統且主流的架構之一。為了追求更加高速的計算效率，人們在馮·諾依曼架構的基礎上不斷做出優化，直至達到其發展瓶頸。從傳統馮·諾依曼架構出發，分析了該架構固有的局限性，并列舉了針對這些局限性所作出的基本改良措施。然后具體介紹了存算一體、數據流計算等在馮·諾依曼架構上進行創新的多種技術手段。最后簡述了突破原始電子計算機物理材料體系的其他非馮·諾依曼架構的發展歷程，例如類腦計算機和量子計算機等，并展望了現代計算機體系結構的發展前景與方向。 發表于：2023/12/14 基于虛擬現實技術水下磁目標探測實驗教學平臺建構[模擬設計][其他] 隨著信息技術的發展，虛擬現實技術的出現重構了傳統實驗教學形態。依托虛擬現實技術，將基礎物理知識與軍事問題融合自主開發了水下磁目標探測實驗平臺。通過該技術實現了大量的磁場數值仿真數據在虛擬平臺直觀展示，構建了實時測量顯示磁異常值的實驗場景，并巧妙地設計了實驗環境和教學模塊。該實驗平臺能夠幫助學生深刻理解磁現象的物理本質，并打開專業應用的窗口。 發表于：2023/12/14 基于卷積神經網絡的海雜波數據分析與鑒別[其他][其他] 海雜波成因復雜多樣，并且目標回波受多種因素影響，使得海雜波對于海上目標探測、識別、跟蹤產生了嚴重的影響。針對傳統研究方法精度不足的問題，通過分析海雜波相關統計特性，以海雜波幅度特征和基本統計量為基礎，構建了以幅度熵、赫斯特指數、頻域峰均比為特征分量的三維特征向量，采用卷積神經網絡方法，實現海雜波與目標在特征空間中的明顯區分。 發表于：2023/12/14 海面目標散射特性仿真技術分析[模擬設計][其他] 目前，在雷達系統海面回波信號的模擬中，僅僅是根據距離和相對運動速度等參數，建立起目標的回波模型，但實際雷達在海面探測到的回波不僅有艦船目標，還有海浪的電磁散射，探測環境復雜。利用復合電磁場景模擬計算技術計算出低海況下目標與海面耦合下的散射場景，實現某些典型軍事目標和背景環境雷達反射截面積（Radar Cross Section，RCS）預估和成像、目標高分辨距離像（High Resolution Range Profile， HRRP）成像與逆合成孔徑雷達（Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR）成像，并對仿真結果進行了分析。 關鍵詞：RCS；高分辨距離像；逆合成孔徑雷達 發表于：2023/12/14 基于微動滑窗的敏捷長時混合積累方法研究[模擬設計][其他] 針對雜波背景下末制導雷達微弱目標檢測問題，提出一種基于微動滑窗的敏捷長時混合積累方法。長時相參積累是一種有效的微弱目標檢測方法，但是此類方法需要大量的參數搜索，不適用于彈載末制導雷達實時性的問題，將長時間相參積累分為短時MTD處理和長時PRT變換的非相參積累處理，解決現有長時間相參積累計算量大的問題。針對制導系統的數據率要求，進一步提出利用微動滑窗完成數據的邊積累邊輸出，滿足末制導雷達輸出數據率的需求。仿真和實際數據驗證證明了方法的可行性和優越性。 發表于：2023/12/14 算力簡史（六）[其他][其他] 20世紀90年代，處理器、內存、硬盤等硬件技術的全面升級，加上操作系統、數據庫、應用軟件的大量涌現，使得計算機的能力變得越來越強大。 發表于：2023/12/14 算力簡史（五）[其他][其他] 70年代微處理器的誕生，使得個人電腦開始大量出現。 發表于：2023/12/14 算力簡史（四）[其他][其他] 時代的車輪繼續滾滾向前。 1965年，時任仙童半導體公司研究開發實驗室主任的戈登·摩爾，應邀為《電子學》雜志35周年專刊寫了一篇觀察評論報告，題目是：《讓集成電路填滿更多的元件》。 發表于：2023/12/14 算力簡史（三）[其他][其他] 第一次和第二次工業革命，分別是蒸汽革命和電氣革命，屬于能源和動力方面的變革。 發表于：2023/12/14 算力簡史（二）[其他][其他] 公元14世紀，歐洲文藝復興正式開啟。人文主義的思潮逐漸占據主流，人們開始倡導通過觀察和實驗來認識世界。 發表于：2023/12/14 算力簡史（一）[其他][其他] 人類對算力的利用，從遠古時期就已經開始了。 大腦，是我們最原生的算力工具。依靠大腦所提供的算力，我們才得以生存。 發表于：2023/12/14 解決角雷達系統的 3 大電源設計挑戰[MEMS|傳感技術][汽車電子] 在過去十年內，雷達傳感技術開始逐步替代傳統的汽車傳感方式。雷達傳感技術具有多項優勢，例如可以進行遠距離檢測，具有更高的分辨率和精度。因此，雷達傳感技術被廣泛應用于駕駛安全功能、自動駕駛和高級駕駛輔助系統。 發表于：2023/12/14 ?…59606162636465666768…?
