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基于EWT-ARIMA组合模型的银杏液流预测与因子关联分析*[其他][其他]

树干液流速率由于受到外在环境因子与内在生长机理的综合作用，往往呈现出非线性与高随机的特点，单一的预测方法往往难以对其做出较为准确的预测。对此，提出引入经验小波变换（EWT）方法，对非线性、高随机的银杏液流数据进行分解，得到两组多分辨率分析分量，分别对分量采用统计模型ARIMA进行预测。根据真实数据实验结果验证，提出了EWT-ARIMA组合模型能够较为准确地预测树干液流的变化趋势，模型评价指标MSE、MAE、MAPE、R2分别为11.05、2.488、0.1640、0.9599，相较单一ARIMA模型各项评价指标均有较大提升。此外，还利用传递熵（EWT），无模型假设地对时滞内环境因子与银杏液流之间的因果关系进行了探讨。

發(fā)表于：2023/10/23 下午5:11:59

面向车联网多播业务中断概率约束的资源优化研究[通信与网络][汽车电子]

随着汽车工业和通信技术的迅速发展，获取高质量的交通信息在车辆紧急情况中至关重要。在车联网中车辆的高速移动性会导致信息传输面临中断的风险，同时随着车辆数目的增加，有限的频谱资源为车联网的功率分配带来了挑战。为了解决这一难题，采用单频网络技术，通过资源分配策略来降低信干噪比的中断概率，最小化单频网络中每个路边单元的传输功率。该优化问题被建模为马尔可夫决策过程，并采用基于好奇心驱动的DQN（C-DQN）资源优化算法来求解。大量仿真结果表明，该方案在满足较低中断概率的前提下最小化传输功率，所采用的算法与基准算法相比，在学习速度和稳定性方面具有良好的性能。

發(fā)表于：2023/10/23 下午5:08:17

一种高效的卫星通信多模式身份认证协议方案的设计方法[通信与网络][通信网络]

针对现有星地协同认证模式认证时延高、地面认证服务器受到攻击易导致故障等问题，创新性地提出一种可切换的高效多模式身份认证方案。该方案采用星上主用、地面备用的认证模式，星上认证模式下，可有效降低传统星地认证传输过程带来的通信高时延，实现在不依赖地面归属网络的情况下快速认证；当星上认证模式不可使用时，可迅速切换地面认证模式，保证认证过程稳定可靠，提高系统稳定性和抗毁坏性。同时，该方案采用哈希算法和对称加密算法完成认证核心运算，有效减少认证过程计算开销，在提高卫星通信设备接入效率和安全性方面具有较高的应用价值。

發(fā)表于：2023/10/23 下午5:04:26

基于改进OS-ELM的电子鼻在线气体浓度检测*[测试测量][消费电子]

电子鼻是一种仿生传感系统，该设备能够同时对多种气体进行识别，因此应用在许多领域当中。气体浓度算法是电子鼻对气体定量分析时的核心部分，为了提高电子鼻浓度检测算法精度，提出一种基于在线序列极限学习机（Online Sequential-Extreme Learning Machine， OS-ELM）的预测模型。该模型通过一维卷积神经网络（One Dimensional Convolutional Neural Network， 1DCNN）提取特征，使用OS-ELM对气体浓度进行预测，并提出了一种改进的粒子群（Particle Swarm Optimization， PSO）算法以克服OS-ELM需人工调整模型参数的问题。由理论分析，改进的算法比传统PSO算法有更强的搜索能力。实验结果表明，所提模型对气体的预测精度上较传统的预测模型具有更高的预测精度和泛化能力。

發(fā)表于：2023/10/23 下午4:46:25

基于国产化云平台的航天数据混合组播应用技术[测试测量][航空航天]

构建了一种基于云架构的一体化计算机系统，系统国产化率100%。提出了基于国产化云平台航天数据混合组播应用技术，实现了操作系统、云平台、虚拟机CPU资源三个层面技术优化，解决了国产操作系统及云平台网络资源虚拟化对数据组播的性能瓶颈问题，提升了云平台数据组播的性能。经过实际测试，提升后性能可满足了航天任务中心业务使用需求。

發(fā)表于：2023/10/23 下午4:35:52

H.265/HEVC熵解码的分组并行流水线实现[模拟设计][工业自动化]

针对高效视频编码（H.265/HEVC）中CABAC熵解码模块的高资源消耗和数据依赖性，设计了一种多路并行的高效FPGA实现结构。根据不同类型语法元素特性，采用分组并行数据调度方法，减少数据处理等待时间和内部存储器访问次数，同时利用流水线技术实现运算加速。评估验证结果表明，熵解码模块吞吐量可以达到1.64位元/时钟周期，满足当下超高清视频实时解码的要求。

發(fā)表于：2023/10/23 下午4:28:30

一种应用分段式电容阵列的20 MS/s 10-bit SAR ADC*[电子元件][工业自动化]

设计了一个10位分辨率，20 MS/s采样率的逐次逼近型模拟数字转换器（SAR ADC）。该电路通过采用分段式电容阵列设计，缩短了量化过程中高位电容翻转后所需要的稳定时间，从而提高了量化速度。此外，还提出了一种新颖、高效的比较器校准方法，以较低的成本实现了比较器失调电压的抑制。该ADC芯片基于180 nm CMOS工艺设计制造，核心面积为0.213 5 mm2。实际测试结果表明，在1.8 V电源电压、20 MS/s采样频率下，该ADC的信号噪声失真比（SNDR）达到了58.24 dB。

發(fā)表于：2023/10/23 下午4:15:01

一种基于深度学习模型的无人机巡检输电线路山火检测方法[人工智能][智能电网]

输电巡检图像的背景复杂，目标检测易受干扰，基于YOLOX神经网络模型，提出一种输电线路山火检测方法。首先采用YOLOX的主干特征提取网络框架，并将其中多尺度特征提取模块的常规卷积替换为可变形卷积；其次在加强特征提取阶段增加了通道注意力和空间注意力模块的融合，能够自适应火焰的外形多变特点，更加有效地提取到山火特征，从而提高目标检测的准确率。经实验验证，所提方法能够较为准确地检测到山火，满足日常巡检的需求。

發(fā)表于：2023/10/23 下午4:09:21

结合不确定性估计的轻量级人体关键点检测算法[人工智能][医疗电子]

人体关键点检测在智能视频监控、人机交互等领域有重要应用。针对基于热图的人体关键点检测算法依赖高分辨率热图、计算资源消耗大的问题，提出一种结合不确定性估计的轻量级算法。使用低分辨率热图，结合不确定性估计预测误差分布的尺度参数，提高了预测结果的可信度；利用尺度参数监督和约束热图，缓解梯度消失，增强了网络的鲁棒性。COCO数据集上实验结果表明，与积分姿态回归算法相比，改进后算法的平均精度提高了3.3%，降低了资源占用。

發(fā)表于：2023/10/23 下午3:43:41

集成电路产业的多源数据融合前沿识别研究[电子元件][数据中心]

大数据时代，能够精准及时地识别研究前沿对于科技战略的定位和科研方向的部署尤为重要，可提供更加全面的决策参考和依据。利用自开发的多源数据融合分析方法，从全球期刊论文、会议论文、专利文献、科技新闻、研究报告、科技政策、标准等数据进行数据挖掘和去噪，有效识别出集成电路领域当前的研究前沿和技术清单。当前全球集成电路领域的研究热点和重点发展方向集中在半导体制造设备、高制程制造技术上，重点产品集中在高端芯片、功率器件、传感器、存储器以及第三代半导体的相关产品上。中国半导体产业国产化迫在眉睫，前沿识别结果为政府与企业提供有价值的决策支持和参考。

發(fā)表于：2023/10/23 下午3:38:38