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基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的特征工程算法研究[其他][其他]

特征工程可以自動(dòng)地處理和生成那些判別性高的特征，而無(wú)需人為的操作。特征工程在機(jī)器學(xué)習(xí)中是不可避免的一環(huán)，也是至關(guān)重要的一環(huán)。提出一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)的方法，將特征工程作為一個(gè)馬爾可夫決策過(guò)程(MDP)，在上限置信區(qū)間算法(UCT)的基礎(chǔ)上提出一個(gè)近似的方法求解二分類數(shù)值數(shù)據(jù)的特征工程問(wèn)題，來(lái)自動(dòng)獲得最佳的變換策略。在5個(gè)公開(kāi)的數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證所提出方法的有效性，F(xiàn)Score平均提高了9.032%，同時(shí)與其他用有限元變換進(jìn)行特征工程的方法進(jìn)行比較。該方法確實(shí)可以得到判別性高的特征，提高模型的學(xué)習(xí)能力，得到更高的精度。

發(fā)表于：7/5/2021 4:12:00 PM

從算法發(fā)展研究人工智能應(yīng)用問(wèn)題與對(duì)策[人工智能][其他]

基礎(chǔ)硬件的發(fā)展帶來(lái)了算力的提高，深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)和應(yīng)用奠定了人工智能技術(shù)理論基礎(chǔ)，Google、百度等高科技公司將人工智能應(yīng)用的作為重點(diǎn)領(lǐng)域而加大投入，從而加速了人工智能的落地。當(dāng)前人工智能已成為引領(lǐng)信息產(chǎn)業(yè)革命的最重要的技術(shù)手段。與此同時(shí)，人工智能對(duì)人類的潛在威脅也在加劇。對(duì)人工智能算法進(jìn)行分析，歸納算法發(fā)展過(guò)程及缺陷，并總結(jié)這些缺陷可能引發(fā)的技術(shù)問(wèn)題和倫理問(wèn)題。最后，對(duì)人工智能的應(yīng)用，從算法和倫理角度給出一定的對(duì)策。

發(fā)表于：7/5/2021 4:10:00 PM

2.3～2.7 GHz雙模式低噪聲射頻接收前端全集成芯片的設(shè)計(jì)[微波|射頻][其他]

基于GaAs pHEMT工藝設(shè)計(jì)了一款2.3～2.7 GHz雙模式低噪聲射頻接收前端全集成芯片。該接收前端芯片包含一個(gè)單刀雙擲(SPDT)收發(fā)開(kāi)關(guān)及一個(gè)帶旁路功能的低噪聲放大器。一方面，采用帶源級(jí)電感負(fù)反饋的共源共柵結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了放大器模式，將SPDT開(kāi)關(guān)作為放大器輸入匹配網(wǎng)絡(luò)的一部分，一體化優(yōu)化設(shè)計(jì)獲得最少元件及較高Q值的輸入匹配網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)低噪聲、高增益和良好的輸入回波損耗匹配；另一方面，采用多組開(kāi)關(guān)聯(lián)合實(shí)現(xiàn)了旁路功能用于衰減高輸入功率的射頻信號(hào)。測(cè)試結(jié)果表明，在2.3～2.7 GHz的寬頻帶范圍內(nèi)，實(shí)現(xiàn)的接收前端芯片在LNA模式下的噪聲系數(shù)可達(dá)到1.53～1.64 dB的較低水平，且增益在18.1～19.2 dB之間，在2.5 GHz時(shí)輸入1 dB壓縮點(diǎn)為-1.5 dBm；在旁路模式下，插入損耗在工作頻段內(nèi)維持在約6～7 dB的水平。

發(fā)表于：7/5/2021 4:07:00 PM

Ka波段頻率源建模分析與設(shè)計(jì)[其他][其他]

利用鎖相環(huán)與多次倍頻的方式設(shè)計(jì)了一個(gè)Ka波段的用于小型化交會(huì)參數(shù)探測(cè)單元的頻率源。該頻率源輸出頻率為36 GHz，輸出功率大于15 dBm。在設(shè)計(jì)時(shí)使用數(shù)學(xué)建模的方法對(duì)鎖相環(huán)各個(gè)部分進(jìn)行建模，然后得到系統(tǒng)的傳遞函數(shù)，通過(guò)對(duì)閉環(huán)系統(tǒng)的系統(tǒng)函數(shù)分析，得到能夠使系統(tǒng)穩(wěn)定工作的系統(tǒng)參數(shù)。最后使用裸芯片以微組裝的形式加工到RO4350和RO5880基板與腔體上，并完成測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明，使用數(shù)學(xué)建模的方式能夠得到穩(wěn)定工作頻率源。

發(fā)表于：7/5/2021 4:06:00 PM

基于場(chǎng)路耦合的反激變換器板級(jí)輻射研究[電源技術(shù)][其他]

輻射干擾問(wèn)題是制約電源產(chǎn)品高頻化、小型化的因素之一?；趫?chǎng)路耦合的仿真思路，建立MOSFET的電磁場(chǎng)有限元模型和高頻變壓器的等效高頻電路模型。結(jié)合從SIwave電磁仿真軟件中提取的PCB網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，對(duì)一款5 W輸出的反激變換器的板級(jí)輻射干擾進(jìn)行聯(lián)合仿真，并對(duì)比了兩種高頻變壓器模型對(duì)遠(yuǎn)場(chǎng)仿真結(jié)果的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在230 MHz以內(nèi)的頻段3 m遠(yuǎn)場(chǎng)仿真超標(biāo)頻點(diǎn)與實(shí)測(cè)吻合，驗(yàn)證了該仿真方法的正確性，且簡(jiǎn)化的變壓器二電容模型具有更寬頻帶的適用性；所得到的近場(chǎng)電磁場(chǎng)分布表明MOSFET和變壓器副邊的整流二極管是主要的輻射源。

發(fā)表于：7/5/2021 4:02:00 PM

采用平面分柵結(jié)構(gòu)的高增益寬帶射頻VDMOS研制[微波|射頻][其他]

硅基射頻場(chǎng)效應(yīng)晶體管具有線性度好、驅(qū)動(dòng)電路簡(jiǎn)單、開(kāi)關(guān)速度快、熱穩(wěn)定性好、沒(méi)有二次擊穿等優(yōu)點(diǎn)，在HF、VHF和UHF波段具有廣闊的應(yīng)用前景。針對(duì)射頻場(chǎng)效應(yīng)晶體管寬帶、高增益和高效率的應(yīng)用需求，基于標(biāo)準(zhǔn)平面MOS工藝，采用平面分柵(split gate)結(jié)構(gòu)，通過(guò)優(yōu)化結(jié)構(gòu)和工藝參數(shù)研制出一款工作電壓為28 V的硅基射頻垂直雙擴(kuò)散金屬氧化物半導(dǎo)體場(chǎng)效應(yīng)晶體管(VDMOS)。該器件在30~90 MHz頻段范圍內(nèi)，小信號(hào)增益大于19 dB，在60 MHz頻點(diǎn)下連續(xù)波輸出功率可以達(dá)到87 W，功率附加效率達(dá)72.4 %，具有優(yōu)異的射頻性能。

發(fā)表于：7/5/2021 3:57:00 PM

基于SEIR模型的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上的動(dòng)態(tài)隔離措施研究[其他][其他]

在尚未研發(fā)出有效疫苗前，對(duì)潛在感染者和易感者的隔離對(duì)于流行病控制而言具有十分重要的意義。研究采用潛伏者具有傳染性的SEIR(Susceptible-Exposed-Infected-Recovered)模型，并提出兩種動(dòng)態(tài)隔離方法：一是在掌握網(wǎng)絡(luò)全局信息時(shí)，計(jì)算候選隔離對(duì)象一階鄰居的有效度、介數(shù)、距離確診者節(jié)點(diǎn)的路徑長(zhǎng)度之和，把三者乘積作為其權(quán)重；二是在僅有節(jié)點(diǎn)局域信息時(shí)，將候選隔離對(duì)象的有效邊數(shù)和相鄰感染節(jié)點(diǎn)數(shù)的同趨化之和作為其權(quán)重。仿真實(shí)驗(yàn)表明，隔離容量為1%～10%時(shí)，優(yōu)先隔離借助全局信息識(shí)別出的高權(quán)重節(jié)點(diǎn)可使90%以上節(jié)點(diǎn)免受感染，優(yōu)先隔離借助局域信息識(shí)別出的高權(quán)重節(jié)點(diǎn)可使70%以上節(jié)點(diǎn)免受感染，從而達(dá)到抑制疾病傳播的目的。

發(fā)表于：6/10/2021 4:00:02 PM

基于NOR Flash的存算一體模擬乘加電路設(shè)計(jì)[其他][其他]

提出一種基于NOR Flash的存算一體模擬乘加電路以及相應(yīng)的偏置電路，運(yùn)用NOR Flash工作于深線性區(qū)的I-V特性，實(shí)現(xiàn)模擬乘累加運(yùn)算。通過(guò)將同一位線、不同字線的兩個(gè)浮柵管上電流相減，實(shí)現(xiàn)其閾值電壓差值與漏源電壓的乘法運(yùn)算。同時(shí)將同一字線、不同位線的浮柵管電流相加，實(shí)現(xiàn)乘法結(jié)果的加法運(yùn)算。給出電路使NOR Flash位線電流相加、字線電流相減，將運(yùn)算結(jié)果以偽差分的形式輸出，仿真結(jié)果表明電路可以實(shí)現(xiàn)存算一體的模擬乘累加運(yùn)算。

發(fā)表于：6/10/2021 3:48:24 PM

一種20 MS/s基于VCO比較器的二階噪聲整形SAR ADC設(shè)計(jì)[其他][其他]

基于壓控振蕩器(VCO)結(jié)構(gòu)的比較器，提出了一種二階噪聲整形逐次逼近型(NS-SAR)模數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)。首先采用對(duì)電源電壓敏感度較低且噪聲性能更優(yōu)越的VCO比較器，隨后通過(guò)動(dòng)態(tài)放大器優(yōu)化噪聲傳遞函數(shù)的零極點(diǎn)，最后通過(guò)噪聲整形結(jié)構(gòu)抑制信號(hào)帶內(nèi)噪聲?；?80 nm CMOS 工藝，設(shè)計(jì)了一款12位20 MS/s NS-SAR ADC。仿真結(jié)果表明，在1.3 V電源電壓下，功耗為1.12 mW，過(guò)采樣率（OSR）為8時(shí)，信號(hào)噪聲失真比(SNDR)為72.7 dB，無(wú)雜散動(dòng)態(tài)范圍(SFDR)為88 dB，優(yōu)值(FoMs)為163 dB；并且在1.3～1.8 V電源電壓范圍內(nèi)，其有效位數(shù)(ENOB)>11.7 bit。

發(fā)表于：6/10/2021 3:43:42 PM

一種基于實(shí)例分割和點(diǎn)云配準(zhǔn)的六維位姿估計(jì)方法[其他][其他]

本文提出一種基于Mask R-CNN實(shí)例分割網(wǎng)絡(luò)和Super4PCS點(diǎn)云配準(zhǔn)算法來(lái)估計(jì)物體六維姿態(tài)的方法。通過(guò)目標(biāo)點(diǎn)云與已知位姿的參考點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn)，可以獲取目標(biāo)的六維姿態(tài)。但實(shí)際中往往采用三維設(shè)備掃描目標(biāo)的整體環(huán)境，生成的點(diǎn)云數(shù)量龐大，直接作為源點(diǎn)云與參考點(diǎn)云配準(zhǔn)時(shí)，會(huì)由于候選集較多從而導(dǎo)致運(yùn)算時(shí)間太長(zhǎng)，因此本文先對(duì)目標(biāo)實(shí)例分割處理后再配準(zhǔn)：首先，利用深度相機(jī)獲取整體環(huán)境的RGB-D圖，其次利用Mask R-CNN模型將把目標(biāo)分割出來(lái)，并將分割的目標(biāo)RGB-D圖轉(zhuǎn)化為點(diǎn)云圖，利用Super4PCS點(diǎn)云配準(zhǔn)算法與參考點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn)，最終得到目標(biāo)的六維位姿。在自制作的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了驗(yàn)證，對(duì)比分割前后的四組實(shí)驗(yàn)，時(shí)間降低率約為60%-80%，有效證明了本方法的可行性。

發(fā)表于：6/10/2021 3:33:45 PM