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基于ARM 架構的安全總線橋設計與實現[模擬設計][工業(yè)自動化]

為提高SoC（System-On-Chip）系統(tǒng)安全性能，設計了一種基于ARM（Advanced RISC Machine）架構的安全總線橋電路。該電路設計了一個橋接模塊和一個訪問控制功能模塊。仿真表明，該電路能夠在任意倍頻的AHB（Advanced High-Performance Bus）和APB（Advanced Peripheral Bus）時鐘頻率下完成AHB傳輸協議向APB傳輸協議的轉換，同時支持靈活配置主從設備的訪問權限和保護模式，防止外設寄存器數據被非法訪問和惡意篡改，提高了系統(tǒng)的安全性能和適用性。

發(fā)表于：11/14/2024 2:44:30 PM

基于改進AlexNet卷積神經網絡人臉識別的研究[人工智能][消費電子]

近期，人臉識別技術在社會上廣受關注，其非接觸式的識別特性相較于指紋等傳統(tǒng)接觸式識別方法展現出明顯優(yōu)勢。在深度學習領域，由于傳統(tǒng)卷積神經網絡在人臉識別任務上的準確性和速度尚有提升空間，因此提出采用改進的AlexNet卷積神經網絡進行人臉識別。通過實驗驗證，與傳統(tǒng)卷積網絡相比，改進后的AlexNet在人臉識別上不僅準確度更高，而且識別過程更為穩(wěn)定。

發(fā)表于：11/14/2024 2:29:57 PM

計及可再生能源接入配電網的負荷預測和優(yōu)化[人工智能][智能電網]

目前，可再生能源大量接入配電網，但是太陽能、風能、光伏及風電等可再生能源的間歇性和隨機性不可避免地會造成配電網的波動。考慮電網內可再生能源發(fā)電功率與用電負荷隨時間變化的特點，提出一種基于小波變換和神經網絡的可再生能源接入配電網的負荷預測和優(yōu)化方法。首先采集配電網的發(fā)電與負荷數據，利用小波變換處理收集到的數據，得到局部尺度和頻率分解的特征參數，建立神經網絡預測模型；然后，對經過小波變換后得到的特征參數進行訓練，根據預測負荷對可再生能源的發(fā)電量進行調節(jié)，保持配電網供需側的動態(tài)平衡。結果表明，所提方法能夠對負荷進行有效預測，通過提前預測負荷量，保證配電網用電穩(wěn)定性的同時，最大化利用可再生能源。

發(fā)表于：11/14/2024 2:16:53 PM

基于Transformer殘差網絡的事件重建算法[人工智能][消費電子]

目前的人工視覺系統(tǒng)仍然無法處理一些涉及高速運動場景和高動態(tài)范圍的真實世界場景。事件相機因其低延遲和高動態(tài)范圍捕捉高速運動的優(yōu)勢具有消除上述問題的能力。然而，由于事件數據的高度稀疏和變化性質，在保證其快速性的同時將事件重建為視頻仍然具有挑戰(zhàn)性。因此提出了一種基于Transformer殘差網絡和光流估計的事件流重建算法，通過光流估計和事件重建的聯合訓練，實現自監(jiān)督的重建過程，并引入去模糊預處理和亞像素上采樣模塊來提高重建質量。實驗結果表明，在公開數據集上，提出的方法可以有效提高事件流的重建效果。

發(fā)表于：11/14/2024 2:03:50 PM

稀疏矩陣在C66x上的應用及優(yōu)化[模擬設計][其他]

隨著大數據的爆炸式發(fā)展，稀疏矩陣已經成為機器學習和邊緣計算的重要一環(huán)。在機器學習領域，數據集的稀疏矩陣化既可以保存信息又可以節(jié)省內存，已成為不可避免的趨勢。SpMV（稀疏矩陣向量乘）作為稀疏矩陣計算中的核心，其迭代求解過程的空間復雜度和時間復雜度具有重要研究意義。分析稀疏矩陣C00、CSR、ELLPACK和DIA壓縮格式，改變稀疏矩陣的稀疏度和非零元素的分布，得出COO讀取數據、CSR進行計算的SpMV通用性更強。利用C66x的VLIW指令構架，采用軟件流水的方式對SpMV_CSR算法進行指令并行優(yōu)化，利用SIMD單指令多數據指令集對SpMV_CSR算法完成數據并行優(yōu)化。實驗結果表明，優(yōu)化后的SpMV_CSR算法相較于優(yōu)化前的加速比平均達到5倍以上。

發(fā)表于：11/14/2024 1:55:39 PM

一種基于Yarn云平臺的基因啟發(fā)式多序列比對算法[模擬設計][醫(yī)療電子]

提出一種基于Yarn云平臺的基因啟發(fā)式多序列比對算法。建立核酸替換等價矩陣作為基因啟發(fā)式數學模型，構建Yarn云平臺邏輯架構，通過對基因數據預處理、基因數據存儲、基因序列比對、基因數據管理、基因數據分析等步驟，對數據分類保存，劃分錯誤率較高的長序列，得到多個較短的基因片段。對不同片段實施定位，將其中的變長種子生成，進行骨架構建和孔隙填補，可以實現基因啟發(fā)式多序列比對。結果表明，設計的算法在不同數據集下處理時間縮短，多序列比對SP（Sum of Pairs）的分值較高，實驗驗證了該多序列比對方法具有很好的應用價值。

發(fā)表于：11/14/2024 1:45:24 PM

基于電路切割方法的并行量子模擬方法[模擬設計][其他]

量子計算在解決傳統(tǒng)計算難題方面展現了巨大潛力，但由于其高錯誤率和噪聲問題，經典模擬成為驗證其性能的重要手段。然而，量子的疊加和糾纏特性帶來了模擬上的巨大挑戰(zhàn)，尤其是在內存受限的情況下。盡管電路切割方法能夠將大規(guī)模量子電路分解為更小的計算任務，減輕計算壓力，先前的研究主要關注其在量子計算機上的應用，未充分考慮其在量子電路模擬中的效果。論文研究填補了這一空白，提出了基于啟發(fā)式切割算法和子電路狀態(tài)向量復用的優(yōu)化方案，以應對模擬中的內存限制。通過引入全局計算成本的考量和整數規(guī)劃模型，提出的啟發(fā)式方法不僅優(yōu)化了切割過程，還結合了子電路狀態(tài)向量復用技術，以減少重復計算和內存占用。實驗結果顯示，與當前流行的電路切割方法相比，所提出方法在提升模擬速度的同時顯著降低了內存需求，有效應對了量子電路模擬中的挑戰(zhàn)。在經典量子電路的測試中總體平均加速達到了46%。

發(fā)表于：11/14/2024 1:36:03 PM

基于GPU的稀疏矩陣壓縮存儲格式研究[模擬設計][其他]

稀疏矩陣向量乘法（Sparse Matrix-Vector Multiplication，SpMV）是矩陣數值計算領域重要的線性代數子程序。通過對SpMV算法的負載均衡以及訪存頻度這兩個關鍵性能瓶頸的研究，提出了一種VCSR（Vectorized Compressed Sparse Row）稀疏矩陣壓縮存儲格式。該格式根據各行非零元素分布的統(tǒng)計特性調整各個線程的數據負載來防止線程發(fā)散的問題，并且基于快速分段求和的策略以及使用矢量化的方法來提高SpMV流程的計算性能。通過使用佛羅里達大學的稀疏矩陣作為測試集，在GPU上進行性能測試，獲得了相較CSR5（Compressed Sparse Row 5）格式平均10%到30%，最高50%的性能提升。

發(fā)表于：11/14/2024 1:25:23 PM

網絡平臺個人信息“告知同意”規(guī)則的困境與出路[通信與網絡][信息安全]

伴隨著“互聯網+大數據”的快速發(fā)展，各種網絡平臺蜂擁而出，個人信息以龐大的體量匯聚在網絡平臺，傳統(tǒng)的格式條款已不再滿足個人信息領域告知同意規(guī)則的適用。大數據時代，個人信息利用和保護之間利益失衡，網絡平臺作為個人信息利用的重要主體，在處理個人信息的持續(xù)性、規(guī)模性等方面對個人信息權益保護提出更高的要求。鑒于自主性，個人信息主體應強化信息自主意識。鑒于多元性，個人信息領域的告知同意規(guī)則應呈現開放式結構，以便在信息利用和信息保護之間尋找平衡。鑒于不平等性，網絡平臺應遵守誠信原則，履行忠實義務。鑒于持續(xù)性，網絡平臺治理應成為個人信息持續(xù)利用的關鍵。

發(fā)表于：10/22/2024 3:59:00 PM

我國企業(yè)數據要素開放流通：態(tài)勢、現狀成因及數據空間解決方案[其他][其他]

企業(yè)數據要素開放流通對于發(fā)展高質量數字經濟具有重要意義。現狀表明我國企業(yè)數據要素開放流通面臨供需錯配、開放不足的困境，主要原因是供需對接困難、主體互信缺失、存在抵賴風險、缺乏使用控制、互操作性欠缺、難以導向決策、規(guī)則尚待完善、存在數據壟斷等。為在現有條件下提高企業(yè)數據要素開放流通水平，建議在國際數據空間（International Data Space, IDS）模式的基礎上構建企業(yè)數據流通解決方案以突破現有困境。數據空間解決方案通過明確參與方、設定流通過程進而實現六大功能，即：實現身份信任、安全與數據自主、供需匹配、標準化互操作、數據產品構建、數據交易流通，與企業(yè)數據要素開放流通場景需求呈現出較高的適配性。

發(fā)表于：10/22/2024 3:44:00 PM