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基于深度學習的無監(jiān)督領(lǐng)域自適應語義分割算法綜述[人工智能][消費電子]

隨著現(xiàn)代生活逐步智能化，越來越多的應用需要從圖像中推斷相應的語義信息再進行后續(xù)的處理，如虛擬現(xiàn)實、自動駕駛和視頻監(jiān)控等應用。目前的語義分割模型利用大量標注數(shù)據(jù)進行有監(jiān)督訓練能達到理想的性能，但模型對與訓練數(shù)據(jù)不同分布的數(shù)據(jù)進行推理時，其性能嚴重下降。這意味著一旦應用場景發(fā)生變化，就需對新場景的數(shù)據(jù)進行標注。模型重新利用新數(shù)據(jù)進行訓練，才能達到正常的性能。這無疑是耗時的、代價昂貴的。為此，領(lǐng)域自適應語義分割算法提供了解決模型在分布不一致數(shù)據(jù)上語義分割性能下降問題的思路。總結(jié)了領(lǐng)域自適應語義分割算法的前沿進展，并對未來研究方向進行展望。

發(fā)表于：2/20/2024 10:43:00 AM

基于PKS體系的 CockroachDB 性能優(yōu)化研究[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

分布式數(shù)據(jù)庫在PKS體系中扮演重要角色，其性能和穩(wěn)定性是提升信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵因素。聚焦基于PKS體系的 CockroachDB性能優(yōu)化研究，提出分布式數(shù)據(jù)庫 CockroachDB在 PKS平臺下的性能提升方案，并對所提出的方案進行大量對比實驗，實驗結(jié)果表明所提出的方案能夠明顯提高數(shù)據(jù)庫的性能，為國產(chǎn)可信計算和可信存儲提供堅實基礎(chǔ)。關(guān)鍵詞：分布式數(shù)據(jù)庫；優(yōu)化；PKS體系；CockroachDB

發(fā)表于：1/26/2024 1:29:00 PM

基于PKS體系的3D圖形圖像顯示技術(shù)探索與研究[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

高性能3D 圖形圖像計算對 PKS 體系拓寬現(xiàn)有生態(tài)，解決科學、工程和數(shù)據(jù)分析等問題有重要意義。聚焦于 PKS 體系的 3D 圖形圖像顯示技術(shù)探索，研究 PKS 體系上不同的 3D 圖形顯示技術(shù)路線，并在搭載兩種主流圖形顯卡上對不同 3D 圖形應用程序編程接口的性能進行比較，實驗結(jié)果旨在為未來 PKS 體系的3D 圖形圖像顯示技術(shù)的發(fā)展提供重要支撐和參考。關(guān)鍵詞：PKS 體系；OpenGL；Vulkan；3D 圖形圖像

發(fā)表于：1/26/2024 1:27:00 PM

基于TMS570的衛(wèi)星配電熱控單元設(shè)計[測試測量][航空航天]

為適應國內(nèi)商業(yè)航天低成本、周期短、批產(chǎn)化的快速發(fā)展趨勢，針對星上各系統(tǒng)集成度不高的現(xiàn)狀，以微控制器TMS570為核心，設(shè)計了一種衛(wèi)星配電熱控管理單元。系統(tǒng)各模塊采用內(nèi)總線架構(gòu)進行集成，通過CAN總線與中心機進行數(shù)據(jù)交互，實現(xiàn)星上各單機配電通斷控制、整星溫度采集、加熱帶開閉環(huán)控制、電源狀態(tài)監(jiān)測、SADA驅(qū)動、軟件在軌重構(gòu)等功能，已應用在“吉林一號”星座多顆衛(wèi)星上。地面和在軌測試結(jié)果表明，該系統(tǒng)具有功耗低、成本低、接口標準、集成度高、擴展性強等特點。關(guān)鍵詞：TMS570；內(nèi)總線；配電；集成化設(shè)計

發(fā)表于：1/26/2024 1:25:00 PM

面向批產(chǎn)衛(wèi)星的并行模飛自動化測試系統(tǒng)設(shè)計與應用[測試測量][航空航天]

為滿足衛(wèi)星批量化生產(chǎn)對測試工作提出的需求，針對測試中耗時長、任務重的模飛測試環(huán)節(jié)引入自動化測試的方法，具體介紹了模飛測試的基本架構(gòu)，詳細闡述了模飛自動化測試系統(tǒng)，包括測試任務自動上注、遙測自動判讀、數(shù)據(jù)自動接收、圖像自動解析四部分。目前，模飛自動化測試系統(tǒng)已成功應用到衛(wèi)星的測試工作中，實現(xiàn)從傳統(tǒng)的單顆衛(wèi)星手動測試到多顆衛(wèi)星并行自動化測試的跨越，從而降低了人力成本，保證了測試質(zhì)量，提高了工作效率。關(guān)鍵詞：衛(wèi)星測試；批產(chǎn)化衛(wèi)星；自動化測試；并行測試；模飛測試

發(fā)表于：1/26/2024 1:23:00 PM

高精度單脈沖角度跟蹤新方法[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

在雷達、通信、測控等領(lǐng)域的角度跟蹤中，基于相控陣天線的幅度和差單脈沖測角技術(shù)是主要方法，但存在以下測角誤差來源：一是低SNR導致的信號幅度估計誤差，二是改變波束指向?qū)е碌姆较驁D畸變誤差。針對上述誤差來源，采用信號循環(huán)位移自相關(guān)，用于估計信號幅度，減小帶內(nèi)噪聲對信號的影響；進一步利用同心圓環(huán)陣在結(jié)構(gòu)上的對稱性，減小改變波束指向?qū)е碌姆较驁D變形。介紹了新算法的實施步驟，分析了運算復雜度。仿真結(jié)果表明，本文方法能夠有效地提高測角精度。關(guān)鍵詞：角度跟蹤；循環(huán)位移自相關(guān)；同心圓環(huán)陣；幅度估計

發(fā)表于：1/26/2024 1:21:00 PM

基于諧波混頻的X波段頻率源設(shè)計[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

為實現(xiàn)高分辨率、低相位噪聲、高雜散抑制、小體積、低成本的X波段頻率源，同時解決傳統(tǒng)鎖相環(huán)頻率合成頻率分辨率低和直接數(shù)字式頻率合成輸出頻率低的問題，提出了一種基于諧波混頻和小步進鎖相環(huán)改善相位噪聲和頻率分辨率的X波段頻率源設(shè)計方法，采用了諧波混頻輸出粗步進射頻信號與HMC830LP6GE鎖相環(huán)輸出細步進混頻環(huán)的構(gòu)架，降低模塊的鑒相比并固定為1：1。實現(xiàn)了X波段頻率源輸出頻率范圍為8 GHz~12 GHz，幅度大于13 dBm，模塊頻率步進為1 MHz，雜散抑制優(yōu)于60 dBc的特性，且相位噪聲優(yōu)于-115 dBc/Hz@10 kHz。該頻率源具有跳頻步進小、體積小、雜散低、相位噪聲低等諸多優(yōu)點，能夠適用于各種需要小型化、低相位噪聲、低雜散X波段頻率源的應用場景。關(guān)鍵詞：X波段；頻率源；諧波混頻；相位噪聲；雜散抑制

發(fā)表于：1/26/2024 1:18:00 PM

一種基于UDP和FTP協(xié)議的遠程瀏覽系統(tǒng)的設(shè)計[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

SCADA系統(tǒng)主要部署在控制系統(tǒng)的操控室，由專業(yè)人員進行操作，對于管理人員，如果在辦公室就可以實時監(jiān)視機組運行圖和數(shù)據(jù)曲線將給管理和決策帶來極大便利。設(shè)計了一種基于UDP和FTP協(xié)議的遠程瀏覽系統(tǒng)的實現(xiàn)方法，分別介紹了系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)、軟件地位、系統(tǒng)模塊劃分、總體處理流程、進程間的數(shù)據(jù)交互技術(shù)，以及FTP文件下載系統(tǒng)設(shè)計、客戶端共享顯示內(nèi)存設(shè)計等。該系統(tǒng)信息獲取便捷、快速、準確，使用方法簡單易操作，已經(jīng)得到廣泛應用。關(guān)鍵詞：SCADA；UDP協(xié)議；FTP協(xié)議；Tag點；進程；共享內(nèi)存

發(fā)表于：1/26/2024 1:16:00 PM

基于動力學的自適應多段回溯前推實時速度規(guī)劃算法開發(fā)[EDA與制造][工業(yè)自動化]

為了提高微小線段的加工精度和效率，提出一種實時速度規(guī)劃算法。該算法由兩部分組成：針對剛?cè)狁詈?、重負載平臺在數(shù)控運動中的抖動問題，提出基于動力學的初步規(guī)劃算法，以優(yōu)化短線段的實際加速度，提高運動的平穩(wěn)性；針對單段回溯前推算法對于微小直線/圓弧加工效率不高的問題，提出基于動力學的自適應多段回溯前推速度規(guī)劃算法，以提升加工效率。在基于PC的實時控制器和龍門雙驅(qū)XY激光切割平臺上進行了測試，并將該算法與自適應速率算法和單段回溯前推算法進行了比較。結(jié)果表明，所提算法在加工質(zhì)量和加工效率方面均有所提高。此外，該算法簡單有效，適用于高實時性的應用環(huán)境。關(guān)鍵詞：數(shù)控系統(tǒng)；速度規(guī)劃；動力學；回溯前推算法；龍門雙驅(qū)

發(fā)表于：1/26/2024 1:13:00 PM

基于可見光定位技術(shù)的智能車導航系統(tǒng)設(shè)計[模擬設(shè)計][汽車電子]

提出了一種基于室內(nèi)可見光定位技術(shù)的智能車導航方案。在可見光定位方面，通過快速傅里葉變換（FFT）、最小二乘法、Tolay迭代算法可獲得誤差在12 cm以下的空間坐標；在智能車導航方面，采用A*算法，并通過可見光定位獲取當前空間坐標來修正智能車導航路線，使導航誤差在15 cm以下，達到更精準的導航。

發(fā)表于：1/26/2024 1:11:00 PM