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机器学习实战：GNN（图神经网络）加速器的FPGA解决方案[人工智能][其他]

得益于大数据的兴起以及算力的快速提升，机器学习技术在近年取得了革命性的发展。在图像分类、语音识别、自然语言处理等机器学习任务中，数据为大小维度确定且排列有序的欧氏（Euclidean）数据。然而，越来越多的现实场景中，数据是以图（Graph）这种复杂的非欧氏数据来表示的。Graph不但包含数据，也包含数据之间的依赖关系，比如社交网络、蛋白质分子结构、电商平台客户数据等等。数据复杂度的提升，对传统的机器学习算法设计以及其实现技术带来了严峻的挑战。在此背景之下，诸多基于Graph的新型机器学习算法—GNN（图神经网络），在学术界和产业界不断的涌现出来。

發(fā)表于：2020/10/20

液体测量——从水到血液[测试测量][医疗电子]

对于许多应用而言，确定液体的成分和质量至关重要。最主要的例子是水，水是世界上最珍贵的原生资源。净水和水过滤技术在全球发挥着重要作用，是人们生活不可或缺的部分。洁净的水资源不断减少，获取洁净用水成为日益重要的话题。但是，液体测量示例的范围并不止限于水，还包括医疗领域的液体测量，例如血液、唾液和粪便，通过检测这些物质，确定是否患有疾病，以免影响健康。所有这些测量的基本测量原理都是相同的，即阻抗测量。在本文中，我们将着重介绍医疗应用中的液体测量，描述单个应用以及阻抗测量的通用性。

發(fā)表于：2020/10/20

基于FPGA的高精度鉴相器实现[测试测量][智能电网]

基于模拟电路的鉴相器虽然响应速度快，但是很难达到较高的精度，并且开发周期长不易优化。为了可以实时检测MEMS器件谐振时微小的相位变化，提出一种基于FPGA的高精度鉴相器。该鉴相器主要是由数字混频器、FIR数字滤波器、DDS信号发生器以及模数转换电路组成。鉴相方法是通过将被测信号与一同频、相位可调、且初始相位为90°的参考信号混频，并通过高阶FIR滤波器提取与相位有关的差频信号，调节参考信号相位使得此差频信号趋近于0，则此参考信号的相位调节量即为被测信号的相位。鉴相器的时钟频率为100 MHz，鉴相精度可以达到0.000 1°。工作频率灵活可调，并且应用于锁相环中时，可以很方便地与MEMS器件的驱动电路兼容。

發(fā)表于：2020/10/20

一种应用于AMOLED显示驱动的电荷泵系统[电源技术][智能电网]

UMC 80 nm工艺，设计了一种应用于AMOLED显示驱动的电荷泵系统。为了满足AMOLED显示驱动在不同输出电压情况下保持电源效率高于70%的要求，本设计中泵电路采用多输入电源结构，并在不同路径上使用不同类型的MOS管。为了保障电路在8 mA负载下输出电压纹波小于10 mV，采用双边对称的泵电路结构。为了保持输出电压的稳定性，整个系统采用PSM调制方式。对电路进行Spectre仿真，在1 μF泵电容以及2.2 μF输出电容，负载电流为8 mA情况下，各种输出电压情况下的电压纹波最大为1.2 mV，电源效率最低为70%，峰值效率为83.6%。

發(fā)表于：2020/10/20

基于FP-growth算法的用电异常数据挖掘方法[测试测量][智能电网]

随着科学技术的不断进步，不法分子窃电手段日趋专业化多样化，而传统的防窃电技术实时性及可行性较低。研究对运行中智能电能表用电信息的数据采集及特征提取，分析异常用电数据，应用机器学习的方法对特征值进行学习，并推导出用电异常的判断阈值，采用关联规则数据挖掘方法对独立检测的结果进行融合，从而实现窃电数据的挖掘。最后验证了模型建立的准确性，并推导出用电异常案例的甄别方法。

發(fā)表于：2020/10/19

基于边窗滤波和扩张卷积的矿井行人检测[测试测量][物联网]

在数字化矿山中，行人检测系统能够大幅减少事故伤亡，是保护工人安全的重要手段。为了构建高性能的行人检测系统，提出了一种基于边窗滤波和扩张卷积的矿井行人检测模型。具体来说，针对复杂恶劣的矿井环境，采用边窗滤波抑制视频图像中的干扰信号，提升图像质量。此外，考虑到行人目标的多尺度特性，在模型中引入扩张卷积增加特征的感受野，进而提升检测性能。大量的对比实验证明了边窗滤波和扩张卷积的有效性，模型在矿井数据集上获得94.3 mAP和99.1%检测率的优异性能。

發(fā)表于：2020/10/19

华为5G室内行业解决方案LampSite EE荣获技术创新应用奖[通信与网络][5G]

在2020年中国国际信息通信展览会期间，华为凭借“最懂行”的LampSite EE（Enterprise Edition）解决方案，荣获ICT中国（2020）案例技术创新应用奖。这表明，华为LampSite EE作为面向智能制造、智慧医院、智慧交纽、智能仓储等行业应用场景的5G室内覆盖解决方案获得了业界认可。

發(fā)表于：2020/10/18

智能家居产业的发展新趋势——全屋智能定制解决方案[人工智能][物联网]

当今，随着物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的快速发展，智能家居产业取得了很大的发展。当前，随着越来越多智能家居产品的出现，全屋智能定制解决方案逐渐成为了智能家居产业发展的新趋势。

發(fā)表于：2020/10/17

BJT电流镜[电源技术][工业自动化]

本实验的目的是研究双极性结型晶体管(BJT)电流源或电流镜。电流源的重要特性包括：在宽顺从电压范围保持高输出阻抗、能抑制外部变化（如电源或温度）的影响。

發(fā)表于：2020/10/16

利用嵌入式AI，将大数据转变为智能数据[人工智能][工业自动化]

工业4.0应用产生大量的复杂数据——大数据。传感器和可用数据源越来越多，通常要求机器、系统和流程的虚拟视图更详细。这自然会增加在整个价值链上产生附加值的潜力。但与此同时，有关如何挖掘这种价值的问题不断出现。毕竟，用于数据处理的系统和架构变得越来越复杂。只有使用相关、优质且有用的数据，也就是智能数据，才能挖掘出相关的经济潜力。

發(fā)表于：2020/10/16

新型通讯管理机解决方案助力智能电网升级改造[通信与网络][物联网]

作为智能电网的核心，通讯管理系统起着承上启下的调度枢纽的作用。传统X86架构的通讯管理机存在成本高、功耗大、兼容性差、人工依赖性高的缺点。如何有效解决这些问题？本文将为您介绍新型通讯管理机解决方案。

發(fā)表于：2020/10/16

关键的短脉冲 [电源技术][工业自动化]

虽然占空比有最大限制，但本电源管理技巧重点探讨占空比的最小限制。

發(fā)表于：2020/10/16

基于权值交互思想的卷积神经网络量化算法[通信与网络][通信网络]

传统的卷积神经网络量化算法广泛使用对称均匀量化操作对模型权值进行量化，没有考虑到相邻权值量化之间的相互关系，即上一个权值的量化操作产生的量化噪声可以通过调整之后权值的量化方向加以弥补。针对上述问题，提出了一种基于权值交互思想的三值卷积神经网络量化算法，达到了16倍的模型压缩比，以ImageNet作为数据集，量化后的AlexNet和ResNet-18网络上模型预测准确率只下降了不到3%。该方法达到了较高的模型压缩比，具有较高的精度，可以用于将卷积神经网络移植到计算资源有限的移动端平台上。

發(fā)表于：2020/10/16

《瓦森纳协定》调整下中国半导体产业发展的思考[电子元件][信创产业]

半导体产业是高资本、高投入、高风险且进入门槛高的产业，从产业现状分析，中国半导体产业除封测外，设备及材料、设计、制造等环节仍处于低端水平，高端产品严重依赖进口。提高中国半导体国产化率水平面临技术难度高、资金投入巨大且国内缺乏芯片设备、设计与制造领域的高新人才等问题。《瓦森纳协定》于2019年12月被重新修订，随之增加了对计算机光刻软件和大硅片切磨抛技术的出口管制，面对如此变化我国半导体产业势必受到影响。从中国半导体产业发展现状入手，分析目前产业发展态势及问题，并研究《瓦森纳协定》重新修订后对我国半导体产业的影响，最后提出相应的解决措施和建议。

發(fā)表于：2020/10/16

曙光云荣获2020数字新基建·工业互联网+AI最佳解决方案奖[模拟设计][其他]

近日，为期半年的“数字中国·云领未来”(第二届)2020中国云体系产业系列评选活动落下帷幕，曙光云荣获2020数字新基建设·工业互联网+AI最佳解决方案奖。该奖项的获得体现了业内对曙光云技术实力的认可和对解决方案的青睐。

發(fā)表于：2020/10/15