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Semi-TCP与ARQ联合的端到端可靠传输方法*[通信与网络][通信网络]

在无线自组织网络中，数据传输受干扰较多，信道不稳定，因此传统的TCP协议并不能满足在这种复杂环境下的通信要求，节点间的自动重传请求协议（ARQ）重传增加，会导致节点的缓存占用率很大，整体传输性能降低。为了解决该问题，采用Semi-TCP协议与ARQ协议相结合，在不改变原有TCP架构的基础上将拥塞控制下放到链路层，改变链路层ARQ的纠错能力，提高信道的利用率。在Exata平台上进行了仿真，实验证明在无线多跳网络中，该方法能有效提高网络传输性能。

發(fā)表于：2023/9/25 下午1:41:24

卫星通信中频转发干扰的一种快速定位方法研究[通信与网络][通信网络]

针对卫星通信系统中频转发干扰的快速定位问题进行了研究，分析了中频转发干扰产生的原因，给出定位中频转发干扰的步骤和方法，通过定量分析建立中频转发干扰模型，结合在网卫星地面站的运行情况建立频偏数据库，通过设计基于频偏的中频转发干扰定位算法，精确定位转发干扰的地球站。仿真结果验证了该算法在中频转发干扰定位过程的可行性，有效降低了干扰定位时间并提升了准确定位干扰站的概率，为卫星通信系统面临此类干扰时的快速定位提供解决方法，对卫星通信网的稳定运行具有较大实际意义。

發(fā)表于：2023/9/25 上午11:50:00

基于遗传算法的输变电设备数据补全*[电源技术][智能电网]

在数字孪生技术的发展下，我国电网行业也在由原来的物理电网逐步向数字电网发展。输变电设备作为电网中的电能输送和传输的枢纽设备，其运行的可靠性直接关系到电网的安全稳定运行。因此，及时掌握输变电设备当前的运行状态以及未来一段时间的运行趋势，实现对设备运行状态的准确评估，对于保证设备安全可靠运行具有重要意义。然而，在目前的实际应用过程中，受限于传感装置稳定性差、现场运行环境恶劣、电磁环境复杂等原因，输变电设备的状态量数据会出现数据缺失造成获得的数据质量较差，这会直接影响设备状态评估模型的准确性。提出一种基于遗传算法的输变电设备缺失数据补全方法，首先对变换域随机赋值，然后通过实现稀疏域中系数向量最小化达到缺失点恢复的效果。实验证明，该算法能够准确地恢复缺失数据。

發(fā)表于：2023/9/22 下午6:22:22

一种水中六价铬便携式检测仪硬件系统的设计[测试测量][工业自动化]

六价铬是水质监测中重要的检测指标，对环境具有危害性。为检测水中六价铬的浓度，基于朗伯-比尔定律设计了一种水中六价铬便携式检测仪。对检测仪的工作原理和硬件系统结构进行了详细介绍，并使用该检测仪开展了水中六价铬浓度的检测实验。实验结果表明，该六价铬便携式检测仪能够快速、可靠、准确地检测出水中六价铬的浓度。

發(fā)表于：2023/9/22 下午6:06:50

一种基于SiP技术的高性能信号处理电路设计[模拟设计][工业自动化]

系统级封装（System in a Package，SiP）已成为后摩尔时代缩小电子器件体积、提高集成度的重要技术路线，是未来电子设备多功能化和小型化的重要依托。针对信号处理系统小型化、高性能的要求，采用SiP技术设计了一种高性能信号处理电路。该SiP电路集成了多种裸芯，包括DSP、NOR Flash、DDR3和千兆网PHY芯片，实现了一种通用的信号处理核心模块的小型化，相比于传统板级电路在同样的功能和性能的条件下，该SiP电路的体积和重量更小。

發(fā)表于：2023/9/22 下午5:40:00

C波段高效率内匹配功率放大器设计*[模拟设计][工业自动化]

阐述了一款内匹配功率放大器的设计过程和测试结果。该放大器工作在5~5.8 GHz，采用氮化镓HEMT工艺，在28 V漏极供电电压下实现了48 dBm输出功率和55%功率附加效率。同时，该内匹配放大器将栅极和漏极偏置电路设计在芯片内部，无需在外部设计偏置电路，在保证功放性能的同时实现了小型化。该设计充分体现了GaN内匹配电路的高功率、高效率、小型化的优势。

發(fā)表于：2023/9/22 下午5:35:49

一种基于CLASS-AB类运放的无片外电容LDO设计*[模拟设计][消费电子]

介绍了一种基于CLASS-AB类运放无片外电容的低压差线性稳压器（LDO）。电路在高摆率误差放大器（EA）的基础上，通过构建动态偏置电路反馈到EA内部动态偏置管，大幅改善了LDO的瞬态响应能力，且动态偏置电路引入的左半平面零点保证了LDO的环路稳定性。同时，EA采用过冲检测电路减小了输出过冲，缩短了环路稳定时间。电路基于65 nm CMOS工艺设计和仿真。仿真结果表明，在负载电流10 μA~50 mA、输出电容0~50 pF条件下，LDO输出稳定无振荡。在LDO输入2.5 V、输出1.2 V、无片外电容条件下，控制负载在10 μA和50 mA间跳变，LDO输出恢复时间为0.7 μs和0.8 μs，下冲和上冲电压为58 mV和15 mV。

發(fā)表于：2023/9/22 下午5:20:05

基于多尺度注意力融合网络的胃癌病理图像分割方法*[人工智能][医疗电子]

近年来，随着深度学习技术的发展，基于编解码的图像分割方法在病理图像自动化分析上的研究与应用也逐渐广泛，但由于胃癌病灶复杂多变、尺度变化大，加上数字化染色图像时易导致的边界模糊，目前仅从单一尺度设计的分割算法往往无法获得更精准的病灶边界。为优化胃癌病灶图像分割准确度，基于编解码网络结构，提出一种基于多尺度注意力融合网络的胃癌病灶图像分割算法。编码结构以EfficientNet作为特征提取器，在解码器中通过对多路径不同层级的特征进行提取和融合，实现了网络的深监督，在输出时采用空间和通道注意力对多尺度的特征图进行注意力筛选，同时在训练过程中应用综合损失函数来优化模型。实验结果表明，该方法在SEED数据集上Dice系数得分达到0.806 9，相比FCN和UNet系列网络一定程度上实现了更精细化的胃癌病灶分割。

發(fā)表于：2023/9/22 下午4:54:40

融入翻译记忆库的法律领域神经机器翻译方法*[人工智能][通信网络]

面向法律领域的神经机器翻译对于合同文本翻译等应用场景具有重要价值。由于法律领域双语对齐语料稀缺，翻译效果还不理想。针对该问题，目前有效的方法是融入翻译记忆或翻译模版等外部信息，但法律领域的文本多具有固定的表达结构且用词准确规范，在翻译记忆库中同时利用翻译结构信息和语义信息能够进一步提升法律领域翻译性能。基于此，提出一种融入翻译记忆库的法律领域机器翻译方法。提出了一种新的法律领域翻译记忆库，首先基于语义和结构信息的相似性训练跨语言检索模型以充分利用单语数据，然后从翻译记忆库中检索与输入源句相关的一组翻译记忆和翻译模版，进而引导翻译模型生成目标句子。实验表明，在MHLAW数据集上，提出的方法可以使译文较基线模型提升1.28个BLEU点。

發(fā)表于：2023/9/22 下午4:42:42

基于卷积神经网络的图像分类模型综述*[通信与网络][通信网络]

卷积神经网络在计算机视觉等领域占有一席之地，利用局部连接、权值共享以及池化操作等特性，有效地提取图像的局部特征，降低网络复杂度，具有更少的参数量和更好的鲁棒性，因此，吸引了众多研究者的关注，使分类模型朝着更轻、更快、更高效的方向迅速发展。按照卷积神经网络发展的时间线，介绍了常用的典型网络模型，剖析了其创新点与优缺点，并对其未来的发展方向进行了展望。

發(fā)表于：2023/9/22 下午4:36:00