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基于ERNIE-CAB-CNN的稀土專利文本分類模型[EDA與制造][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)稀土專利文本專業(yè)性強(qiáng)的特點(diǎn)以及現(xiàn)有的文本分類方法存在的不足，鑒于類別注意力在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用和取得的良好效果，提出了一種用于文本分類的類別注意力模塊（Category Attention Module，CAB），并結(jié)合預(yù)訓(xùn)練模型ERNIE和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）構(gòu)建了一個(gè)用于稀土專利文本分類的創(chuàng)新模型ERNIE-CAB-CNN。模型使用ERNIE對(duì)專利文本進(jìn)行向量化，得到語義信息更加豐富的向量表示后，通過CAB為文本中各個(gè)類別的重要特征賦予較高權(quán)值，使模型可以更準(zhǔn)確地區(qū)分不同類別的特征。最后用CNN進(jìn)一步提取文本中其他關(guān)鍵局部特征，得到的最終文本向量表示用于分類。通過Patsnap專利數(shù)據(jù)庫官方網(wǎng)站檢索下載稀土專利數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，稀土專利文本分類模型ERNIE-CAB-CNN在測試集上分類的準(zhǔn)確率、精確率、F1分?jǐn)?shù)分別為82.68％、83.2％、82.06％，取得了良好的分類效果。

發(fā)表于：1/20/2025

基于動(dòng)態(tài)自適應(yīng)計(jì)算引擎的MobileNetV3網(wǎng)絡(luò)加速器設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

現(xiàn)有面向高效輕量化MobileNetV3網(wǎng)絡(luò)的加速方法通常采用高度定制的計(jì)算引擎進(jìn)行模型計(jì)算，從而限制了加速器的可擴(kuò)展性使其僅適用于小型網(wǎng)絡(luò)或資源豐富的硬件平臺(tái)。針對(duì)此問題，提出了基于動(dòng)態(tài)自適應(yīng)計(jì)算引擎的MobileNetV3網(wǎng)絡(luò)加速器。首先，設(shè)計(jì)了局部感知區(qū)域卷積的流水線推理架構(gòu)實(shí)現(xiàn)特征、權(quán)重的高度并行處理和緩沖調(diào)度。其次，提出全局自適應(yīng)的點(diǎn)卷積方法優(yōu)化點(diǎn)卷積，并結(jié)合空間探索獲得最優(yōu)的參數(shù)配置以實(shí)現(xiàn)最大計(jì)算并行性。此外，加速器可以根據(jù)模型參數(shù)變化動(dòng)態(tài)配置以適應(yīng)不同場景。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示加速器推理速度為8 F/s，是現(xiàn)有方法速度的2.7倍。

發(fā)表于：1/20/2025

基于深度學(xué)習(xí)的植物病害圖像識(shí)別算法綜述[人工智能][其他]

植物病害對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和糧食安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅，及時(shí)準(zhǔn)確地識(shí)別和處理成為關(guān)鍵步驟。綜述了深度學(xué)習(xí)在植物病害識(shí)別中的應(yīng)用現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)及未來發(fā)展方向。首先介紹了植物病害的重要性和傳統(tǒng)識(shí)別方法的局限性，然后探討了深度學(xué)習(xí)技術(shù)的優(yōu)勢及其在植物病害識(shí)別中的應(yīng)用前景，特別是YOLO系列模型在植物病害實(shí)時(shí)檢測中的應(yīng)用。同時(shí)對(duì)比了常見的深度學(xué)習(xí)算法在植物病害識(shí)別中的性能，以及對(duì)數(shù)據(jù)集多樣性、實(shí)時(shí)性和災(zāi)難性遺忘等挑戰(zhàn)進(jìn)行了分析。最后，提出了持續(xù)學(xué)習(xí)和模型更新的重要性，并展望了未來研究方向。

發(fā)表于：1/20/2025

IW610系列：為物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化的Wi-Fi 6三頻無線解決方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

在當(dāng)今的智能家居和工業(yè)自動(dòng)化環(huán)境中，不同的終端設(shè)備通過多種無線協(xié)議進(jìn)行無縫交互至關(guān)重要。恩智浦宣布推出IW610系列，這是一款突破性、成本和功耗優(yōu)化的Wi-Fi 6、BLE、802.15.4三頻無線解決方案，旨在提供高網(wǎng)絡(luò)效率和超低延遲。無論是構(gòu)建新一代智能家居，還是擴(kuò)展工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案，IW610系列都能夠提升連接，提供更快、更智能的交互所需的可靠基礎(chǔ)。

發(fā)表于：1/17/2025

變壓器測試方案設(shè)計(jì)及選擇[測試測量][智能電網(wǎng)]

變壓器測試方案設(shè)計(jì)及選擇

發(fā)表于：1/13/2025

變壓器完整測試所需儀器介紹[測試測量][工業(yè)自動(dòng)化]

變壓器完整測試所需儀器介紹

發(fā)表于：1/13/2025

變壓器參數(shù)介紹[測試測量][智能電網(wǎng)]

變壓器的參數(shù)是描述其性能和特性的關(guān)鍵指標(biāo)，以下是變壓器的主要參數(shù)及其詳細(xì)說明：

發(fā)表于：1/13/2025

變壓器的主要類型介紹[測試測量][工業(yè)自動(dòng)化]

變壓器（Transformer）是利用電磁感應(yīng)的原理來改變交流電壓的裝置，主要構(gòu)件是初級(jí)線圈、次級(jí)線圈和鐵芯（磁芯）。主要功能有：電壓變換、電流變換、阻抗變換、隔離、穩(wěn)壓（磁飽和變壓器）等。

發(fā)表于：1/13/2025

想要BMS高效穩(wěn)定？電流感應(yīng)電阻解決方案了解下！[電源技術(shù)][汽車電子]

當(dāng)今，隨著電動(dòng)汽車（EV）、儲(chǔ)能系統(tǒng)（ESS）等行業(yè)的快速發(fā)展，電池管理系統(tǒng)（BMS）在電池應(yīng)用中的地位變得越來越重要。

發(fā)表于：1/10/2025

Matter 1.4：支持智能家居能源自動(dòng)化[電源技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

　　CSA于11月7日發(fā)布Matter 1.4，在幾個(gè)重要領(lǐng)域提供支持，包括新增的能源管理設(shè)備類型和功能、家庭網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施和增強(qiáng)型多管理員功能。恩智浦與各行業(yè)公司合作，幫助他們構(gòu)建和推出與Matter兼容的產(chǎn)品組合，在開發(fā)和部署階段為其提供支持，并將他們的應(yīng)用需求和用例納入Matter標(biāo)準(zhǔn)的制定中。

發(fā)表于：1/9/2025

加特蘭集成 Cadence Tensilica ConnX 220 DSP 全面升級(jí)汽車成像雷達(dá)解決方案[電子元件][汽車電子]

　　中國上海，2025 年 1 月 7 日 —— 楷登電子（美國 Cadence 公司，NASDAQ：CDNS）與毫米波雷達(dá)芯片開發(fā)與設(shè)計(jì)的領(lǐng)導(dǎo)者加特蘭于今日共同宣布，Cadence 授權(quán)加特蘭將 Cadence Tensilica ConnX 220 DSP 集成至其先進(jìn)的雷達(dá)解決方案中。此次合作旨在提高汽車成像雷達(dá)系統(tǒng)的性能和效率，為快速發(fā)展的汽車行業(yè)注入創(chuàng)新動(dòng)力。

發(fā)表于：1/9/2025

FPGA如何實(shí)現(xiàn)靈活、安全、綠色的電信技術(shù)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

　　隨著開放式無線接入網(wǎng)絡(luò)（ORAN）架構(gòu)的采用，電信行業(yè)正在經(jīng)歷一場重大變革。這種創(chuàng)新的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方法帶來了解聚合和互操作性，便于自不同供應(yīng)商組件之間的無縫協(xié)作。隨著5G網(wǎng)絡(luò)不斷擴(kuò)展和發(fā)展，以支持非地面網(wǎng)絡(luò)（5G-NTN）、聯(lián)網(wǎng)汽車（5G C-V2X）、鐵路（5G FRMCS）和工業(yè)應(yīng)用（5G URLLC）等各種用例，現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）已成為實(shí)施ORAN的理想技術(shù)推動(dòng)者。

發(fā)表于：1/9/2025

非常見問題解答第225期：原來為硅MOSFET設(shè)計(jì)的DC-DC控制器能否用來驅(qū)動(dòng)GaNFET？[電源技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

　　在不斷追求減小電路板尺寸和提高效率的征途中，氮化鎵場效應(yīng)晶體管（GaNFET）功率器件已成為破解目前難題的理想選擇。GaN是一項(xiàng)新興技術(shù)，有望進(jìn)一步提高功率、開關(guān)速度以及降低開關(guān)損耗。這些優(yōu)勢讓功率密度更高的解決方案成為可能。當(dāng)前市場上充斥著大量不同的Si MOSFET驅(qū)動(dòng)器，而新的GaN驅(qū)動(dòng)器和內(nèi)置GaN驅(qū)動(dòng)器的控制器還需要幾年才能面世。除了簡單的專用GaNFET驅(qū)動(dòng)器（如LT8418）外，市場上還存在針對(duì)GaN的復(fù)雜降壓和升壓控制器（如LTC7890、LTC7891）。目前的四開關(guān)降壓-升壓解決方案仍有些復(fù)雜，但驅(qū)動(dòng)GaNFET并不像看起來那么困難。利用一些簡單的背景知識(shí)，可以通過調(diào)整針對(duì)Si MOSFET的控制器來驅(qū)動(dòng)GaNFET。

發(fā)表于：1/9/2025

增強(qiáng)視覺傳感器功能：3D圖像拼接算法幫助擴(kuò)大視場[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

　　摘要　　得益于出色的深度計(jì)算和紅外（IR）成像能力，飛行時(shí)間（TOF）攝像頭在工業(yè)應(yīng)用，尤其是機(jī)器人領(lǐng)域越來越受歡迎。盡管具有這些優(yōu)勢，但光學(xué)系統(tǒng)的固有復(fù)雜性往往會(huì)約束視場，從而限制獨(dú)立功能。本文中討論的3D圖像拼接算法專為支持主機(jī)處理器而設(shè)計(jì)，無需云計(jì)算。該算法將來自多個(gè)TOF攝像頭的紅外和深度數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)無縫結(jié)合，生成連續(xù)的高質(zhì)量3D圖像，該圖像具有超越獨(dú)立單元的擴(kuò)大視場。借助拼接的3D數(shù)據(jù)，應(yīng)用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)能夠徹底改變可視化及與3D環(huán)境的交互，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)在移動(dòng)機(jī)器人應(yīng)用中特別有價(jià)值。

發(fā)表于：1/4/2025

集成開/關(guān)控制器如何提升系統(tǒng)能效[電源技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

　　摘要　　本文將介紹如何使用開/關(guān)控制器和電池保鮮密封件集成解決方案，使產(chǎn)品設(shè)計(jì)在操作和生產(chǎn)過程中更加高效。具體而言，本文將詳細(xì)介紹ADI公司的集成開/關(guān)控制器在節(jié)能特性、小尺寸和高ESD額定值方面的優(yōu)勢。

發(fā)表于：1/4/2025