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自適應(yīng)跨平臺PSS中間件架構(gòu)及開發(fā)[可編程邏輯][消費電子]

芯片工藝、規(guī)模不斷在提升，所包含的功能越來越復(fù)雜。多核、多線程中央處理器（Central Processing Unit，CPU），多維度片上網(wǎng)絡(luò)（Network on Chip，NoC），高速、高密度接口，各類外設(shè)等IP（Intellectual Property）集成在芯片上系統(tǒng)（System on Chip，SoC），使芯片開發(fā)階段的仿真驗證場景極其復(fù)雜，對芯片特別是SoC開發(fā)和驗證完備性帶來巨大挑戰(zhàn)。當(dāng)前在芯片開發(fā)領(lǐng)域，便攜式測試和激勵標(biāo)準(zhǔn)（Portable Test and Stimulus， PSS）是在UVM（Universal Verification Methodology）驗證方法學(xué)基礎(chǔ)上進一步解決隨機化和跨平臺的復(fù)雜組合場景定義和代碼生成難題。

發(fā)表于：1/13/2023 11:00:00 AM

基于Darknet23和特征融合的交通標(biāo)志檢測方法[測試測量][智能交通]

道路交通標(biāo)志檢測是智能交通的重要環(huán)節(jié)之一，針對交通標(biāo)志檢測存在背景復(fù)雜、目標(biāo)較小、檢測速度慢等問題，選取工業(yè)界青睞的YOLOv3模型提出一種改進的檢測方法。利用雙向特征金字塔結(jié)構(gòu)實現(xiàn)圖像低、中、高層特征語意信息的雙向融合，提升低層預(yù)測目標(biāo)的分類和高層預(yù)測目標(biāo)的定位能力；將原模型的主干特征提取網(wǎng)絡(luò)進行改進，提出Darknet23網(wǎng)絡(luò)，以提高網(wǎng)絡(luò)的提取能力和減少計算量；根據(jù)目標(biāo)形狀的特點，使用K-means聚類算法得到用于訓(xùn)練合適的錨點框，并在邊框回歸中引入靈活性更強的L_(α-CIOU)損失函數(shù)，使網(wǎng)絡(luò)朝著預(yù)測框與真實框重疊度較高的方向去優(yōu)化。實驗結(jié)果表明，該方法在CCTSDB數(shù)據(jù)集上mAP@0.75達到86.10%、mAP@0.5：0.05：0.95達到70.017%，相比原網(wǎng)絡(luò)分別提升10.17％和5.656％，參數(shù)量減少3 622 091，速度提升8.27 f/s，且優(yōu)于SSD和Faster RCNN等主流的檢測網(wǎng)絡(luò)。

發(fā)表于：1/13/2023 10:44:00 AM

基于BERT-CNN的新聞文本分類的知識蒸餾方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

近年來，隨著大數(shù)據(jù)時代進入人類的生活之后，人們的生活中出現(xiàn)很多無法識別的文本、語義等其他數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的量十分龐大，語義也錯綜復(fù)雜，這使得分類任務(wù)更加困難。如何讓計算機對這些信息進行準(zhǔn)確的分類，已成為當(dāng)前研究的重要任務(wù)。在此過程中，中文新聞文本分類成為這個領(lǐng)域的一個分支，這對國家輿論的控制、用戶日常行為了解、用戶未來言行的預(yù)判都有著至關(guān)重要的作用。針對新聞文本分類模型參數(shù)量多和訓(xùn)練時間過長的不足，在最大限度保留模型性能的情況下壓縮訓(xùn)練時間，力求二者折中，故提出基于BERT-CNN的知識蒸餾。根據(jù)模型壓縮的技術(shù)特點，將BERT作為教師模型，CNN作為學(xué)生模型，先將BERT進行預(yù)訓(xùn)練后再讓學(xué)生模型泛化教師模型的能力。實驗結(jié)果表明，在模型性能損失約2.09%的情況下，模型參數(shù)量壓縮約為原來的1/82，且時間縮短約為原來的1/670。

發(fā)表于：1/13/2023 10:27:00 AM

智能道路標(biāo)牌系統(tǒng)設(shè)計綜述[模擬設(shè)計][智能交通]

智能標(biāo)牌系統(tǒng)是實現(xiàn)智能交通和智能城市快速發(fā)展的重要工具。傳統(tǒng)的道路標(biāo)牌只能用固定的文字、符號、顏色向交通參與者單方面?zhèn)鬟f信息，無法實現(xiàn)對交通流的有效控制和滿足人們的出行需求，智能標(biāo)牌的出現(xiàn)彌補了這些缺陷。首先對傳統(tǒng)道路標(biāo)牌的現(xiàn)狀進行了綜述，針對智能標(biāo)牌在人們出行和未來城市道路發(fā)展方面的影響，從信息感知、信息通信、低功耗不同角度分析了傳統(tǒng)標(biāo)牌的不足和智能標(biāo)牌的發(fā)展需求，闡述了智能標(biāo)牌中的關(guān)鍵技術(shù)，最后對未來的發(fā)展做了展望與總結(jié)。

發(fā)表于：1/13/2023 10:12:00 AM

數(shù)字檔案分布式應(yīng)用平臺設(shè)計研究[其他][其他]

在互聯(lián)網(wǎng)時代背景下，數(shù)字檔案建設(shè)正快速推進。但是，目前已有的數(shù)字檔案應(yīng)用系統(tǒng)在存儲容量、分布式容災(zāi)備份、有序共享及可溯源、確保安全性等方面存在明顯瓶頸。如何利用包括區(qū)塊鏈技術(shù)和分布式技術(shù)在內(nèi)的新一代信息技術(shù)研發(fā)新的數(shù)字檔案分布式應(yīng)用平臺已成為研究熱點。首先，對數(shù)字檔案分布式應(yīng)用平臺進行了需求分析。其次，進行了數(shù)字檔案分布式應(yīng)用平臺所需的區(qū)塊鏈分布式存儲模型及數(shù)字檔案移交模型等關(guān)鍵模型設(shè)計、區(qū)塊鏈賬本設(shè)計和分布式存儲集群設(shè)計。接著，設(shè)計了基于Fabric聯(lián)盟鏈和IPFS技術(shù)的數(shù)字檔案分布式應(yīng)用平臺，并給出了檔案移交及其密鑰生成的智能合約算法實現(xiàn)等環(huán)節(jié)。最后進行了系統(tǒng)測試。相關(guān)工作為數(shù)字檔案的海量分布式存儲及容災(zāi)備份、有序共享及可溯源提供了新的、更可靠的技術(shù)保障。

發(fā)表于：1/10/2023 1:48:01 PM

基于自適應(yīng)Boosting組合模型的空氣質(zhì)量預(yù)測[人工智能][其他]

針對當(dāng)前空氣質(zhì)量預(yù)測模型存在較大誤差以及單一模型在不同方面具有一定局限性，導(dǎo)致預(yù)測誤差較大的問題，提出一種自適應(yīng)Boosting組合模型。利用誤差平方和倒數(shù)法、簡單加權(quán)平均法等五種方法自適應(yīng)地賦予三個基礎(chǔ)Boosting模型權(quán)重，最終的結(jié)果按照相應(yīng)的權(quán)重疊加，達到充分發(fā)揮每個單一模型的優(yōu)勢，提高預(yù)測精度的目的。實驗結(jié)果表明，誤差平方和倒數(shù)法組合模型的表現(xiàn)最優(yōu)，采用誤差平方和倒數(shù)法計算權(quán)重的組合模型的MAE為7.124 4，RMSE為9.367 1，R2為0.863 9，優(yōu)于其他地權(quán)重組合方法以及單一的Boosting模型。該組合模型的應(yīng)用，為優(yōu)化空氣質(zhì)量預(yù)測系統(tǒng)提供了一個行之有效的方法。

發(fā)表于：1/10/2023 1:42:09 PM

融合對象和多尺度視覺特征的遙感圖像描述模型[人工智能][其他]

基于遙感圖像多尺度、無法準(zhǔn)確提取微小物體、物體類別易混淆的問題，提出了一種融合對象和多尺度視覺特征的遙感圖像描述模型(Fusion of Object and Multiscale Visual Feature，F(xiàn)O-MSV)，通過構(gòu)建的對象提取器分析文本信息，提取其中的對象信息；設(shè)計了一種多尺度交互模塊，獲取遙感圖像的多尺度視覺特征，以適應(yīng)多尺度的特點；為了充分利用對象信息并融合視覺信息，提出了一種新的對象-視覺特征融合機制，調(diào)整視覺上下文和對象上下文之間的平衡。基于該領(lǐng)域內(nèi)三個數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果表明，該模型能明顯提升描述的性能，與其他先進模型相比具有競爭力。

發(fā)表于：1/10/2023 1:34:10 PM

一種違規(guī)APP的相似推薦模型[其他][其他]

近年來，隨著手機和移動互聯(lián)網(wǎng)的普及，APP市場蓬勃發(fā)展，但也由于其廣泛性逐漸成為了違法犯罪的“重災(zāi)區(qū)”，大量仿冒APP和賭博、詐騙類APP對社會治安構(gòu)成極大的威脅。為了更加快速有效地識別仿冒APP、賭博詐騙等違法APP，從互聯(lián)網(wǎng)搜集了海量APP，基于圖像深度學(xué)習(xí)算法、文本分析算法、指標(biāo)評價算法提出了一種違規(guī)APP的相似推薦模型。該模型對APP圖標(biāo)、截圖、名稱、服務(wù)器IP、框架結(jié)構(gòu)和開發(fā)者SHA1簽名6個維度進行相似綜合評價，從30余萬個APP中發(fā)現(xiàn)了5 197個APP存在相似，關(guān)聯(lián)出55 965個相似APP，并基于異常APP庫推薦出8 233個異常APP。

發(fā)表于：1/10/2023 11:24:50 AM

基于可信計算的移動應(yīng)用靜態(tài)度量方法[其他][其他]

移動互聯(lián)網(wǎng)已逐步進入穩(wěn)定發(fā)展期，但網(wǎng)絡(luò)安全事件頻發(fā)，以惡意篡改應(yīng)用為代表的攻擊方式極大地損害了用戶的利益，威脅著網(wǎng)絡(luò)安全。針對此類問題，設(shè)計并實現(xiàn)了一種基于可信計算的移動應(yīng)用靜態(tài)度量方法，利用可信計算主動免疫機制對移動應(yīng)用的結(jié)構(gòu)和運行進行分析，保證應(yīng)用在安裝和使用過程中的合法性和完整性，有效防止應(yīng)用被篡改。

發(fā)表于：1/10/2023 11:11:32 AM

城市管理綜合執(zhí)法大數(shù)據(jù)平臺的設(shè)計與實現(xiàn)[其他][數(shù)據(jù)中心]

城市管理綜合執(zhí)法大數(shù)據(jù)平臺是基于“一庫一圖一網(wǎng)一端”的數(shù)字新基建，其以構(gòu)建智慧城市治理數(shù)據(jù)模型為核心，數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)再造為支撐，形成互聯(lián)互通、動態(tài)更新、共享開放、“到人、到點、到事”的綜合執(zhí)法大數(shù)據(jù)生態(tài)體系，推進城市治理數(shù)字化轉(zhuǎn)型，面向各執(zhí)法部門日常勤務(wù)、巡查監(jiān)管、執(zhí)法辦案、協(xié)調(diào)聯(lián)動等工作，實現(xiàn)全過程、全方位、全要素的實時采錄、實時上傳、實時監(jiān)測、實時研判、實時調(diào)度、實時考評，重塑綜合執(zhí)法業(yè)務(wù)，型塑橄欖型城市治理結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的數(shù)智提升、維基協(xié)作、綜合集成、共享開放、眾創(chuàng)共治，推動現(xiàn)有聯(lián)合執(zhí)法向基于大數(shù)據(jù)的綜合執(zhí)法轉(zhuǎn)變，全面提升感知、分析、服務(wù)、指揮、監(jiān)察“五位一體”智慧城管建設(shè)能力。

發(fā)表于：1/6/2023 5:27:49 PM