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具有自主學(xué)習(xí)與記憶功能的智能政務(wù)問答系統(tǒng)研究[人工智能][消費(fèi)電子]

任務(wù)型問答系統(tǒng)一旦構(gòu)建好，通常是固定不變的，能回答的問題非常有限，難以滿足用戶的需求。對此，提出一種自動實時更新知識庫的方法，當(dāng)用戶提了一個問答系統(tǒng)回答不了的問題，系統(tǒng)會把該問題自動發(fā)送給人工客服，人工客服利用專業(yè)知識回復(fù)后，系統(tǒng)能夠自動實時獲取用戶提的問題和人工客服回復(fù)的答案，并把這個問答對自動實時更新到知識庫，之后如果其他用戶提了類似的問題，問答系統(tǒng)就能夠快速給出對應(yīng)的答案。以政務(wù)領(lǐng)域的問答系統(tǒng)為例，應(yīng)用文本向量化方法ERNIE構(gòu)建知識庫自動實時更新的問答系統(tǒng)。經(jīng)過計算機(jī)實驗證明，提出的方法能夠?qū)崿F(xiàn)知識庫自動實時更新，構(gòu)建的問答系統(tǒng)具有自主學(xué)習(xí)與記憶功能，提高了任務(wù)型問答系統(tǒng)的智能化水平。

發(fā)表于：2/20/2024 11:19:00 AM

融合GhostNet的YOLOv5垃圾分類方法[人工智能][通信網(wǎng)絡(luò)]

垃圾分類是建設(shè)生態(tài)文明的重要一環(huán)，為解決重量級模型難以部署移動端設(shè)備的問題，提出基于YOLOv5網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)的垃圾圖像分類方法。采用融合GhostNet的主干網(wǎng)絡(luò)，用線性運(yùn)算代替?zhèn)鹘y(tǒng)卷積運(yùn)算，降低了模型的參數(shù)量，提高了模型推理速度；通過在網(wǎng)絡(luò)中加入改進(jìn)版通道注意力模塊，強(qiáng)化重要的通道特征，獲取更多深層次的特征信息；采用加權(quán)邊界融合方法，提升檢測框的定位精度。經(jīng)實驗證明，該方法在自制數(shù)據(jù)集中較原模型的精度提高了8.5%，參數(shù)量減少了46.7%，平均推理速度提高了1.22 ms，實現(xiàn)了精度和推理速度的綜合提升。

發(fā)表于：2/20/2024 11:12:00 AM

量子通信與ICT體系融合分析和標(biāo)準(zhǔn)化趨勢綜述[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

標(biāo)準(zhǔn)化在支撐產(chǎn)業(yè)發(fā)展、促進(jìn)科技進(jìn)步中具有基礎(chǔ)性、引領(lǐng)性作用，同時也為行業(yè)發(fā)展研究提供了新的視角。基于國內(nèi)外量子保密通信標(biāo)準(zhǔn)成果和進(jìn)展，結(jié)合重大基礎(chǔ)設(shè)施、關(guān)鍵應(yīng)用的實踐和新一代ICT技術(shù)的需求，探討分析了量子通信與ICT體系融合的特征，并發(fā)現(xiàn)量子通信與5G、云平臺、物聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵ICT技術(shù)的融合是未來重要發(fā)展趨勢，特別在量子通信與ICT技術(shù)融合實踐已經(jīng)呈現(xiàn)領(lǐng)先于標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)展的趨勢下，急需優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)布局，推動相關(guān)場景應(yīng)用，促進(jìn)量子通信這一未來產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

發(fā)表于：2/20/2024 11:01:00 AM

基于深度學(xué)習(xí)的無監(jiān)督領(lǐng)域自適應(yīng)語義分割算法綜述[人工智能][消費(fèi)電子]

隨著現(xiàn)代生活逐步智能化，越來越多的應(yīng)用需要從圖像中推斷相應(yīng)的語義信息再進(jìn)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(yīng)用。目前的語義分割模型利用大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行有監(jiān)督訓(xùn)練能達(dá)到理想的性能，但模型對與訓(xùn)練數(shù)據(jù)不同分布的數(shù)據(jù)進(jìn)行推理時，其性能嚴(yán)重下降。這意味著一旦應(yīng)用場景發(fā)生變化，就需對新場景的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注。模型重新利用新數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，才能達(dá)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(yīng)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(yīng)語義分割算法的前沿進(jìn)展，并對未來研究方向進(jìn)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(jìn)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(xué)、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(yīng)用程序編程接口的性能進(jìn)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(yīng)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(jìn)行集成，通過CAN總線與中心機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，實現(xiàn)星上各單機(jī)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(yīng)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(biāo)準(zhǔn)、集成度高、擴(kuò)展性強(qiáng)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(yīng)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(wù)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(xì)闡述了模飛自動化測試系統(tǒng)，包括測試任務(wù)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(yīng)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(dá)、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(dǎo)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(jìn)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(yùn)算復(fù)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(jìn)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(jìn)射頻信號與HMC830LP6GE鎖相環(huán)輸出細(xì)步進(jìn)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(jìn)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(jìn)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(yīng)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