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基于知識圖譜和協(xié)同過濾算法的多頭注意力網(wǎng)絡(luò)

基于知識圖譜和協(xié)同過濾算法的多頭注意力網(wǎng)絡(luò)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

當前基于知識圖譜的推薦方法大多聚焦于知識關(guān)聯(lián)的編碼機制,往往忽視了用戶-物品交互中潛在的關(guān)鍵協(xié)同信號,導(dǎo)致現(xiàn)有模型學(xué)習(xí)到的嵌入向量無法有效地表達用戶和物品在向量空間中的潛在語義。為解決這一問題,提出一種融合知識圖譜和協(xié)同過濾的多頭注意力網(wǎng)絡(luò)——協(xié)同知識感知多頭注意力網(wǎng)絡(luò)(CKAN-MH)。該網(wǎng)絡(luò)在傳統(tǒng)的CKAN模型的基礎(chǔ)上引入多頭注意力機制,以自適應(yīng)地關(guān)注不同特征的子集,通過動態(tài)調(diào)整注意力權(quán)重,對尾實體進行差異化加權(quán)處理。引入多頭注意力機制后,模型能夠更全面地捕捉數(shù)據(jù)中隱含的復(fù)雜關(guān)系與模式,進而顯著提升推薦系統(tǒng)的性能表現(xiàn)。此外,還在三個真實數(shù)據(jù)集上應(yīng)用CKAN-MH模型進行實驗評估。實驗結(jié)果表明,CKAN-MH模型在性能上優(yōu)于當前多個主流先進基線模型,驗證了該模型的有效性和優(yōu)越性。

發(fā)表于:8/14/2025 2:23:00 PM

基于變步長LMS的多普勒雷達回波信號處理方法

基于變步長LMS的多普勒雷達回波信號處理方法[測試測量][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對復(fù)雜電磁環(huán)境下多普勒雷達回波信噪比較低導(dǎo)致難以處理的問題,提出一種基于改進箕舌線函數(shù)的變步長LMS自適應(yīng)噪聲對消方法。通過在原本的步長迭代公式和濾波器權(quán)系數(shù)迭代中添加反饋量來提高算法整體的抗干擾性能,在步長迭代中添加補償量來加快算法初期的迭代速度。仿真結(jié)果表明在0至-10 dB信噪比下,所提算法能夠有效還原含噪信號中的目標信號,誤差均方值最小為0.004 5,最大相關(guān)系數(shù)為0.95,最大輸出信噪比為10.60dB。實測結(jié)果表明所提方法在雷達回波信號降噪方面的性能突出,均方誤差最小為0.005 5,在實際電磁信號降噪處理中具有適應(yīng)性和有效性。

發(fā)表于:8/14/2025 2:14:00 PM

基于變量地址的DCS平臺下裝技術(shù)研究

基于變量地址的DCS平臺下裝技術(shù)研究[測試測量][智能電網(wǎng)]

依據(jù)核電廠控制系統(tǒng)運行場景,分析了一類基于變量地址的DCS平臺在下裝工程組態(tài)數(shù)據(jù)時存在的問題,研究了一種無擾的增量下裝技術(shù),包括工程組態(tài)軟件、控制器、數(shù)據(jù)服務(wù)及人機接口的優(yōu)化改進。通過設(shè)計驗證及實際工程應(yīng)用表明所研究的增量下載方案可有效回收空閑地址位,確定變量地址與變量名稱的對應(yīng)關(guān)系,防止現(xiàn)場數(shù)據(jù)錯位及執(zhí)行機構(gòu)誤動作,提高DCS的運行效率及核電廠的運行安全性。

發(fā)表于:8/14/2025 2:03:00 PM

智能水位標尺監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計實現(xiàn)

智能水位標尺監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計實現(xiàn)[測試測量][安防電子]

隨著目前深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,通過視頻來監(jiān)測水位成為近年來的研究熱點,為了提高對城市河道、水庫等地水位高度檢測的準確性,提出了一種5G智能水位標尺監(jiān)測系統(tǒng),主要介紹以星宸SSC338G為核心的硬件設(shè)計和一種基于YOLOv8n改進的水位監(jiān)測方法。首先用于識別水尺方位,再對水尺圖像進行灰度化和二值化處理,最后通過YOLOv8n識別水尺上的字符及刻度信息,分析計算水位數(shù)據(jù)。通過引入注意力機制EMA和更換損失函數(shù)Focal-EIoU,使得改進后的模型參數(shù)量減少了21%,模型大小減少了17%,浮點運算次數(shù)減少了21%。根據(jù)與人眼實際對比實驗,證明該模型精度符合要求,總體實現(xiàn)了智能水尺設(shè)計要求。

發(fā)表于:8/14/2025 1:53:00 PM

探索分布式仿真方法加速Chiplet系統(tǒng)級驗證

探索分布式仿真方法加速Chiplet系統(tǒng)級驗證[EDA與制造][工業(yè)自動化]

隨著人工智能(AI)和高性能計算領(lǐng)域?qū)π酒懔π枨蟮脑鲩L,Chiplet方案正日益受到行業(yè)重視。然而Multi-Die系統(tǒng)復(fù)雜性和規(guī)模的擴大導(dǎo)致仿真消耗服務(wù)器資源大、驗證交付周期延長等。為解決這些問題,分析了傳統(tǒng)的三步法和Socket驗證方法,重點探索了Cadence分布式仿真方案,基于某實際Chiplet項目將系統(tǒng)級仿真任務(wù)分解成多個子Die并行執(zhí)行的仿真實例,從服務(wù)器內(nèi)存、跨服務(wù)器通信延遲、同步時間精準調(diào)控、信號連接開始時間及信號連接數(shù)量等多個方面探索了分布式仿真提效的措施,實現(xiàn)了超大規(guī)模Chiplet系統(tǒng)級RTL仿真和回歸效率提升。

發(fā)表于:8/14/2025 1:44:00 PM

XR芯片系統(tǒng)的EMU全場景AVIP快速迭代驗證方案

XR芯片系統(tǒng)的EMU全場景AVIP快速迭代驗證方案[EDA與制造][工業(yè)自動化]

隨著XR領(lǐng)域的不斷發(fā)展,市場對全功能和更高性能的復(fù)雜XR芯片系統(tǒng)需求越來越強烈。需求傳導(dǎo)到芯片設(shè)計環(huán)節(jié),呈現(xiàn)出芯片規(guī)模和復(fù)雜度增加的態(tài)勢,給芯片驗證收斂帶來的挑戰(zhàn)也同時不斷增大。如何在投片前做到關(guān)鍵指標驗證收斂,是每個芯片工程師和項目經(jīng)理面對的難題。在XR芯片研發(fā)領(lǐng)域,為了解決這一難題,提出EMU全場景AVIP快速迭代驗證方案,其中EMU設(shè)備采用Cadence Palladium Z2,AVIP在Cadence VIP的基礎(chǔ)上,適配Palladium Z2 EMU環(huán)境,對接PCIe、MIPI、USB、UART等不同接口,并滿足仿真加速、數(shù)據(jù)比對等需求。通過在XR芯片系統(tǒng)中EMU全場景AVIP快速迭代驗證方案的應(yīng)用,有效提升驗證收斂效率,為芯片的成功交付做到了有力支撐。

發(fā)表于:8/14/2025 1:35:00 PM

基于Cadence軟件平臺的分布式電源噪聲仿真方法研究

基于Cadence軟件平臺的分布式電源噪聲仿真方法研究[EDA與制造][工業(yè)自動化]

為了縮短采用PowerSI提取電源S參數(shù)的建模時間,提高芯片內(nèi)部功能模塊電源仿真的精度,進一步識別敏感區(qū)域電源噪聲,引入了一種基于封裝電源的分布式建模及電源噪聲實測點確定方法。用該方法研究了系統(tǒng)處理芯片內(nèi)部功能模塊的電源仿真,發(fā)現(xiàn)在時域電源仿真的噪聲中,同一數(shù)據(jù)流流經(jīng)功能近似的電源模塊產(chǎn)生的電源噪聲存在相似性。在此基礎(chǔ)上,建立電源分布式模型,將功能近似的電源模塊進行分組,并將分組后的封裝電源S 參數(shù)模型和die內(nèi)RC模型融入到電源時域噪聲仿真中,然后根據(jù)仿真結(jié)果確定封裝bump處敏感區(qū)域噪聲實測點的位置。通過仿測對比發(fā)現(xiàn),在噪聲頻域主頻點對齊的條件下,噪聲時域的仿測誤差小于6%,驗證了所提分布式仿真方法的有效性。

發(fā)表于:8/14/2025 1:26:00 PM

基于Innovus COD的高效時鐘樹綜合方法及應(yīng)用

基于Innovus COD的高效時鐘樹綜合方法及應(yīng)用[EDA與制造][工業(yè)自動化]

基于Cadence Innovus 時鐘樹綜合與優(yōu)化引擎COD,提出了一種對于spec文件優(yōu)化精簡的方案(auto_spec flow),該方案省去了工具自動生成的spec中冗余的內(nèi)容,并根據(jù)各命令類型進行重新排序,方便用戶進行spec文件的閱讀與管理。此外auto_spec flow還考慮了時鐘樹綜合中常見的問題,如DFT時鐘對功能時鐘的影響,以及generated_clock對主時鐘的影響,分別添加了DFT時鐘處理腳本,以及generated_clock自動識別處理功能。實驗結(jié)果表明,auto_spec flow能夠有效地提升工作效率,縮短時鐘latency,提升時鐘質(zhì)量,并對芯片PPA的提升具有重要意義。

發(fā)表于:8/14/2025 1:16:00 PM

Voltus Insight AI 在高性能CPU核物理實現(xiàn)上的全流程應(yīng)用

Voltus Insight AI 在高性能CPU核物理實現(xiàn)上的全流程應(yīng)用[EDA與制造][工業(yè)自動化]

隨著高性能計算芯片設(shè)計向先進工藝節(jié)點演進,芯片集成度的飛躍式增長使得晶體管密度突破每平方毫米數(shù)億門級,導(dǎo)致電源分配網(wǎng)絡(luò)(PDN)的金屬線寬持續(xù)收窄,通孔電阻呈非線性上升,加上高密度邏輯單元在吉赫茲級時鐘頻率下的同步翻轉(zhuǎn)行為,顯著加劇了電壓降(IR Drop)風險?;贑adence Voltus Insight AI feature,提出了一種針對高性能CPU核的物理實現(xiàn)的全流程電壓降優(yōu)化方案,通過整合AI驅(qū)動的IR感知布局(IR-Aware Placement)、電源網(wǎng)絡(luò)加強(reinforce_pg)及Watch Box修復(fù)技術(shù),能夠動態(tài)預(yù)測電源網(wǎng)格的電流分布熱點,對高功耗邏輯單元進行擺放優(yōu)化,實現(xiàn)IR 熱點區(qū)域的提前預(yù)防和高效修復(fù)。結(jié)果表明,在相同條件下,不僅能節(jié)約時間,提高效率,電壓降修復(fù)率也從過去的66%顯著提升至96%,同時避免了時序(Timing)與設(shè)計規(guī)則(DRC)的惡化。

發(fā)表于:8/13/2025 5:17:00 PM

Virtuoso Schematic Migration在模擬電路遷移中的應(yīng)用

Virtuoso Schematic Migration在模擬電路遷移中的應(yīng)用[EDA與制造][工業(yè)自動化]

設(shè)計在不同工藝節(jié)點之間的遷移是每位IC設(shè)計師都非常關(guān)注的熱點問題。為了幫助IC設(shè)計師解決這一問題,Cadence攜手全球各大晶圓代工廠,開發(fā)出新的技術(shù),以高效地將電路圖遷移到新的節(jié)點,并使用更新的分析工具來確保獲得最佳結(jié)果。Virtuoso Schematic Migration(VSM)是Virtuoso Studio IC23.1中基于Schematic XL的一個先進的電路遷移平臺??梢詭椭こ處熆焖俚貙⒆约旱脑O(shè)計在不同工藝間進行遷移,以大幅度縮減電路設(shè)計周期,提高研發(fā)效率。該工具不僅支持多個library之前的協(xié)同遷移,同時也支持電路頂層的hierarchy遷移,在不同晶圓廠商工藝間遷移時也能自動解決器件pin錯位的問題。

發(fā)表于:8/13/2025 5:09:00 PM

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