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气体钻井微波传输随钻监测系统软件设计[其他][其他]

国内气体钻井施工过程已开始采用微波中继传输的方式构建随钻监控系统，但目前在该施工条件下应用的配套随钻监控软件不成熟，数据解析时间长，测传速率低且无信道监管功能，制约了气体钻井的发展。针对气体现场实际需要，采用事件驱动软件架构开发配套随钻监测软件，将气体钻井施工过程中各工程参数以曲线、数值、刻度等多种方式进行人机交互，并能对井筒内微波信道进行监管，为气体钻井随钻实时监控及钻后分析研究提供了软件支撑。并且该软件的应用大幅提升监测系统测传速率，其最大测传速率达到1.194 kb/s，信道监管功能的引入可增加入井微波中继器的数量，使测传深度突破3 000 m，基本满足目前气体钻井随钻监测的需要。

发表于：9/27/2021

基于电子鼻传感器性能的互信息特征选择算法[其他][其他]

当前的互信息特征选择算法为提高泛化性能而未对专一应用领域进行优化，电子鼻传感器阵列优化作为一类特殊的特征选择问题，使用传统算法难以搜索出最优的特征子集。结合气体传感器阵列特殊的冗余性和特有的敏感性，提出了一种基于电子鼻传感器性能的互信息特征选择算法并对阵列进行优化，通过两种不同的电子鼻公开数据集验证了传感器特性对识别精度的影响，证明了所提出算法的有效性。

发表于：9/27/2021

基于优化多视角图像采集的点云分类[其他][其他]

基于二维多视角3D识别方法中，可使用多个2D投影图表示三维模型特征信息，但不同视角投影图像的特征不同，神经网络对其学习效率也有所差异。卷积神经网络能够映射图像的特征，可用此方法分析这个问题。混合视角数据集分析不同视角投影特征在卷积神经网络中的重要性，根据重要性的不同优化混合视角数据集的采集密度。最终实验结果表明，不同视角产生的二维图像分类准确率不一样，其中俯视角度投影的分类准确率最差，优化后的数据集在相同神经网络模型下达到了最优分类准确率。

发表于：9/27/2021

云数据中心基于皮尔逊相关系数的虚拟机选择策略[其他][其他]

提出了云数据中心基于皮尔逊相关系数的虚拟机选择策略(Pearson Correlation coefficient Virtual Machine Selection，PC-VMS)。PC-VMS把统计学中的皮尔逊相关系数应用于虚拟机CPU历史利用率数据，建立了衡量每对虚拟机CPU利用率之间的相关性的数学模型；PC-VMS会获取每对虚拟机最近n次的CPU利用率，根据输入的两组数据来计算皮尔逊相关系数，最后在一组相关性最高的虚拟机中选择一个CPU利用率最高的进行迁移，随后结合虚拟机放置策略分配到新的目标物理主机上。仿真结果表明，PC-VMS与CloudSim4.0内置的虚拟机选择策略相比，各类性能指标都有改善，PC-VMS可以为企业节能云数据中心的构造提供参考。

发表于：9/27/2021

基于非正交波形的超奈奎斯特采样[其他][其他]

针对超奈奎斯特(Faster-than-Nyquist，FTN)系统，提出了基于非正交波形编码的超奈奎斯特采样，并与传统的正交波形FTN和传统的正交Nyquist系统进行了对比分析。在99.99%的功率带宽和5次迭代检测译码的条件下，仿真结果表明：相比于升余弦的正交波形FTN系统，基于高斯和扩展高斯(Extended Gaussian Functions，EGF)脉冲成形的非正交波形FTN系统可以获得4.4 dB的成形增益，同时由于良好的时频聚焦特性，其均衡复杂度只是升余弦的1/16。

发表于：9/27/2021

5G公网与专网融合场景的关键技术研究[通信与网络][5G]

介绍了3GPP R16标准中提出的非公共网络技术(Non -Public Network，NPN)的两种组网方式和应用现状，分析了企业对5G专网的需求以及公专融合的趋势。结合NPN与公共陆地移动网(Public Land Mobile Network，PLMN)部署的关系，提出了两种典型的5G公网和专网融合部署模式：连续模式、重叠模式。并针对两种模式下需要重点解决的业务连续性和并发连接问题，介绍了3GPP R17标准中提出的两种技术方案。

发表于：9/27/2021

基于改进型极限学习机的电子鼻气体浓度检测[其他][其他]

针对目前电子鼻应用于气体污染物浓度检测时难以达到理想精度的问题，提出基于粒子群算法与人工蜂群算法的极限学习机(Particle Swarm Optimization and Artificial Bee Colony algorithm based Extreme Learning Machine，PSOABC-ELM)算法，通过改进极限学习机输入层与隐含层权值和隐含层阈值随机的缺陷，提高电子鼻浓度检测的精度。将PSOABC-ELM算法与其他算法进行比较，并在公开数据集上进行验证。实验结果表明，PSOABC-ELM算法用于电子鼻气体浓度检测时比其他算法精准度更高，检测结果误差更小，模型稳定性更强，为电子鼻气体浓度检测提供了一种新的方法。

发表于：9/27/2021

基于LabVIEW和FPGA的半实物仿真平台的设计与实现[其他][其他]

针对电力电子本科或研究生教学实验，基于LabVIEW和简易FPGA板卡，设计了一种高性价比的电力电子半实物实时仿真教学实验平台。仿真平台系统由上位机和模型运算单元FPGA板卡组成，人机界面及实验波形数据显示基于LabVIEW软件平台编制，通过以太网实现与FPGA板卡数据交换，平台系统可以进行多种电路拓扑模型的下载安装和HIL实时仿真实验。

发表于：9/27/2021

一种用于电池管理系统的高压多路选择器[电源技术][其他]

高压多路选择器是电池管理系统的重要组成部分，目前研究的高压多路选择器会给电池引入漏电流，影响电池电压检测精度。为了降低高压多路选择器开关控制信号对电池的漏电流影响，提高电压检测精度，设计了一种新型栅极驱动型高压开关。该高压开关采用了栅极自举结构，可以直接级联，并且开关控制信号不对信号源引入漏电流。最后采用0.5 μm 40 V BCD工艺，搭建一个7路高压多路选择器进行了仿真验证。后仿真结果表明，高压开关相邻信道的隔离度为-47 dB@1 MHz，最大输入电压35 V，电路版图面积1.2 mm×1.5 mm，满足应用场合。

发表于：9/27/2021

一种超低输入共模电压的动态比较器电路设计[其他][其他]

为了适应物联网低功耗的应用场景，并满足低电源电压和低输入共模电压的工作要求，提出了一种适用于超低输入共模电压的双正反馈回路动态比较器。该比较器采用时序开关控制输入输出，解决了传统动态比较器在输入电压低于阈值电压时无法正常工作的问题，增大了输入动态范围；电源到地之间仅堆叠两级MOS管，降低了最小电源电压；引入两个正反馈回路，提高了分辨率。采用TSMC 180 nm CMOS工艺设计和验证，仿真结果表明，在电源电压为900 mV，差模电压为1 mV情况下，提出的比较器最低共模电压为51 mV，与传统StrongARM动态比较器和DoubleTail动态比较器相比，分别降低了374 mV和264 mV；当输入共模电压低于阈值电压时，在中等的功耗下实现了最低的延时。

发表于：9/27/2021

基于SiP封装的DDR3时序仿真分析与优化[其他][其他]

针对DDR3系统设计对时序要求的特殊性，对某一SiP(System in Package)中DDR3封装和基板设计进行时序仿真和优化，通过仿真指导设计，提高SiP产品DDR3的设计成功率，减少设计周期。通过ANSYS SIwave软件提取信号S参数，再经过Cadence SystemSI软件搭建拓扑进行时序仿真分析，利用信号完整性相关理论，讨论信号时序与波形的关系，结合版图分析，给出实际的优化方案，并经过仿真迭代验证，最终使所设计的DDR3满足JEDEC协议中的时序要求。

发表于：9/27/2021

面向SoC的SRAM读出电路加固设计[其他][其他]

SRAM存储器在SoC芯片中的应用已经越来越普遍，存储单元的加固设计已成为抗辐射SoC芯片设计首要考虑的问题之一。提出了两种SRAM读出电路的加固结构，分别从读出电路结构、数据读出速度和抗单粒子翻转能力等方面进行了对比。两种读出结构的SRAM均有较好的抗单粒子能力，但相比较单模双互锁结构的SRAM，双模双互锁读出结构的SRAM读出时间更短。

发表于：9/27/2021

基于注意力特征金字塔的轻量级目标检测算法[其他][其他]

基于深度学习的目标检测算法因其模型复杂度和对计算能力的要求，难以部署在移动设备等低算力平台上。为了降低模型的规模，提出一种轻量级目标检测算法。该算法在自顶向下的特征融合的基础之上，通过添加注意力机制构建特征金字塔网络，以达到更细粒度的特征表达能力。该模型以分辨率为320×320的图像作为输入，浮点运算量只有0.72 B，并在VOC数据集上取得了74.2%的mAP，达到了与传统单阶段目标检测算法相似的精度。实验数据表明，该算法在保持了检测精度的同时显著降低了模型运算量，更适合低算力条件下的目标检测。

发表于：9/27/2021

一种基于成词率和谱聚类的电力文本领域词发现方法[其他][其他]

考虑到当前电力行业仍缺少有效的领域词发现方法，以电力行业科技项目文本为原始语料库，将基于互信息与左右熵的统计特征与传统语言构词规则特征相融合，提出了电力文本成词率的概念。所提方法首先利用成词率对电力文本进行无监督筛选得到初始候选词集，然后对候选词集进行文本切片算法和常用词过滤操作，最后进行词嵌入和谱聚类得到最终所需的电力文本领域词。实验结果表明，所提出的方法准确有效，为电力文本的领域词发现提供了一种新方法。

发表于：9/27/2021

人工智能与区块链技术融合发展研究[人工智能][其他]

人工智能(AI)、区块链作为新一代信息技术发展的重要领域，已成为国家战略性前沿技术。随着人工智能和区块链技术的齐驱并进，在不断突破自身领域技术发展、推动产业转型升级的同时，也面临着数据孤岛、技术壁垒高、算力成本高等问题。结合人工智能和区块链技术特点，从数据共享、算法共享、算力供给等6大融合关键点进行剖析，并对两者融合发展能够解决的技术难题进行了初步探究，为助推新一代信息技术向多元化、智能化、安全化发展提供参考。

发表于：9/27/2021