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不同的神经元之间具有异质性,动力学特性也有很大不同,因此异质神经元之间的耦合是一个有价值的研究方向。该文利用Fitzhugh-Nagumo (FN)神经元和Hindmarsh-Rose (HR)神经元构造一个局部有源忆阻耦合异质神经元。对局部有源忆阻耦合异质神经元的分岔图、谱熵和… …   相似文献
8522.
在摩尔定律的推动下,工艺节点在不断演进,集成电路设计复杂度也在不断增加,电子设计自动化(EDA)技术面临着来自运行时间与计算资源等诸多方面的挑战。为了缓解这些挑战,机器学习方法已被纳入EDA工具的设计流程中。与此同时,鉴于电路网表作为图形数据的本质,图神经网络(GNN)在EDA流… …   相似文献
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为了提升目标检测性能,解决多目标和多用户之间的自干扰和互干扰问题,基于串行时分互补码-码分多址(CC-CDMA)技术提出一种雷达通信一体化系统。首先,借用码分复用机理在发射端通过广义普洛黑-修-莫尔斯(GPTM)序列调整互补码中不同子序列对不同时间片上信号的扩频顺序,生成雷达通信… …   相似文献
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为了解决传统通信-感知融合网络模式对地面基础设施的依赖,针对复杂场景下通感融合网络系统功耗较大、信号阻塞、覆盖盲区等问题,提出了一种无人机搭载边缘计算服务器与雷达收发器辅助通感融合网络。首先,在满足用户传输功率、雷达估计信息率、任务卸载比例限制的条件下,通过联合优化无人机雷达波束… …   相似文献
李斌  彭思聪  费泽松 《通信学报》2023,44(9):228-237
8525.
图计算广泛应用于社交网络分析、推荐系统等诸多关键领域,然而,传统的大规模图计算系统面临冯诺依曼架构下访存带来的性能瓶颈。新型存内计算架构成为加速大规模图计算非常有前景的方案,尤其是非易失自旋磁存储器(MRAM)具备超高耐擦写性和超快写入等优点,可使图计算的存内实现更为高效。实现这… …   相似文献
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当前6G相关概念并未统一,亟待一致性的认知和定义,学术和产业界对6G的发展全貌和相关领域研究进展缺少清晰认识。为此,构建了6G知识库及知识体系。首先,对现有6G学术文献进行自动化筛选和结构化存储;其次,在对文本数据进行标注和规范化的基础上构建了6G知识库;再次,利用6G知识库实现… …   相似文献
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该文提出一个面向大规模可编辑逻辑门阵列(FPGA)的开源布局布线框架OpenPARF。该框架基于深度学习工具包PyTorch实现,支持GPU大规模并行计算求解。在布局算法方面,该文设计了一种新型非对称多静电场系统,对FPGA布局问题进行建模。在布线算法方面,该文支持对FPGA可编… …   相似文献
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基于存算一体(CIM)架构的激活函数模拟实现方式使得神经网络变得更加接近非线性模型,针对其中Tanh函数负值难处理的问题,该文提出一种高速、高精度绝对值运算电路。该电路将输入电压经过比较器结果判断选择是否输出,利用反相比例取反电路控制负压输入并转换为正压通过开关输出,实现了离散输出功能的绝对值运算处理。与传统利用二极管全波整流绝对值电路相比,该电路有效避免了二极管难集成的问题,且速度快、功耗低、整体面积小。基于55 nm CMOS工艺进行设计,结果表明,在50 ns工作时钟周期下,经过绝对值电路转化后的输出电压与输入电压误差控制在1%以内,比较器的输出延时为5 ns,零点区域放大电压误差小于400 µV。在1.2 V电源电压下,功耗为670 µW,版图面积为4 447 µm2。… …   相似文献
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传统电力电子变换器设计多采用顺序设计法,依赖人工经验。近年来,电力电子自动化设计可通过计算机快速优化设计电力电子系统而备受关注。该文以有源中点钳位(ANPC)逆变器的效率优化设计为例,提出一种基于深度强化学习(DRL)的电力电子自动化设计方法,可实现在变换器设计需求变化时,根据设… …   相似文献
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类脑芯片中的脉冲神经网络(SNNs)具有高稀疏性和低功耗的特点,在视觉分类任务中存在应用优势,但仍面临对抗攻击的威胁。现有研究缺乏对网络部署到硬件的量化过程中鲁棒性损失的度量方法。该文研究硬件映射阶段的SNN权重量化方法及其对抗鲁棒性。建立基于反向传播和替代梯度的监督训练算法,并… …   相似文献
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我国是全球糖尿病患病人数最多的国家,患病人数仍在持续快速增长,糖尿病已成为我国重大公共卫生问题。该文关注的糖尿病健康管理对话系统服务于糖尿病患者,为患者解答日常生活中糖尿病相关问题,而目前缺乏用于训练对话系统模型的糖尿病相关数据。基于此,该文构建了首个标注体系完整的糖尿病健康管理… …   相似文献
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命名实体识别(NER)是自然语言处理领域的一个重要任务,用于在文本中识别实体并将其分类为预定义的类型。乌兹别克语(简称乌语)命名实体识别在国内外相关研究中处于初级阶段,目前为止尚没有公开、通用的乌语命名实体识别数据集,导致了乌语命名实体识别的进展受到了限制。该文旨在构建一个基于乌兹别克语新闻文本的NER数据集,收集了500篇乌兹别克语新闻文章,并人工标注了其中的人名、地名和组织机构名。随后,利用实体命名识别的主流深度学习模型在该数据集上进行了实验与比较分析。实验结果表明,主流深度学习模型的F1值均在90%以上,证明了该文构建的数据集的有效性和可用性。该文旨在推动乌语命名实体识别领域的研究发展,为该领域提供数据集和基线模型,以扩展相关研究。… …   相似文献
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