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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)人体成像技术凭借其高分辨、强穿透、易部署和高安全性,已成为SAR拓展至日常民用领域的关键技术之一.然而现有SAR人体成像方法大多针对固定场景下的静态人体目标进行合作式成像,难以满足开放场景非合作成像应用的需求… …   相似文献
桂术亮  田增山  党思航 《电子学报》2023,51(6):1677-1686
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传统Mextram模型基于雪崩倍增电流源Iavl来描述硅锗异质结双极晶体管的雪崩倍增效应,忽略了射频条件下因雪崩倍增相位延迟以及载流子传输时间延迟带来的集电结电感延迟问题.对硅锗异质结双极晶体管的雪崩倍增效应进行了研究,解释了导致器件集电结中出现电感延迟的物理机制.提出采用击穿电感和电阻分别表征器件的(Radio Frequency,RF)电感延迟特性和雪崩倍增载流子的贡献,建立考虑RF雪崩倍增效应的电感击穿等效电路模型,并嵌入到Mextram 505.00模型中.基于S参数来描述改进模型的验证结果,与传统模型相比,改进模型在应用频率小于35 GHz条件下,显著改善了硅锗异质结双极晶体管的增益和输出阻抗的精度,且不会对器件模型的直流特性拟合精度产生负面影响.同时从改进模型的电子击穿电感Ljcn、电子击穿电阻Rjcn、输出曲线、增益参数和输出阻抗中提取等效电路模型的敏感参数Aem和Vg.结果表明,基于RF电感击穿等效电路的Mextram 505.00改进模型可以更精确地预测射频条...… …   相似文献
刘静  郑少华  刘茵 《电子学报》2023,51(6):1493-1499
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在实际场景中,接收机截获的雷达脉冲信号信噪比较低、多径干扰明显,从中提取的辐射源指纹特征存在畸变,给雷达辐射源个体识别带来严峻挑战.针对该问题,本文提出一种两阶段的信号处理方法.在第一阶段,以精确的脉冲对齐和迭代加权积累提高信号质量,解决低信噪比问题.在第二阶段,定义信号频谱相邻… …   相似文献
刘钊  马爽  张梦杰  柳征 《电子学报》2023,51(6):1654-1665
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本文研究了一种用于5G通信的射频微系统与天线一体化三维扇出型集成封装技术.通过在玻璃晶圆上使用双面布线工艺,实现毫米波天线阵列的制作.将TSV转接芯片与射频芯片倒装焊在玻璃晶圆上,再用树脂材料进行注塑,将玻璃晶圆与异构芯片重构成玻璃与树脂永久键合的晶圆.减薄树脂晶圆面漏出TSV转… …   相似文献
夏晨辉  王刚  王波  明雪飞 《电子学报》2023,51(6):1572-1580
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由大电流硅绝缘栅双极型晶体管(Silicon Insulated-Gate Bipolar Transistor,Si IGBT)和小电流碳化硅金属-氧化物-半导体场效应晶体管(Silicon Carbon Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effe… …   相似文献
周郁明  穆世路  杨华  王兵  陈兆权 《电子学报》2023,51(6):1468-1473
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中文旅游问题匹配的目标是发现两个相似的问题,然而,在自然语言字面表达中存在多样性,且一个旅游问题通常又包括多个方面信息。因此,采用单一的相似度计算方法将导致信息获取不够完整、有用信息丢失、问题匹配不准确等问题。该文探讨利用答案作为辅助信息,通过多种句子相似度函数,抽取问题中不同方… …   相似文献
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方面级情感分析作为情感分析的一项细粒度任务,具有非常高的研究价值。方面词和对应的情感词之间的联系对于确定情感极性起着至关重要的作用。先前的研究大多仅利用一种注意力机制来关注句子和目标之间的联系,未考虑到词性中包含的情感信息。为解决这一问题,该文提出了一种基于ELMo的混合注意力网络(ELMo-based Hybrid Attention Network, EHAN)。与现有网络不同的是,模型不仅将ELMo与Transformer网络相结合来捕获文本信息的情感特征,还利用词性注意力机制对词性和单词进行交互获得方面与情感词之间的联系。在公开数据集上的实验结果表明,EHAN与基准模型相比在准确率和Macro-F1值上都有显著提升,证明该方法可有效改善方面级情感分析的性能。… …   相似文献
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基于模型的强化学习方法利用已收集的样本对环境进行建模并使用构建的环境模型生成虚拟样本以辅助训练,因而有望提高样本效率.但由于训练样本不足等问题,构建的环境模型往往是不精确的,其生成的样本也会因携带的预测误差而对训练过程产生干扰.针对这一问题,提出了一种可学习的样本加权机制,通过对… …   相似文献
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在三维视觉任务中, 三维目标的未知旋转会给任务带来挑战, 现有的部分神经网络框架对经过未知旋转后的三维目标进行识别或分割较为困难. 针对上述问题, 提出一种基于自监督学习方式的矢量型球面卷积网络, 用于学习三维目标的旋转信息, 以此来提升分类和分割任务的表现. 首先, 对三维点云… …   相似文献
陈康鑫  赵杰煜  陈豪 《自动化学报》2023,49(6):1354-1368
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随着软件的复杂程度越来越高,对漏洞检测的研究需求也日益增大.软件漏洞的迅速发现和修补可以将漏洞带来的损失降到最低.基于深度学习的漏洞检测方法作为目前新兴的检测手段,可以从漏洞代码中自动学习其隐含的漏洞模式,节省了大量人力投入.但基于深度学习的漏洞检测方法尚未完善,其中函数级别的检… …   相似文献
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关系抽取是信息抽取的核心任务,如何从海量的中文短文本中快速准确地抽取出重要的关系特征,成为中文短文本关系抽取任务的难点。针对这一问题,该文提出一种基于注意力机制的双向门控循环(Bidirectional Gated Recurrent Units, BiGRU)神经网络模型TFLS-BiGRU-ATT来对中文短文本中的关系特征进行抽取。首先,该模型使用所提出的文本定长选择(Text Fixed Length Selection, TFLS)策略对关系文本进行定长处理,然后利用双层BiGRU网络对定长文本进行关系特征提取,再通过所提出的注意力机制对关系特征进行权重的相应分配,最终对不同权重的特征信息进行实体间关系的抽取。基准实验的结果表明,TFLS-BiGRU-ATT模型在DuIE、COAE-2016-Task3、FinRE、SanWen四个具有不同特征的中文短文本数据集上获得的F1值分别达到93.62%、91.38%、49.35%、62.98%,显著优于对比模型。此外,还通过消融实验和定长选择实验进一步验证TFLS-BiGRU-ATT模型能够有效地提高中文短文本关...… …   相似文献
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时间序列一般是指对某种事物发展变化过程进行观测并按照一定频率采集得出的一组随机变量。时间序列预测的任务就是从众多数据中挖掘出其蕴含的核心规律并且依据已知的因素对未来的数据做出准确的估计。由于大量物联网数据采集设备的接入、多维数据的爆炸增长和对预测精度的要求愈发苛刻,经典的参数模型… …   相似文献
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以神经网络为代表的人工智能技术在计算机视觉、模式识别和自然语言处理等诸多应用领域取得了巨大的成功,包括谷歌、微软在内的许多科技公司都将人工智能模型部署在商业产品中,以提升服务质量和经济效益。然而,构建性能优异的人工智能模型需要消耗大量的数据、计算资源和专家知识,并且人工智能模型易… …   相似文献
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