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計(jì)及可再生能源接入配電網(wǎng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)和優(yōu)化[人工智能][智能電網(wǎng)]

目前，可再生能源大量接入配電網(wǎng)，但是太陽(yáng)能、風(fēng)能、光伏及風(fēng)電等可再生能源的間歇性和隨機(jī)性不可避免地會(huì)造成配電網(wǎng)的波動(dòng)。考慮電網(wǎng)內(nèi)可再生能源發(fā)電功率與用電負(fù)荷隨時(shí)間變化的特點(diǎn)，提出一種基于小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可再生能源接入配電網(wǎng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)和優(yōu)化方法。首先采集配電網(wǎng)的發(fā)電與負(fù)荷數(shù)據(jù)，利用小波變換處理收集到的數(shù)據(jù)，得到局部尺度和頻率分解的特征參數(shù)，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型；然后，對(duì)經(jīng)過(guò)小波變換后得到的特征參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，根據(jù)預(yù)測(cè)負(fù)荷對(duì)可再生能源的發(fā)電量進(jìn)行調(diào)節(jié)，保持配電網(wǎng)供需側(cè)的動(dòng)態(tài)平衡。結(jié)果表明，所提方法能夠?qū)ω?fù)荷進(jìn)行有效預(yù)測(cè)，通過(guò)提前預(yù)測(cè)負(fù)荷量，保證配電網(wǎng)用電穩(wěn)定性的同時(shí)，最大化利用可再生能源。

發(fā)表于：11/14/2024

基于Transformer殘差網(wǎng)絡(luò)的事件重建算法[人工智能][消費(fèi)電子]

目前的人工視覺(jué)系統(tǒng)仍然無(wú)法處理一些涉及高速運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景和高動(dòng)態(tài)范圍的真實(shí)世界場(chǎng)景。事件相機(jī)因其低延遲和高動(dòng)態(tài)范圍捕捉高速運(yùn)動(dòng)的優(yōu)勢(shì)具有消除上述問(wèn)題的能力。然而，由于事件數(shù)據(jù)的高度稀疏和變化性質(zhì)，在保證其快速性的同時(shí)將事件重建為視頻仍然具有挑戰(zhàn)性。因此提出了一種基于Transformer殘差網(wǎng)絡(luò)和光流估計(jì)的事件流重建算法，通過(guò)光流估計(jì)和事件重建的聯(lián)合訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)自監(jiān)督的重建過(guò)程，并引入去模糊預(yù)處理和亞像素上采樣模塊來(lái)提高重建質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在公開(kāi)數(shù)據(jù)集上，提出的方法可以有效提高事件流的重建效果。

發(fā)表于：11/14/2024

稀疏矩陣在C66x上的應(yīng)用及優(yōu)化[模擬設(shè)計(jì)][其他]

隨著大數(shù)據(jù)的爆炸式發(fā)展，稀疏矩陣已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)和邊緣計(jì)算的重要一環(huán)。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)集的稀疏矩陣化既可以保存信息又可以節(jié)省內(nèi)存，已成為不可避免的趨勢(shì)。SpMV（稀疏矩陣向量乘）作為稀疏矩陣計(jì)算中的核心，其迭代求解過(guò)程的空間復(fù)雜度和時(shí)間復(fù)雜度具有重要研究意義。分析稀疏矩陣C00、CSR、ELLPACK和DIA壓縮格式，改變稀疏矩陣的稀疏度和非零元素的分布，得出COO讀取數(shù)據(jù)、CSR進(jìn)行計(jì)算的SpMV通用性更強(qiáng)。利用C66x的VLIW指令構(gòu)架，采用軟件流水的方式對(duì)SpMV_CSR算法進(jìn)行指令并行優(yōu)化，利用SIMD單指令多數(shù)據(jù)指令集對(duì)SpMV_CSR算法完成數(shù)據(jù)并行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，優(yōu)化后的SpMV_CSR算法相較于優(yōu)化前的加速比平均達(dá)到5倍以上。

發(fā)表于：11/14/2024

一種基于Yarn云平臺(tái)的基因啟發(fā)式多序列比對(duì)算法[模擬設(shè)計(jì)][醫(yī)療電子]

提出一種基于Yarn云平臺(tái)的基因啟發(fā)式多序列比對(duì)算法。建立核酸替換等價(jià)矩陣作為基因啟發(fā)式數(shù)學(xué)模型，構(gòu)建Yarn云平臺(tái)邏輯架構(gòu)，通過(guò)對(duì)基因數(shù)據(jù)預(yù)處理、基因數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、基因序列比對(duì)、基因數(shù)據(jù)管理、基因數(shù)據(jù)分析等步驟，對(duì)數(shù)據(jù)分類保存，劃分錯(cuò)誤率較高的長(zhǎng)序列，得到多個(gè)較短的基因片段。對(duì)不同片段實(shí)施定位，將其中的變長(zhǎng)種子生成，進(jìn)行骨架構(gòu)建和孔隙填補(bǔ)，可以實(shí)現(xiàn)基因啟發(fā)式多序列比對(duì)。結(jié)果表明，設(shè)計(jì)的算法在不同數(shù)據(jù)集下處理時(shí)間縮短，多序列比對(duì)SP（Sum of Pairs）的分值較高，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該多序列比對(duì)方法具有很好的應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：11/14/2024

基于電路切割方法的并行量子模擬方法[模擬設(shè)計(jì)][其他]

量子計(jì)算在解決傳統(tǒng)計(jì)算難題方面展現(xiàn)了巨大潛力，但由于其高錯(cuò)誤率和噪聲問(wèn)題，經(jīng)典模擬成為驗(yàn)證其性能的重要手段。然而，量子的疊加和糾纏特性帶來(lái)了模擬上的巨大挑戰(zhàn)，尤其是在內(nèi)存受限的情況下。盡管電路切割方法能夠?qū)⒋笠?guī)模量子電路分解為更小的計(jì)算任務(wù)，減輕計(jì)算壓力，先前的研究主要關(guān)注其在量子計(jì)算機(jī)上的應(yīng)用，未充分考慮其在量子電路模擬中的效果。論文研究填補(bǔ)了這一空白，提出了基于啟發(fā)式切割算法和子電路狀態(tài)向量復(fù)用的優(yōu)化方案，以應(yīng)對(duì)模擬中的內(nèi)存限制。通過(guò)引入全局計(jì)算成本的考量和整數(shù)規(guī)劃模型，提出的啟發(fā)式方法不僅優(yōu)化了切割過(guò)程，還結(jié)合了子電路狀態(tài)向量復(fù)用技術(shù)，以減少重復(fù)計(jì)算和內(nèi)存占用。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，與當(dāng)前流行的電路切割方法相比，所提出方法在提升模擬速度的同時(shí)顯著降低了內(nèi)存需求，有效應(yīng)對(duì)了量子電路模擬中的挑戰(zhàn)。在經(jīng)典量子電路的測(cè)試中總體平均加速達(dá)到了46%。

發(fā)表于：11/14/2024

基于GPU的稀疏矩陣壓縮存儲(chǔ)格式研究[模擬設(shè)計(jì)][其他]

稀疏矩陣向量乘法（Sparse Matrix-Vector Multiplication，SpMV）是矩陣數(shù)值計(jì)算領(lǐng)域重要的線性代數(shù)子程序。通過(guò)對(duì)SpMV算法的負(fù)載均衡以及訪存頻度這兩個(gè)關(guān)鍵性能瓶頸的研究，提出了一種VCSR（Vectorized Compressed Sparse Row）稀疏矩陣壓縮存儲(chǔ)格式。該格式根據(jù)各行非零元素分布的統(tǒng)計(jì)特性調(diào)整各個(gè)線程的數(shù)據(jù)負(fù)載來(lái)防止線程發(fā)散的問(wèn)題，并且基于快速分段求和的策略以及使用矢量化的方法來(lái)提高SpMV流程的計(jì)算性能。通過(guò)使用佛羅里達(dá)大學(xué)的稀疏矩陣作為測(cè)試集，在GPU上進(jìn)行性能測(cè)試，獲得了相較CSR5（Compressed Sparse Row 5）格式平均10%到30%，最高50%的性能提升。

發(fā)表于：11/14/2024

貿(mào)澤開(kāi)售用于快速開(kāi)發(fā)精密數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的Analog Devices ADAQ7767-1 μModule DAQ解決方案[測(cè)試測(cè)量][消費(fèi)電子]

　　2024年11月6日 – 提供超豐富半導(dǎo)體和電子元器件?的業(yè)界知名新品引入（NPI）代理商貿(mào)澤電子（Mouser Electronics）即日起供應(yīng)Analog Devices, Inc. （ADI）的ADAQ7767-1 μModule DAQ解決方案。這是一款24位精密數(shù)據(jù)采集（DAQ）µModule系統(tǒng)，可用于快速開(kāi)發(fā)緊湊、高性能的精密DAQ系統(tǒng)。ADAQ7767-1非常適合電氣測(cè)試和測(cè)量、預(yù)測(cè)性維護(hù)的狀態(tài)監(jiān)控、通用輸入測(cè)量平臺(tái)、音頻測(cè)試，以及其他需要高精度數(shù)據(jù)采集的應(yīng)用。

發(fā)表于：11/11/2024

派拓網(wǎng)絡(luò)醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)安全方案為更多醫(yī)療服務(wù)保駕護(hù)航[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

派拓網(wǎng)絡(luò)于2022年推出了專為醫(yī)療機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)的物聯(lián)網(wǎng)安全產(chǎn)品醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)安全方案。自那時(shí)起，這款產(chǎn)品就一直是行業(yè)分析師公認(rèn)的領(lǐng)先產(chǎn)品，并且?guī)椭赏鼐W(wǎng)絡(luò)的醫(yī)療行業(yè)客戶提高了設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)的安全性，保護(hù)了數(shù)百萬(wàn)臺(tái)設(shè)備的安全，使全球醫(yī)療機(jī)構(gòu)每年能夠?yàn)閿?shù)百萬(wàn)患者提供醫(yī)療服務(wù)。

發(fā)表于：11/7/2024

超寬帶的力量：重塑汽車、移動(dòng)設(shè)備和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)體驗(yàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

　　超寬帶是一種強(qiáng)大的無(wú)線通信技術(shù)，通常被稱為UWB。該技術(shù)用途廣泛，可執(zhí)行多種難以分類的任務(wù)。

發(fā)表于：11/6/2024

從富士通到RAMXEED，以全新一代FeRAM迎接邊緣智能高可靠性無(wú)延遲數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

在人工智能大型模型和邊緣智能領(lǐng)域的算力需求激增的推動(dòng)下，市場(chǎng)對(duì)于高性能存儲(chǔ)解決方案的需求也在不斷增加。據(jù)此預(yù)測(cè)，2024年全球存儲(chǔ)器市場(chǎng)的銷售額有望增長(zhǎng)61.3%，達(dá)到1500億美元。為了降低云和邊緣的功耗，兼具高性能和非易失性的新型存儲(chǔ)器正迎來(lái)市場(chǎng)快速增長(zhǎng)的發(fā)展大時(shí)代，如鐵電存儲(chǔ)器FeRAM和ReRAM，以及磁性存儲(chǔ)器MRAM、阻變式存儲(chǔ)器ReRAM等。

發(fā)表于：11/6/2024

實(shí)時(shí)控制技術(shù)如何實(shí)現(xiàn)可靠且可擴(kuò)展的高壓設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

本文將討論數(shù)字電源控制在高壓應(yīng)用中的一些優(yōu)勢(shì)，并演示其如何助力先進(jìn)電源系統(tǒng)的安全高效運(yùn)行。

發(fā)表于：11/5/2024

全差分放大器為精密數(shù)據(jù)采集信號(hào)鏈提供高壓低噪聲信號(hào)[電源技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

　　摘要　　全差分放大器（FDA）具有差分輸入和差分輸出，其輸出共模由直流（DC）輸入電壓獨(dú)立控制，主要用在數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中模數(shù)轉(zhuǎn)換的前端，用于將信號(hào)調(diào)理為合適的電平以供下一級(jí)（通常是模數(shù)轉(zhuǎn)換器（ADC））使用。FDA一般采用單芯片設(shè)計(jì)，電源電壓較小，因此輸出動(dòng)態(tài)范圍有限。本文將介紹具有可調(diào)共模輸出的高壓低噪聲FDA的設(shè)計(jì)方法。本文還完整分析了FDA噪聲，以及其對(duì)高性能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)信號(hào)鏈的總體信噪比（SNR）的影響。

發(fā)表于：10/31/2024

如何設(shè)計(jì)經(jīng)濟(jì)高效、安全可靠的汽車eCockpit解決方案[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

　　微電子和軟件技術(shù)的快速發(fā)展正在深刻地改變車載娛樂(lè)中控和安全系統(tǒng)設(shè)計(jì)，重新定義駕駛體驗(yàn)。

發(fā)表于：10/31/2024

瑞薩攜多款先進(jìn)解決方案再次亮相第七屆中國(guó)國(guó)際進(jìn)口博覽會(huì)[電子元件][汽車電子]

　　2024 年 10 月 28 日，中國(guó)上海訊 - 全球半導(dǎo)體解決方案供應(yīng)商瑞薩電子（TSE：6723）今日宣布，將攜多款面向智能工業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)、汽車電子以及軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)的先進(jìn)解決方案，再次亮相第七屆中國(guó)國(guó)際進(jìn)口博覽會(huì)（以下簡(jiǎn)稱：進(jìn)博會(huì)）。第七屆進(jìn)博會(huì)將于11月5日至10日在國(guó)家會(huì)展中心（上海）舉行，瑞薩電子展位號(hào)：4.1號(hào)館，A0-02展位。自2022年開(kāi)始瑞薩已經(jīng)連續(xù)三年積極投身進(jìn)博會(huì)，始終本著“To Make Our Lives Easier（讓生活更輕松）”的企業(yè)愿景，望為共筑中國(guó)智能化可持續(xù)發(fā)展社會(huì)添磚加瓦。

發(fā)表于：10/31/2024

惟實(shí)勵(lì)新，碩果紛呈！大聯(lián)大世平集團(tuán)的駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)（DMS）方案榮獲第六屆“金輯獎(jiǎng)之最佳技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用”獎(jiǎng)[電子元件][汽車電子]

　　2024年10月25日，致力于亞太地區(qū)市場(chǎng)的國(guó)際領(lǐng)先半導(dǎo)體元器件分銷商---大聯(lián)大控股（以下簡(jiǎn)稱：大聯(lián)大）宣布，其旗下世平集團(tuán)（以下簡(jiǎn)稱：世平）憑借卓越的技術(shù)能力，整合推出的汽車駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)（DMS）解決方案，榮獲蓋世汽車——第六屆“金輯獎(jiǎng)之最佳技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用”獎(jiǎng)。這一獎(jiǎng)項(xiàng)既是對(duì)世平技術(shù)實(shí)力和創(chuàng)新能力的雙重肯定，同時(shí)也是對(duì)大聯(lián)大在推進(jìn)智能駕駛技術(shù)應(yīng)用與落地中所作貢獻(xiàn)的高度贊譽(yù)。

發(fā)表于：10/31/2024