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基于上下文感知网络的场景图生成方法[人工智能][消费电子]

场景图生成的核心任务是从图像中挖掘多目标间的结构化关系，其本质是对视觉数据要素的语义化组织与关联。现有方法在数据流通过程中未能充分筛选和利用目标上下文信息，导致关系预测的鲁棒性与精度受限。为此，提出消息上下文感知网络（MCAN），通过构建从粗到细的数据要素融合机制，提升场景图生成中上下文信息的质量与利用率。该模型利用门控循环单元（GRU）捕获目标间长程依赖关系，通过多头注意力机制实现上下文数据要素的细粒度筛选，并结合残差融合策略增强视觉表示的稳定性。在Visual Genome数据集上的实验表明，MCAN在三个子任务上平均性能提升2.1%，有效验证了其在多模态数据流通中的噪声抑制与信息增强能力。消融实验进一步揭示了各模块在数据要素融合中的贡献。

发表于：2026/6/17

SARIMA嵌入的时序知识图谱推理[人工智能][工业自动化]

聚焦周期场景下的时序知识图谱（TKG）推理，提出EI-SAR模型，将SARIMA模型的时间分解能力与时序知识图谱嵌入（TKGE）结合，将实体与关系的时间序列分解为非季节性趋势、季节性趋势及随机残差；同时设计对称KL散度评分函数以融合残差特性，并构建负采样损失结合SARIMA残差惩罚项的混合损失优化模型。实验结果显示，在YAGO11k、Wikidata12k、ICEWS05-15三个公开TKG数据集的推理中，EI-SAR性能表现优异；在专属生态工业时序知识图谱数据集EITKG的链路预测中，该模型显著优于当前主流TKGE模型，因此，EI-SAR可为资源循环、生态修复等周期场景任务提供技术支撑。

发表于：2026/6/17

基于FPGA的SpaceWire接口与RGMII接口之间的桥接设计[可编程逻辑][通信网络]

提出了一种基于FPGA的SpaceWire接口与RGMII接口之间的桥接设计。上位机可通过SpaceWire接口以特定吞吐量注入数据包，并以以太网MAC层协议数据形式从FPGA的RGMII接口输出。同时，该设计支持从RGMII接口接收以太网数据包，并通过SpaceWire总线传输至上位机。桥接方案兼容10/100/1000 Mb/s以太网数据速率，支持全双工和半双工模式。设计采用VHDL语言编码，在赛灵思Vivado 2018.3平台上进行综合与布局布线，使用ALDEC Active-HDL 13和Vivado 2018.3进行仿真，并在赛灵思 Kintex-7 FPGA器件上实现。验证基于包含处理器系统、FPGA板卡及其他外设的硬件平台。以太网MAC层由三速以太网MAC IP核版本9.0实现，FPGA逻辑支持ICMPv6 Echo Request/Reply（PING）协议的解析与响应，以及UDP数据包的封装与转发。此外，设计引入部分寄存器三模冗余策略，以降低航空航天环境中单粒子翻转的影响。

发表于：2026/6/17

基于Wreal model的数模混合验证的平台实现方法[模拟设计][工业自动化]

目前集成电路的模拟电路在数字验证期间大多采用行为级模型（Behavior Model）的形式进行基本的连接性的验证。但随着当今世界在集成电路方面的电路的复杂度越来越高，规模越来越大，SoC或者MCU集成的模拟模块也越来越多，越来越复杂，数模验证的复杂度剧增。大部分公司对于数模交互的功能、时序等只能等到回片测试才能验证设计的正确性。阐述了一种基于Wreal model的数模混合验证的方法，用来实现数模交互的大部分功能的可验证性，提升验证的完备性，以及完成数模电路间时序的验证等。

发表于：2026/6/17

一种小型化机载记录组件设计[模拟设计][航空航天]

针对目前飞行器智能化及信息化进程推进尤其是无人机越来越多的应用，对机载设备的尺寸重量要求越来越严格，机载数据存储设备成本高、功能单一、体积和重量大的矛盾越来越严峻。针对这一现状，设计和开发了一种小型机载记录组件平台。平台设计采用一体化设计思想，将存储记录做到普通电子盘的尺寸大小，既满足存储、浏览、回放、管理数据的能力，又可以进行数据分析功能。系统采用国产化FMQL10S400为主处理器，完成小型化设计，通过测试和仿真达到了体积小、功耗低、热耗散低的要求，满足机载应用场景，可满足有人和无人等不同场景下应用要求。

发表于：2026/6/17

一种大功率高集成智能功率驱动模块设计[电源技术][工业自动化]

针对大功率无刷直流电机驱动需求，提出了一种采用厚膜混合集成工艺的智能功率驱动模块设计，该模块最大工作电压为500 V，最大输出电流为30 A。内部包括防直通死区电路设计、输入输出电气隔离设计，以及隔离DC/DC变换器、高端悬浮供电电路等，避免了功率部分对前级电路的损害，同时采用全金属密封封装形式，保证了模块的可靠性，提升了模块的散热能力，并且外围电路简单，可以有效缩短电机伺服驱动系统研制周期。

发表于：2026/6/17

多放大器并联结合小波分解的场磨电场传感器信号调理优化设计[测试测量][智能电网]

随着特高压直流输电技术的不断发展，电力系统对直流输电线路下方地面的合成电场的监测需求显著增加。然而，传统电场测量方法容易受到噪声干扰，影响测量精度。根据电场测量中的噪声干扰来源，提出了一种基于放大器并联优化的信号调理电路和Morlet小波分解的信号处理方法。通过优化设备测量时的信噪比，显著提升了场磨式电场仪的抗干扰能力和测量准确度。实验结果表明，所提出的放大器并联优化信号调理电路及小波分解的信号处理方法能有效消除测量过程中的干扰信号，提高测量电路的信噪比，保留信号的细节并保持信号的响应速度，从而提高了特高压直流输电地面电场的测量精度。

发表于：2026/6/17

基于多源数据融合的EHI模型构建与实时诊断技术[人工智能][工业自动化]

针对炼化设备传统维护策略存在“过修”或“失修”问题，构建了基于多源数据融合的设备健康度指数（Equipment Health Index，EHI）模型。该模型整合缺陷、报警、维修等多维数据，利用深度神经网络进行非线性融合与实时评估。工程验证表明，该技术能精准量化设备健康状态，比传统方法具有更高的评估准确率与预警提前量，为智能运维提供了有效支撑。

发表于：2026/6/17

基于二分回声状态网的风电功率预测方法研究[人工智能][智能电网]

在当今能源领域，风力发电具有便捷性和环保性，但其发电效率受到天气的影响。因此，为优化能源利用，提出了一种基于二分回声状态网络的风功率预测方法。该模型由3个储备池构成，第一个储备池对输入数据进行信息特征提取，然后根据所提取特征不同，将特征作为输入信息并列输入后面两个储备池，进一步对数据特征进行融合。为了保证模型能够稳定地运行在实际的预测中，给了一个充分的稳定性判据，并能更好地选择预测模型的结构参数。此外，为了获得更好的预测精度，使用梯度下降算法来优化二分回声状态网的储备池参数。最后，通过一组仿真数值实验，验证基于二分回声状态网风电功率预测模型的有效性和可行性。

发表于：2026/6/17

SEC-YOLO：一种高效的中草药复杂背景识别模型[人工智能][其他]

针对中药材图像识别中存在的复杂背景、遮挡及光照变化等问题，构建了一个涵盖76种中草药、两万余张图像的大规模数据集，并通过多种数据增强提升模型泛化能力。在YOLO11n基础上，提出改进模型SEC-YOLO，引入C3k2_Star模块、ECA_SR注意力机制及C2PSA_CGLU模块，提升复杂环境下的识别性能，并优化特征融合结构与检测头设计，增强对小目标与混叠药材的检测能力。改进模型平均精度均值（mAP）达98.0%，权重文件3.7 MB，计算量4.7G，参数量1.80M，相较于YOLO11n，权重文件大小降低了30.1%，计算量下降了28.7%，参数量下降了31.0%。其检测精度和检测速度均满足实时检测要求。实验结果表明，SEC-YOLO在保证轻量化的同时实现高精度、实时性识别，为中药材自动化识别提供了有力支持。

发表于：2026/6/17

面向AMS、RFIC与Multi-Die设计的EDA平台能力对比[EDA与制造][工业自动化]

快仿工具不能只看速度，精度一致性、模型兼容性、验证闭环完整性同样关键。一个仿真速度快但在后仿真环节出现模型失配的工具，反而会拖长整体收敛周期。

发表于：2026/6/16

基于CSI的非视距人火检测方法研究[通信与网络][安防电子]

现有的火灾检测技术多依赖烟雾传感器或摄像头，不仅在部署与维护方面成本较高，还面临隐私泄露、识别范围有限等问题，尤其难以覆盖非视距（Non-Line-of-Sight， NLoS）区域。此外，传统方法普遍无法判断火灾区域内是否存在被困人员，难以为应急救援提供有效决策支持。为解决上述问题，提出一种基于信道状态信息（Channel State Information， CSI）的人火检测方法，利用Wi-Fi信号墙体穿透与衰减特征实现复杂室内环境中的人员状态与火情联合感知。提出子载波加权融合算法压缩高维CSI数据，并构建双层门控循环单元（Gated Recurrent Unit， GRU）网络提取时序特征，实现对人体活动与火灾状态的准确识别。实验结果表明，该方法在非视距场景中检测是否发生火灾以及火灾环境中是否存在待救援人员的准确率分别为94.93%和94.53%。此外，所开发的实验数据集已公开，供相关研究者进一步探索，数据集可在https：//github.com/T-bjq/Wi-HFC-dataset获取。

发表于：2026/6/15

基于改进小波-VMD的脉搏信号联合去噪方法研究[测试测量][医疗电子]

针对在脉搏信号的实际测量过程中由环境变化、受试者运动、电磁干扰等因素产生大量噪声这一问题，提出了一种基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）和改进的小波阈值联合去噪算法。以皮尔逊相关系数为评价标准，优化k值后对信号进行k层VMD分解；从分解得到的本征模态分量（IMFs）中筛选出低频分量，并对剩余IMFs中包含有效信息的IMFs分量采用改进的小波阈值算法进行去噪；最后，将去噪后的IMFs与低频分量重构，得到降噪后的信号。通过模拟数据进行仿真实验，并对比VMD、VMD-SSA、VMD-SG、ICCEMDAN-WT、MEEMD-WT几个方法和所提方法的去噪效果，仿真实验结果表明，经该算法降噪得到的去噪信号在信噪比、均方误差、归一化互相关度几个指标上的表现最优。在对实测脉搏信号进行验证时，结果表明该算法能够有效去噪，同时保留信号的关键信息特征。

发表于：2026/6/15

基于LASSO及GRU-注意力机制的配电网合环电流区间预测[通信与网络][智能电网]

在以光伏、风电为代表的大规模分布式能源接入电网的背景下，传统合环电流计算方法面临精度不足以及难以刻画合环特性不确定性的挑战。为此，提出一种考虑不确定性的合环电流区间预测模型。具体研究过程包含以下关键步骤：鉴于合环电流预测中影响因素繁多且数据结构复杂，采用自适应LASSO（Adaptive LASSO，ALASSO）回归方法对影响因素进行筛选，构建适用于合环电流预测的多元数据集；为提升合环电流预测模型的可解释性，引入极限梯度提升算法，对经LASSO变量选择后的配电网合环预测影响因素进行特征重要性评估，明确各因素对预测结果的贡献程度；针对合环电流的时序特性，提出一种基于注意力（Attention）机制的门控循环单元（GRU）预测模型，实现合环电流的时段预测……

发表于：2026/6/15

基于KL距离的非相干大规模SIMO系统星座设计[通信与网络][通信网络]

针对工业物联网中无线超可靠低时延通信（URLLC）面临的挑战，聚焦于非相干大规模SIMO系统在一般相关信道下的星座优化难题，提出了一种基于星座点间Kullback-Leibler（KL）距离的星座设计算法。首先，通过Karhunen-Loève变换（KLT）消除接收信号的相关性。随后，在平均功率约束下，以最大化最小KL距离为优化目标，并利用高信噪比渐近分析，将此非凸优化问题分解为两个独立子问题：优化非零星座点和优化含零星座点间的KL距离。子问题1中推导出最佳非零星座点的等比序列结构，并基于此，子问题2设计了一个高效的一维二分算法来求解所有最佳星座。实验结果表明，该优化方法对任意相关信道均适用，显著提升了系统的成对错误概率（PEP）性能，明显优于传统基准方案，验证了其有效性。研究结果证明，该方法能有效提升系统性能并具有更强的通用性，为URLLC通信提供了切实可行的解决方案。

发表于：2026/6/15