微电子学与计算机

《微电子学与计算机》 关注(): 期刊周期：月刊; 期刊级别：北大核心; 国内统一刊号：61-1123/TN; 国际标准刊号：1000-7180; 主办单位：航天科技集团公司九院七七一所; 主管单位：中国航天科技集团公司; 上一本期杂志：《电视研究》电视科技论文发表; 下一本期杂志：《微电子学》电子科技论文发表

　　【杂志简介】

　　《微电子学与计算机》创办于1972年，是我国微电子技术与计算机技术相结合的唯一专业性国家中文核心期刊，同时也是中国计算机学会会刊。本刊的宗旨是，严谨认真，求实创新;以人为本，研以致用;弘扬科学，追求真理。本刊国内公开发行，面向科研院所，厂矿技术人员、院校师生和管理人员，及时提供国内微电子与计算机行业最新科研成果、学术与工程技术动态，是较为实用的参考资料和科学决策的准确依据。

　　【收录情况】

　　国家新闻出版总署收录

　　航天优秀期刊

　　陕西省优秀期刊一等奖

　　【栏目设置】

　　报道国内外半导体集成电路和微型计算机的科研、技术成果。包括微电子技术在航天事业中的应用、微型计算机硬件结构设计与制造、微型计算机系统软件及应用软件、微型机应用、计算机辅助设计、半导体集成电路设计与制造工艺等方面。主要栏目：计算机技术，微电子技术等。

　　杂志优秀目录参考：

　　基于显著点切片的三维模型检索霍磊，吕学强，李卓，张凯，HUO Lei，LV Xue-qiang，LI Zhuo，ZHANG Kai

　　面向无线通信的多模式信道纠错码译码管武，梁利平，李婧，胡巧芝，GUAN Wu，LIANG Li-ping，LI Jing，HU Qiao-zhi

　　基于粒子群优化的模糊神经网络垂直切换算法郭强，张晓萌，朱若函，GUO Qiang，ZHANG Xiao-meng，ZHU Ruo-han

　　基于动态语音源数的自适应盲源分离算法陈胜，徐岩，王小军，CHEN Sheng，XU Yan，WANG Xiao-jun

　　基于多重聚类的网络攻击检测方法研究杨宏宇，张树茂，江华，YANG Hong-yu，ZHANG Shu-mao，JIANG Hua

　　基于含权概念图的中文语句语义匹配方法的研究刘培奇，曹东川，刘阳，LIU Pei-qi，CAO Dong-chuan，LIU Yang

　　应用混沌变异机制混合反向学习人工鱼群算法王培崇，李丽荣，彭菲菲，汪慎文，WANG Pei-chong，LI Li-rong，PENG Fei-fei，WANG Shen-wen

　　基于模糊 QoS的云服务资源选择方法刘娜娜，魏汪洋，吴庆涛，张明川，郑瑞娟，LIU Na-na，WEI Wang-yang，WU Qing-tao，ZHANG Ming-chuan，ZHENG Rui-juan

　　一种维纳滤波图像复原算法的 k值快速估计杜苗苗，杨灿美，DU Miao-miao，YANG Can-mei

　　SA R与全色图像快速配准算法研究张永梅，张谦，顾琳，叶青，ZHANG Yong-mei，ZHANG Qian，GU Lin，YE Qing

　　基于元胞蚁群算法模型的云资源调度张水平，仲伟彪，ZHANG Shui-ping，ZHONG Wei-biao

　　基于FPGA的粒子滤波算法研究与实现王尔申，范云飞，庞涛，WANG Er-shen，FAN Yun-fei，PANG Tao

　　一种基于点匹配的图像重复区域检测方法甘玲，张鹏飞，GAN Ling，ZHANG Peng-fei

　　U M-BUS总线通道故障检测方法张家祺，邓哲，周继芹，邱柯妮，ZHANG Jia-qi，DENG Zhe，ZHOU Ji-qin，QIU Ke-ni

　　一种用于支持向量回归的动态工作集选择方法姜宏，杨孟飞，于广良，魏梦捷，JIANG Hong，YANG Meng-fei，YU Guang-liang，WEI Meng-jie

　　湖北理工学院学报投稿范文：基于有线电视故障与处理方法探讨

　　摘　要：有线电视网络传输技术在运行过程中，由于存在季节的变换、温度的变化、自然的老化、施工的质量以及人为的因素，不可避免的会出现各种问题，既影响了有线电视的播放率，同时又增加了有线电视的故障率，还大大降低了用户的满意度。因此，如何在最短的时间里高效地处理有线电视出现的故障，对于广大电视技术人员来说是一项比较艰巨的任务。

　　关键词：有线电视,故障问题,处理方法,维护管理

　　引言

　　随着科学技术的不断发展，人们的生活水平不断提高，有着独特传播形式的有线电视因其画面清晰、节目设置多彩多样的特点成为了人们生活中不可或缺的一部分。然而，有线电视网络信号从发射塔发射信号到接收塔接收到信号需要很多中转设备的支持，不再让有线电视故障检修是难事，从而使有线电视的广播质量得到保障。

　　微电子学与计算机最新期刊目录

FE-AKT：特征增强的注意力知识追踪模型————作者：王敏;吴千喜;季伟东;

摘要：知识追踪在智能教学过程中发挥着关键作用，根据学习者过去的做题序列建模其知识状态随时间的变化，并预测未来的学习表现。尽管现有的知识追踪方法，尤其是基于Transformer结构的模型取得了显著的预测效果，但大多数方法仅依赖答题结果进行建模，忽略了做题过程中更多的特征信息，尤其是与学习者能力相关的特征，也没有考虑原始特征在模型预测过程中的损失。针对以上问题，本文提出了一种基于特征增强的注意力知识追踪模...

基于指令串行融合的RISC-V向量处理器计算方法————作者：李凯歌;高鑫;杨孟飞;

摘要：在传统冯诺依曼计算机架构中，卷积神经网络、矩阵计算、快速傅里叶变换等算法存在频繁的数据重用，写后读指令大量存在于向量处理器流水线中，机器指令之间因为流水线执行极易引发数据冲突。并且，数据在向量寄存器和计算单元之间的频繁传输会造成显著的功耗开销。针对该问题，本文提出了一种解决向量计算数据冲突的方法。该方法可以利用数据重用来减少数据流动，进而减少计算芯片功耗。仿真实验表明，该方法应用于RISC-V向量...

基于时空Transformer的注视目标检测概率模型————作者：王子千;高旭杰;张俊晨;李顼;孙永宣;

摘要：本文提出一种基于时空可变形Transformer 的一致性导向的概率模型，用于注视目标检测。其主要由帧注视模型、时空注视关系模型、未来语义注视估计模块构成。帧注视模型通过空间编码器、空间解码器和预测模块对帧特征进行处理，得到关于头部标签、热图等信息；时空注视关系模型将过去特征与当前帧特征拼接后，通过时序注视关系特征编码器和时序注视关系查询编码器融合特征，增强当前帧的注视关系查询；未来语义注视估计模...

基于改进TransUNet的医学图像分割————作者：孙超;王丽娜;

摘要：医学图像分割在疾病诊断、治疗计划和效果评估中具有重要意义。然而，由于器官边缘的复杂性和形状差异，分割精度仍然面临挑战。为提高分割精度，本文提出一种改进TransUNet的分割模型。该模型为编码解码结构，编码器由CNN和Transformer组成，CNN负责提取局部特征，Transformer则学习全局特征；解码器通过级联上采样结构逐步恢复图像特征。编码阶段，模型引入高效通道注意力，提升对图像通道特...

基于服务器主动安全的自动化红队测试技术研究————作者：周勇;陈玺名;程度;仇晶;袁启;张献;李晓辉;

摘要：高级持续性威胁（APT）对政府机构、企业及其他组织的网络安全和隐私构成了严重威胁。在现有的红队测试中，缺乏明确的攻击行为顺序指导，导致潜在网络威胁的推理和验证效率低下。为解决这一问题，本文提出了一种基于偏序规划的攻击图构建方法。这种方法能够快速、准确且有序地预测潜在的威胁路径。此外，现有的威胁评估指标主要集中于通用威胁评估，忽视了实际网络环境中威胁利用的难度。针对这一点，本文提出了一种结合CVSS...

异构环境下的联邦强化学习分布式决策优化————作者：葛培洲;于清玥;宋宇波;

摘要：随着人工智能技术的不断发展，联邦学习的出现为解决传统机器学习将用户数据传至服务器带来的数据安全问题提供了良好的方案。然而因为联邦学习的参与方众多，模型训练往往会遇见参与方计算性能差异、数据分布差异、设备差异等，造成了计算通信资源浪费，模型训练效果下降。针对此类问题，本文提出了一种基于强化学习的联邦学习框架FRL-HS，重点优化计算和通信不均衡带来的影响。该框架通过量化邻居节点的贡献度，采用智能合作...

基于多任务学习的无参考立体图像质量评价————作者：张悦;程成;陈豪;顾敏明;夏振平;

摘要：与平面图像质量评价相比，立体图像质量评价需要考虑左右视图双目融合和双目交互等复杂特性，因而更具挑战性。为此，本文结合人眼左右视觉感知特性，提出了一种多任务学习的无参考立体图像质量评价网络。首先，建立双通道卷积神经网络用于左右视图的特征提取和质量预测任务；其次，设计一种自适应双目交互模块来模拟人类视觉系统视觉皮层的双目交互机制；最后，考虑到人眼双目融合和竞争的特性，又将左右视图特征的融合图像和视差图...

融合自编码器和KAN的协同过滤方法研究————作者：开新;李汪根;杨航;张根生;

摘要：协同过滤在推荐系统中具有重要的应用价值，因此一直以来备受关注和研究。目前很多协同过滤技术已经发展成为基于多层感知器（MLP）的复杂模型结构，但是依然存在数据稀疏、可解释性差、模型遗忘等问题。论文针对上述问题，提出了一种融合自编码器和Kolmogorov-Arnold Networks（KAN）的协同过滤模型。自编码器通过无监督学习，将输入数据压缩到潜在空间表征，并通过解码器重构输出。在自编码器的边...

基于时空特征原型的视频场景图生成————作者：王庆;严沁;孙永宣;李圣豪;许闻;

摘要：视频场景图生成，是将视频中的对象作为节点，对象之间的关系作为边的一种结构化描述，有利于对图片的深层理解。现有方法无法区分相似的空间位置关系、无法区分由于时间变化导致的接触关系变化。为了解决上述问题，提出了一种基于时空特征原型的视频场景图生成模型。在该模型中，通过对时空Transformer提取出的时空特征进行聚类原型学习，得到关系的空间特征原型和时间特征原型。利用关系的空间特征原型与当前特征进行相...

应用于移动物联网的低功耗高NTF衰减全无源二阶NS-SAR ADC————作者：曾志伟;徐卫林;莫培思;李力锋;李海鸥;

摘要：提出了一种适用于移动物联网(IoT)的低功耗二阶无源噪声整形SAR ADC。采用了一种通过电荷共享配合电容堆叠技术获取无源增益的方法，在二阶积分阶段结束之后，通过一个小电容与电容阵列进行电荷共享，实现了额外的正向增益，在总电容面积仅仅增加8％的情况下无源增益提高了60％，NTF低频衰减性能提高了35％，通过获取的无源增益优化了NTF零极点的性能，使得二阶积分的极点更加尖锐，保证了NTF的衰减性能，...

基于通道注意力和双分支时间卷积网络的脑电解码研究————作者：汤琬莹;艾尔肯·亥木都拉;

摘要：脑机接口是一项具有潜力改变世界的前沿技术。然而，由于脑电信号个体差异大、低信噪比以及低空间分辨率等特点，导致脑电信号解码性能有限。针对上述问题，提出了一种基于通道注意力和双分支时间卷积网络的AD-TCNet模型用于解码运动想象脑电(Electroencephalogram-basedMotorImagery，MI-EEG)信号。双支卷积网络多尺度提取MI-EEG信号的低层时空特征，通过高效通道注意...

一种基于容器负载预测的主动式弹性伸缩策略————作者：魏禹隆;范中磊;禹珂;陈娅妮;

摘要：随着云计算的快速发展，容器化应用的资源管理面临提升性能和降低运维成本的挑战。传统的容器资源管理往往依赖静态或者基于简单规则的伸缩策略，难以适应复杂动态的负载变化。为此，本文提出了一种基于容器负载预测的主动式弹性伸缩策略，以下简称PDES策略，该策略通过精确的负载预测和提前的扩缩容操作实现对容器资源的高效管理。为提高负载预测的准确性，本文采用了长短期记忆（LSTM）网络与Transformer相结合...

基于FPGA的灵活量化卷积器————作者：金华;蔡新颖;刘玖金;宋雪桦;王昌达;

摘要：针对在资源受限的边缘设备上部署CNN时面临的精度损失、计算吞吐量及卷积运算效率问题，提出了一种灵活的量化卷积器。该方法通过HA-MPLF量化策略，将BN（Batch Normalization）层折叠至卷积层，并为每层过滤器分配最优精度，以在精度和计算性能间取得平衡。同时，提出一种基于卷积分解的计算方法，有效支持不同大小过滤器的处理。在FPGA（Field-Programmable Gate Ar...

基于深度学习的命名实体识别综述————作者：权义琦;张海涛;杨斌;王威;刘阳;

摘要：本文系统梳理了基于深度学习的命名实体识别（NER）技术的最新研究进展。文章首先阐述了NER技术的背景及其重要性，随后分析了基于早期深度学习架构的NER方法，涵盖卷积神经网络、循环神经网络以及图神经网络。然后着重分析了基于Transformer模型的NER技术路线，尤其是BERT及其衍生变体在NER应用中的实践情况。此外，文中还重点探究了大语言模型在NER技术中的研究现状与面临的挑战。最后，探讨了N...

面向应急通信网络的无人机自组网协议设计————作者：安国臣;李玉龙;王晓君;

摘要：针对无人机集群在应急通信场景下的网络构建需求，本文设计了一种专用的时分多址（TDMA）组网协议，优化了时隙分配策略，以提升网络效率和稳定性。基于此协议，构建了自组网系统，该系统选用ZYNQ-7000系列芯片作为核心处理单元，完成系统程序开发、仿真验证和硬件测试。测试结果表明，该协议不仅具有快速建网、灵活应对迟入网节点、高效业务数据传输以及精确时间同步等优点，而且在网络吞吐量、时延、稳定性等关键性能...

基于Morlet小波与跨层注意力网络的血氧估计方法————作者：杨玉婷;于炯;褚征;冯新龙;

摘要：在基于视频的脉搏血氧饱和度监测中，现有基于深度学习的方法未充分考虑光谱通道的表征权重和时域依赖的动态扩展问题，针对这些问题，提出基于Morlet小波和跨层注意力特征融合网络的方法。首先通过Morlet小波对输入信号进行滤波重建，利用小波变换的时频局部化特性，设计高低频阈值滤波策略去除运动伪影和环境光噪声，并提取与脉搏血氧饱和度相关的关键频率成分。然后将滤波重建后的RGB时间序列输入到三通道并行的跨...

基于动态图嵌入与对比学习的网络异常行为检测————作者：罗奕彤;吴晓鸰;王桂鑫;冯永晋;Hoon Heo;

摘要：随着网络信息规模的迅速增长，网络结构和数据流日益复杂，如何有效识别这些海量数据中的异常行为已成为网络安全领域的重要挑战。目前基于深度学习的异常行为检测方法主要针对静态网络，并且依赖标注数据，忽略了大量未标记数据的潜在价值。因此，本文提出一种基于动态图嵌入与对比学习的网络异常行为检测方法(network anomaly behavior detection method based on Dynam...

EDA产业发展新态势————作者：刘伟平;王宗源;尹文婷;刘晓明;

摘要：当今世界正在向数字化、智能化的时代加速迈进，被誉为现代工业“粮食”的集成电路如同神经系统般掌控着海量信息的传输、处理和存储，支撑着时代巨轮的运转。作为集成电路设计的基石，国内EDA产业近年来发展迅速，无论是企业数量还是技术覆盖度，都呈现出快速增长态势。然而从全球EDA产业视角来看，国产EDA成熟工具的覆盖度还不够全面，且对先进工艺的支持能力也有待加强。随着集成电路产业进入后摩尔时代，以GAAFET...

YOLO-DSTD:PCB表面元器件检测模型————作者：武彦旭;赵家宝;储茂祥;

摘要：PCB表面元器件存在分布密集、尺寸小、外观相似等特点，检测时容易出现漏检、误检等问题。为此，本文以YOLO11为基线网络提出一种新的YOLO-DSTD检测模型。首先，将骨干网络中的C3k2模块替换成新的C3k2-FEMA模块，以增强网络的特征提取能力。然后，在网络中加入小目标检测头，极大地提高小目标检测的准确率。并且，提出一种深浅层特征融合模块，以丰富输出特征图的特征。最终，在pcb＿wacv＿2...

塑封元器件外观缺陷检测数据集————作者：姚景晓;李凌;郭帅兵;钟增强;赵宇洋;

摘要：塑封元器件的外观缺陷检测面临诸多挑战，源于塑封元器件种类繁多、缺陷类型多样，又因光线、角度、材质反射变化等元器件检测环境的不稳定性，使得建立全面有效的缺陷数据集具有极大难度。针对塑封元器件外观缺陷检测识别的工业需求，本研究致力于构建高质量外观缺陷数据集，为塑封元器件外观缺陷检测提供有力的数据支持。PCDD数据集的构建采用徕卡S9i立体显微镜捕捉元器件表面缺陷图像，包含沾污、划痕、引脚异常等多种缺陷...

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文章标题：《微电子学与计算机》电子科技论文发表

文章地址：http://www.sofabiao.com/qk/dianzi/4530.html

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