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1.
为便于学生"近距离"观察体会微机的构造及深入了解微机的工作原理,针对原有的PC机+实验箱的传统微机原理实验装置所存在的缺点,提出了以先进的嵌入式系统为核心构建实验装置的思路.实验装置采用模块化结构设计,将微机原理、接口技术及部分嵌入式实验功能集于一体,有利于学生综合能力及创新能力的培养.  相似文献   
2.
完成了一种基于WISHBONE总线的GPIO_WB控制器的逻辑设计和物理实现。介绍了GNIO WB核的体系结构以及WISHBONE接口和DMA传输方式,通过GPIO_WB的性能分析表明,与已有的通用接口IP核相比,GPIO_WB具有性能高、硬件简单、可重用性好、易于扩展等优点。  相似文献   
3.
宋廷强  张伟  马连湘 《橡胶工业》2016,63(4):197-201
试验研究炭黑种类和用量等对超高频(UHF)频段轮胎橡胶电性能的影响。结果表明:炭黑种类对橡胶复合材料的电阻率影响较小,但对介电性能影响较大;炭黑用量越高,橡胶复合材料的介电常数(ε)和损耗因子(tanδ)越大。橡胶复合材料介电性能与工作频率关系明显,在UHF频段,随着频率的升高,橡胶复合材料的ε和tanδ下降明显。温度对橡胶复合材料的介电性能有一定的影响,但当频率超过2 GHz时,对tanδ影响较小。  相似文献   
4.
采用模糊推理机制建立了管式加热炉运行状态诊断专家系统(TFODES),通过一台管式加热炉实际运行的结果表明,采用模糊推理的方法所得的诊断结果符合实际管式炉运行状况,可以用来指导实际的生产过程.  相似文献   
5.
通用接口控制器GPIO_WB IP核设计与实现   总被引:1,自引:1,他引:0  
通用IO接口是SoC系统中非常重要的一种外围端口。本文完成了一种基于WISHBONE总线的GPIO_WB控制器IP核的逻辑设计和物理实现,较具体地介绍了GPIO_WB IP核的体系结构以及WISHBONE接口和DMA传输方式的设计方案,并对所设计实现的GPIO_WB性能及可重用性做了分析,结论表明,与已有的通用IO接口IP核相比,GPIO_WB IP核具有性能高、实现代价小、硬件简单、可重用性好、易于扩展等优点。  相似文献   
6.
本文分析了各种中外合作办学模式,阐述了合作办学对研究生培养的意义,在此基础上,结合青岛科技大学教育资源的现状,对中外合作办学的研究生培养模式及必要性进行了探讨.充分利用国外高等院校和知名企业的资源,对研究生进行联合培养,可以有效提升研究生的教育水平,提高研究生的科研和国际交流能力,开阔研究生的视野.  相似文献   
7.
基于深度学习的高分辨率遥感图像建筑物识别   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
为解决当前深度学习方法在高分辨率遥感图像中存在识别结果过度分割,以及小物体识别差的问题,提出一种基于SegNet架构改进的网络模型AA-SegNet,增加了增强的空间金字塔池化模块和空间注意力融合模块。该网络可以加强特征传播并能够有效传递更高级别的特征信息以抑制低级特征的噪声,并且可以增强小目标特征学习。基于高分二号遥感影像制作数据集并进行实验,AA-SegNet网络总体识别准确率为96.61%,在识别率、[F1]分数以及训练时间等方面也都优于SegNet、U-Net、DeepLab-V3网络。  相似文献   
8.
基于单向函数的伪随机数发生器   总被引:1,自引:0,他引:1  
伪随机数发生器(pseudorandom number generator,PRNG)是重要的密码学概念.基于单向函数的伪随机数发生器起始于1982年的BMY发生器,将单向函数反复迭代,周期性地输出伪随机序列.单向函数的性质和种子长度关系到发生器的可实现性和安全性,是此类发生器的2个重要参数.在分析现有工作的基础上,改进了单向函数的随机化迭代方式,基于不可逆性证明了迭代过程的安全性.迭代方式的改进消除了单向函数的长度保持性质,采用一般的压缩规范单向函数和通用散列函数构建伪随机数发生器.输出级与BMY发生器结构类似,以迭代函数的核心断言作为伪随机序列.基于与真随机序列的不可区分性,证明了伪随机数发生器的安全性.所构建的伪随机数发生器与现有同类发生器结构类似,但放松了对单向函数性质的要求,增强了可实现性,减小了种子长度,提高了效率.  相似文献   
9.
讨论了 WISHBONE片上总线的主要实现技术及其在 So C可重用设计中的主要作用 ,以及 WISHBONE体系结构在 So C中的应用 ,并以 EPStar1嵌入式微处理器中WISHBONE的设计与实现为例 ,说明了采用 WISHBONE片上总线实现 So C可重用设计的方法。  相似文献   
10.
基于无人机平台获取的地面影像有着较高的空间分辨率, 但提供丰富的细节信息的同时, 也为农作物分类带来很多“干扰”, 尤其是在利用深度模型进行作物识别时, 存在边缘信息提取不充分及相似纹理作物误分, 导致分类效果欠佳等问题. 因此, 通过多尺度注意力特征提取的思路构建模型, 有效提取边缘信息, 提高作物分类精度. 所提出的多尺度注意力模型 (multi-scale attention network, MSAT)通过多尺度块嵌入获取同一层级不同尺度的作物信息, 多尺度特征图被映射为多条序列独立地馈送到因子注意力模块中, 增强对农作物上下文信息的关注, 提高模型对地块边缘信息的提取, 因子注意力模块内置的卷积相对位置编码增强块内部局部信息的建模, 提高对相似纹理作物的区分能力, 最后通过融合局部特征与全局特征, 实现粗细双重信息的提取. 在水稻、甘蔗、玉米、香蕉和柑橘5种作物上的分类结果表明, MSAT模型的MIoU (mean intersection over union)和OA (overall accuracy)指标达0.816、98.10%, 验证了基于高分辨率图像的精细作物分类方法可行且设备成本低.  相似文献   
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