韩国电信/信息技术产品入网制度

国家质量监督检验检疫总局、国家认证认可监督管理委员会日前发布2003年第113号公告,决定对无线局域网产品实施强制性产品认证。自2004年6月1日起,未获得强制性产品认证证书和未加施中国强制性认证标志的无线局域网产品不得出厂、进口、销售或者在其他经营活动中使用。自2004年1月1日起,委托人可以向指定机构提出认证产品的检测、认证委托。国家认证认可监督管理委员会正在加紧起草《无线局域网产品类强制性认证实施规则》。为配合无线局域网产品类强制性认证工作的开展,本期特别介绍韩国电信/信息技术产品入网制度,帮助读者全面深入地了解无线局域网产品入网认证制度。     

谈导热材料多层厚铜板制作工艺

当前FR-4导热材料基本上都以填充陶瓷、三氧化二铝等复合材料,使之具有耐热、导热、散热的特点,其主要应用在大功率电源电子产品中,多为厚铜多层板设计.本文主要针对此类材料在生产加工过程中遇到的压合可靠性、钻孔毛刺、激光盲孔残胶等主要问题进行讨论.     

多智能体协作场景下基于强化学习值分解的计算卸载策略

针对未来网络中出现的多智能设备协作计算场景,提出了一种基于深度强化学习的多智能体联合计算卸载策略.所提策略通过多智能体强化学习值分解方法将多智能体联合动作策略函数拆解到各智能体设备上,达成系统的联合卸载决策,使系统在联合计算卸载任务中能够根据当前时刻智能体设备的计算能力、通信能力等状态和任务的时延需求、通信数据量以及所...     

大功率电视三工器的设计、安装与调试

我台运用模拟CH15频道的宽频带天线,通过三工器使用多频道合成技术,将新增的数字CH31和CH43频道共用进行播出,从而提高了发射塔空间的使用率,降低了设备成本和维护成本.     

光纤布线性能及损耗认证测试

数据中心对于企业而言是最重要的资产之一,光纤网络是数据中心的主要布线方式,更是数据中心的基石,用户要求可以随时随地地高速访问信息。文章重点阐述光纤布线标准的最新动态以及市场趋势,同时对1 Gb/s和10 Gb/s以太网、光纤通道、40 Gb/s和100 Gb/s以太网等支持高速数据应用的光纤布线系统进行剖析,包括光纤布线性能要求,光纤链路质量的评估、认证和故障诊断方法。对光纤布线系统的施工和测试技术人员具有较好的借鉴意义。     

车载激光雷达和视觉传感器融合算法研究

随着交通技术的发展,智能交通工具受到了广泛的关注。其中,车载激光雷达技术是智能驾驶系统的基础,在复杂的交通环境中,某些方面可能会受到环境干扰,导致车载激光雷达控制受损,尤其是对车辆详细信息的判断和数据搜集的准确性降低。针对以上问题,文章开展了基于激光雷达与视觉传感器融合算法的技术研究。     

基于通道注意力机制和多尺度卷积的行人重识别

针对真实环境中由于复杂背景和物体遮挡、角度变换、行人姿态变化带来的行人重识别(person re-identification,person re-ID) 问题,设计了基于通道注意力(efficient channel attention,ECA) 机制和多尺度卷积(poly-scale convolution,PSConv) 的行人重识别模型。首先利用残差网络提取全局特征,在网络末端加入基于ECA机制及PSConv的特征融合模块,将全局特征和该模块提取的全局特征进行融合,之后将新的全局特征进行分割得到局部特征,最后将新的全局特征和分割得到的局部特征融合得到最终特征,并计算损失函数。模型在Market1501和DukeMTMC-reID 数据集上进行实验验证。在Market1501数据集中,Rank-1和平均精度均值分别达到94.3%和85.2%,在DukeMTMC-reID数据集中,上述两参数分别达到86.3%和75.4%。实验结果可知,该模型可应对实际环境中的复杂情况,增强行人特征的辨别力,有效提高行人重识别的准确率和精度。     

基于多尺度一致性与注意力机制的视网膜血管分割网络

针对现有的视网膜血管分割方法存在对微血管和毛细血管的分割能力不足,导致血管断连和末端血管漏分,造成视网膜血管分割性能不佳的问题,本文提出一种基于多尺度一致性与注意力机制的视网膜血管分割网络(multi-scale consistency and attention mechanism U-Net, MCAU-Net)。首先,该网络在瓶颈特征层嵌入注意力细化模块(attention refinement module, ARM),能有效细化瓶颈层冗余的特征,抑制背景等无关像素的权值。其次,将上下文特征融合模块(context fusion module, CFM)与传统的跳跃连接相结合,以此补充在特征提取过程中逐渐丢失的信息,加强网络对微血管和毛细血管的构建能力。最后,基于网络的多尺度输出设计了一种多尺度一致性的训练方式,以增强网络对不同尺度特征的敏感性。在DRIVE和CHASE＿DB1公开数据集上进行的对比实验表明本文网络具有良好的分割性能。     

基于双通道注意力的轻量化PCB缺陷检测研究

印刷电路板 (printed circuit board,PCB)在实际生产过程中存在缺陷样式多种多样、缺陷小、缺陷位置难以定位的问题,而一个巨大的模型难以实现实时检测的要求,且大量的深度可分离卷积层建立的轻量级模型也不能达到足够的精度,为此提出一种基于YOLOv5s的PCB缺陷检测算法。 将原始Backbone的Conv模块跟C3模块用GhostConv替换,在Neck部分则引入了一种新的轻量级卷积技术GSConv,减轻模型大小的同时保持精度,GSConv在模型的准确性和速度之间完成了一个极好的权衡,针对许多注意力模块无法关注全局信息同时模型大的问题,提出了多尺度的轻量化双通道注意力模块(double channel depthwise attention module,DWAM),进一步提高模型精度。通过多组实验, 结果表明,改进算法所有类别的平均mAP为99.14%,且模型的GFLOPs为7.194 G,Params为7.175,原始的YOLOv5s平均mAP为96.86%,GFLOPs为6.89 G,Params为6.596,虽然Params以及GFLOPs有所增大,但是还是满足轻量网络的要求,并且精度相对于YOLOv5s提高了2.25%,且对于每个类别的缺陷识别准确率都有改善,大幅减少计算量和模型参数的同时保证了准确率,满足工业检测生产需求的同时便于移动端部署。     

MLCC装配质量优化研究

针对本所产品中多层陶瓷电容器(MLCC)在经过环境试验后出现的失效问题,通过对失效原因进行分析,结合生产实际情况,进行了技术改进.制作了技术改进前后的试验板,经过环境试验后测试,结果表明,未改进前的试验板中的MLCC出现问题,而改进后的试验板没有发现问题.最后对故障MLCC进行了DPA检查,结果发现MLCC端头出现45°角裂纹.试验结果表明经过技术改进后有效地解决了MLCC装配质量问题,提高了产品装配合格率,达到了预期的效果.