可编程电源管理芯片大受欢迎

由于技术日益创新及消费者期望不断提高,使得高阶手机得拥有一个宛如军火库般强大的运算功能。为了尽量降低开发风险、满足上市计划的要求与承受成本的压力,手机设计业者不断被驱策部署经过验证的平台,来作为主要的设计元素。最终的结果是,半导体供货商提供包括应用处理器、各样芯片、软件架构、参考设计及设计工具的平台,以建构完整但独有的生态系统。     

面向客户群的服务方案配置规则挖掘方法

产品/服务配置规则获取的主要方式是用数据挖掘技术从设计实例数据库中提取.客户化服务方案配置规则为服务功能需求和方案特征间的关联规则.考虑到常用关联规则挖掘算法Apriori具有运算复杂的缺点,提出基于PIETM(Principle of Inclusion—Exclusion and Transaction Mapping)算法的配置规则挖掘方法,考虑置信度和有趣度指标,提取强关联规则.针对配置实例数据库数据量较大时,配置规则挖掘的效率会降低且会产生大量冗余规则的问题,采用二元语义模型表达定性的服务功能需求,将同类客户群的功能需求进行合并,替换多样化的功能需求,减少规则的冗余.最后以一工程机械制造企业服务方案配置规则挖掘为例,验证了所提方法的有效性.     

简述TYJL-Ⅱ型计算机联锁系统的操作

车站计算机联锁系统是一种新型的铁路车站自动控制设备,在保证安全的前提下,以最经济、合理的技术措施提高运输效率,改善劳动条件,设备可靠,维修方便,便于联网。计算机联锁根据作业情况可办理列车、调车作业,单独操作道岔和单独锁闭道岔,引导接车或引导总锁闭接车等。操作方式主要采用鼠标操作方式,所有作业均用鼠标在屏幕上按压"按钮"进行操作。通过大屏幕彩色显示器显示操作命令和现场的设备状态。屏幕上有各种汉字提示,并通过语音代替电铃报警。若办理进路的操作有误时,在屏幕上将显示办理有误的提示。     

一种基于本体的语义检索设计与实现

基于语义检索的目的,结合成语典故本体的构建,设计了一个基于成语典故本体的语义检索模型,阐述了检索模型中用户界面模块、数据存储模块、查询分析模块和检索分析模块的功能;分析了系统中的本体构建技术、分词技术及检索技术,设计并实现了词语相似度及概念相似度算法;通过语义检索系统的实验,得到较高的查全率和查准率.     

数字电影流动放映技术的应用

本文介绍了东维中心数字电影流动放映设备构成,阐述了数字电影流动放映设备的工作原理、设备的连接情况以及数字电影在流动放映过程中的实际应用。     

二硫化锡纳米片阻变存储器的制备与性能

采用水热法合成了尺寸为50~100 nm的二硫化锡纳米片,并首次以二硫化锡作为阻变层材料的阻变存储器（Cu/PMMA/SnS₂/Ag,PMMA=聚甲基丙烯酸甲酯）,对其阻变性能进行了研究。结果表明： Cu/PMMA/SnS₂/Ag阻变存储器的开关比约10⁵,耐受性2.7×10³。在上述2项性能指标达到较优水平的同时,开态与关态电压分别仅约为0.28与-0.19 V。     

一种KI和H_3BO_3混合溶液中KI浓度的测定方法

本发明涉及分析测试领域,特别涉及一种KI和H3BO3混合溶液中KI浓度的测定方法。该方法包括:(1)测定待测液的电导率;(2)将H3BO3转化成络合酸;(3)滴定反应;(4)计算H3BO3的质量浓度;(5)计算KI质量浓度。该方法试剂种类少而且使用量少,所使用的试剂也容易得到,价格也不高,使操作过程更加方便快捷,还大大降低了测量的成本;同时加入了电导率的测量和函数模型拟合的计算,减少了人工的工作量,也防止了人工操作容易造成的误差,提高了测量结果的准确性。     

一种适用于DC/DC控制器的测试及修调电路设计

采用0.25μm BCD商用工艺,设计了一种适用于DC/DC控制器的测试及修调电路.该电路基于引脚功能复用的思路,通过对特定引脚施加特定信号,在不影响控制器正常工作时的引脚信号状态的情况下,既能够在圆片级或封装后实现内部信号的读取以及参数指标的修调,又能够克服封装寄生效应对高电压精度以及大电流测试的影响,具有测试操作简单、测试成本低廉、测试范围广泛等优点.该电路缓解了传统PAD扎针加压方案在熔丝数量较多时突出的面积问题;解决了传统激光切割方案需要昂贵激光修调设备及编写ATE程序的成本问题;改善了两种传统修调方案均只能在圆片级测试,不适合高精度、大电流测试的应用问题.该电路内部结构包括寄存器时钟及数据输入电路、测试及修调使能电路、测试及修调阵列电路、测试数据输出电路.仿真结果表明,在DC/DC控制器开环状态下,通过配置特定端口的数据位,能够通过测试电路实现振荡器输出振荡信号等内部典型信号的输出,实现关键指标导通电阻的测试,通过修调电路实现关键参数基准电压精度的修调.     

深度卷积神经网络语义分割综述

得益于深度卷积神经网络在特征提取和语义理解的强大能力,基于深度神经网络的语义分割技术逐渐成为计算机视觉研究的热点课题.在无人驾驶、医学图像,甚至是虚拟交互、增强现实等领域都需要精确高效的语义分割技术.语义分割从图像像素级理解出发,为每个像素分配单独的类别标签.针对基于深度神经网络的语义分割技术,根据技术特性的差异,从编码-解码架构、多尺度目标融合、卷积优化、注意力机制、传统-深度结合、策略融合方面展开,对现有模型的优缺点进行梳理和分析,并当前主流语义分割方法在公共数据集实验结果进行对比,总结了该领域当前面临的挑战以及对未来研究方向的展望.