Dual BERT应用说明

当配置或测试E1线路时,通常要求发射机及接收机发送一个测试码型,对此测试码型执行比特误码测试(BERT),并得到有关误码、告警、信号电平、频率以及其他指标的附加结果。对于离线与在线测试,一个带有Dual BERT(双比特误码测试)性能的E20可以同时执行两个测试,因此可以节省时间,提高用户效率。E20的Dual BERT性能是多应用测试的有效工具,它包括离     

可满足12．5Gb／s高速数字接口测试的串行误码分析仪

J-BERT N4903B高效能串行误码分析仪,可为高达12．5Gb／s的高速数字接口提供完整的抖动容限测试。N4903B可提供经过校验、内建的抖动注入和信令功能,满足新一代高速嵌入式计算机和视频总线在测试与验证阶段需依赖复杂的抖动注入和信令技术的需求。J—BERT N4903B高效能串行BERT具有最完整且经过校验的抖动源,可提供具有符合PCIe 2．0标准之频谱分布的可选择随机抖动、单音和双音周期性抖动、扩频频率（SSC）和残余SSC、BUJ、内建ISI与正弦干扰。     

安立推出WCDMA基站覆盖测量的扫描仪

安捷伦科技公司（Agilent）近日推出了一款低成本的3Gb／s BERT（比特误码率测试仪）。此款测试仪在对收发信机的制造过程进行测试时，其测试成本只有当前N4906B BERT价格的三分之一，除价格优势以外，还使测试成本降低了六倍。另外，N5980A的体积缩小了六倍，节省了宝贵的空间，进一步降低了测试成本，适用于低成本、高吞吐率的测试应用。     

力科宣布SuperSpeed USB接收机容限测试方案

8月3日,力科宣布全面支持使用力科PeRT^3测试系统（协议接收机和发射机容限测试器）进行USB3．0（SuperSpeed USB）接收机容限测试。由于PeRT。系统在一台仪器中集成了信号发生器,误码率测试仪（BERT）,协议编辑器和串行数据分析系统,可以为SuperSpeed USB开发者提供强大,专注的测试套件,以保证接收机和USB3．0规范保持一致。PeRT3这种all—in-one的系统极大简化了测试设置和线缆,提供前所未有的整合测试结果,在物理或协议层执行全自动测量的同时管理器件和协议打断别的测试系统。     

安立推出MD8480C W-CDMA信令测试仪

安捷伦日前推出低成本、高性能产品N4906B。N4906B串行BERT误码删试仪涵盖了基本的误码测试功能，可提供与N4901B(150Mbps-13．5Gbps)与N4902B(150Mbps～70bps)串行高性能串行误码仪13ERT同等级的信号性能。     

USB3.0及测试解决方案

Agilent的测试解决方案满足USB所有变体的一致性测试需要。通过选择Agilent示波器、BERT、网络分析仪和逻辑分析仪、各种特定的USB测试应用程序和夹具,能快速和精确地测试您的USB设计,以确保符合一致性要求。     

安捷伦为光收发器生产和测试推出新一代PXIT模块

安捷伦日前推出的新型PXIT系列产品是制造测试行业中唯一一款融合了比特误码率测试仪（BERT）和数字通信分析仪（DCA）的产品。该产品可为光收发器生产和测试提供双倍的比特率覆盖和增强性能,这一种灵活的模块化平台使光收发机制造商可以在一台主机上通过同一个的界面将执行测量所需要的主要仪器结合在一起。这将有助于降低测试成本、提高产品吞吐量。该模块可提供高达8．5Gb／s乃至更高速率的光收发器测试。     

在线研讨会——与最新的产品发展、解决方案和技术更新同步

USB3.0端到端完整测试解决方案时间:2011-6-21力科2010年推出了新一代的PeRT3Phenix,速率高8.5Gbps,PeRT3产品跨越了传统BERT与待测试芯片协议通信的障碍,可以方便快捷的测试USB3.0的误码率和抖动容限,同时支持内部误码率测试和外部误码率测试,是目前最全     

综合资讯

产品新闻安捷伦科技推出J-BERT软件,抖动容限测试速度安捷伦科技公司(NYSE:A)近日发布4.5版本的Agilent J-BERT N4903A高性能串行BERT软件,使测试工程师能够以最快速度获得抖动容限测试结果。J-BERT是业界唯一一款全面的抖动容限测试解决方案,使用经过校准的内置抖动源。自动抖动容限测试可显著减少编程工作。     

泰克在2014欧洲光纤通信展上展出全新和增强型光测试解决方案

正7月28日,泰克公司日前宣布,其将在2014欧洲光纤通信展(ECOC 2014)上展示众多光测试与测量产品。泰克参展产品适合广泛的应用,包括高速数据通信和电信测试的40Gbit/s压力码型生成、多通道码型生成和多通道BERT测试以及对全球最复杂元件的相干光波信号分析与测试。来到泰克展台的参观者将获得亲身体验的机会,还能获得旨在帮助克服测试与测量     

安立推出首款用于现场测量WiMAX的手持式解决方案

除提供电缆与天线分析、频谱分析及功率与干扰测量外,现在MT8222A BTS Master还可测试固定WiMAX信号。Anritsu Company推出用于MT8222A BTS Master的固定WiMAX(802．16-2004)测试选件,这些选件使该分析仪成为用于测量WiMAX的首款手持式现场解决方案。这些用于RF测量及解调的固定WiMAX测试选件扩展了BTS Master的分析功能,BTS Master已经具有电缆与天线分析、频谱分析、电度表、干扰分析、位错误率测试仪(BERT)、信道扫描仪及功率监控器等特性。     

高性能误码率测试解决方案

正全集成式40Gb/s可编程码型发生器(PPG)连同先前发布的40Gb/s可编程误差检测仪构成完整的40Gb/s误码率测试(BERT)解决方案。凭借200fs随机抖动(RJ)和8ps上升时间性能,新泰克PPG4001提供了对40Gb/s串行数据测试至关重要的性能和信号质量。测试设备具有超过测试所要求的性能是非常重要的,否则它就会变成限制     

Teledyne LeCroy和Anritsu创建业内最完整的PCIExpress?4.0测试系统

Teledyne LeCroy公司和Anritsu公司宣布合作提供强大的PCI Express 4.0(PCIe Gen4)测试解决方案,方案集成Anritsu信号质量分析仪(SQA)MP1900A BERT和Teledyne Lecroy LabMaster 10Zi-A示波器以及QPHY-PCIe4-Tx-Rx测试软件.这个测试系统为高速IC、设备和网络工程师提供了一个完整的解决方案来进行全自动的PCIE4.0发送端和接收端一致性测试,以及链路均衡验证.     

基于掩码矩阵-BERT注意力机制的神经机器翻译

BERT在各种自然语言处理任务上取得了优异的效果，但是，其在跨语言任务上并没有取得很好的结果，尤其是在机器翻译任务上。文中提出BERT增强的神经机器翻译（BE-NMT）模型，该模型分为三部分来提升神经机器翻译（NMT）模型对BERT输出表征的利用。首先，针对BERT在NMT任务上微调所造成的知识遗忘，使用一种掩码矩阵（MASKING）策略来缓解这种情况；其次，使用注意力机制的方式将BERT的输出表征融入NMT模型中，同时更好地权衡了模型中的多个注意力机制；最后，融合BERT的多层隐藏层输出来补充其最后一层隐藏层输出缺失的语言信息。在多个翻译任务上进行实验，结果表明提出的模型明显优于基线模型，在联合国平行语料库英文→中文翻译任务上提高了1.93个BLEU值。此外，文中的模型在其他翻译任务上也取得了不错的提升。     

基于BERT-AWC的文本分类方法研究

针对现有文本分类算法处理中文数据时存在的分类精度低、参数量庞大、模型难训练等问题,对BERT算法进行了优化.BERT算法处理中文文本时无法提取词向量特征,为此提出了均匀词向量卷积模块AWC.通过在传统卷积神经网络中引入注意力机制来提取可靠词向量特征,再进一步获取到文本的局部特征,由此弥补了BERT模型无法提取词向量的缺...     

用于通信链接检验的低功耗3.3伏芯片式BERT

Dallas公司日前推出第一个低电压的芯片式全特性误码率测试器DS21372。3.3伏的DS21372不但顺应低功耗系统的趋势，同时保持了5伏测试器的功能和经济性。BERT可用来检验通信设备(如多路器复用、路由器、信道交换器、数据服务器、数／模转换器)上信号传输的完整性。DS21372产生伪随机或自定义模式并发送给通信设备，然后反馈回来用于比较和诊断。 DS21372与微处理器直接设计在系统中，这样一经请求就可以提供测试源，通过软件命令以现场或遥控的方式测试设备，从而可节约时间和成本。与5伏测试器的52MHz处理速度相比，3.3伏BERT芯片0～20MHz的处理速度更符合现代工业低功耗的要求。同Dallas的5伏BERT一样，DS21372也可以产生T1、部分T1和其他通信协议所要求的回环模式。两种测试器都可以产生长达32比特的任何重复模式，而误码率低于1％。DS21372可以检验商业和工业的任何数字通信链接。 咨询编号：001236     

基于新冠肺炎疫情期间微博文本情感分析的研究

为了深入了解新冠肺炎疫情期间微博用户舆论的焦点、更好地把握网络舆情的走向,本实验以疫情期间微博内容为基础,利用深度学习的相关算法,对数据内容进行情感分析。初始数据集已有一部分进行过人工标注,经过预处理后,将BiGRU与注意力机制相结合成BiGRU-attention模型对数据进行实验,TextCNN、BiGRU、BERT三种模型分类效果进行对比,实验结果证明,BiGRU-attention模型效果略优于TextCNN、BiGRU模型,相比于BERT模型则略差,证实在本数据集上BERT模型对文本分类的效果更加优秀,在后续实验中会对BERT模型进行更进一步地优化,以达到较好分类效果。     

基于混合神经网络的自然语言处理技术研究

针对当前电网运营数据指标查询便捷性较差的问题,提出了基于BERT的电力指标查询统计专家库模型。该模型采用BERT语言建模方法对电力指标查询统计文本进行了处理,并将其转化为由词向量、句向量及位置向量叠加形成的输入文本向量。同时引入BERT预训练过程来实现上下文依赖关系,以进行初步挖掘。利用基于Transformer模型的深度语义识别模型,通过BERT精调过程深入挖掘输入文本与语义识别结果之间的内在联系。构建了涵盖准确率、召回率的评价指标来评估算法的性能。算例分析结果表明,相比于RNN-LSTM和BiLSTM-Attention模型,所提模型的评价指标更高且计算时间较少,故在准确性与计算速度方面均存在优势;同时将该文所提BERT模型应用于实际电力指标查询文本中,结果发现工作人员对线损率指标尤为关注,应将其作为电力企业运营评估的重要工程指标。     

如何使用NLP高效解析语言文字

本文通过对文本分类和QA系统进行预处理,分别构建双向长短期记忆自注意力网络分类模型、Transformer分类模型和基于BERT的微调分类模型,进行模型的训练。实验结果表明,基于BERT的微调分类模型具有结构简单,训练参数较少,训练速度快等特点,并且拥有较高的准确率。     

基于BERT的中文健康问句分类研究

现有的医学健康问句数据大多数都是短文本,但短文本存在特征稀疏的局限性.对此,提出一种融合特征的方法,首先通过基于变换器的双向编码器表征技术(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)字符级特征的输出取平均并与BERT句子级特征的输出进行拼接...