基于SRAM的通用存算一体架构平台在物联网中的应用

最近,存算一体(IMC)架构引起了广泛关注,并被认为有望成为突破冯诺依曼瓶颈的新型计算机架构,特别是在数据密集型(data-intensive)计算中能够带来显著的性能和功耗优势.其中,基于SRAM的IMC架构方案也被大量研究与应用.该文在一款基于SRAM的通用存算一体架构平台——DM-IMCA的基础上,探索IMC架构在物联网领域中的应用价值.具体来说,该文选取了物联网中包括信息安全、二值神经网络和图像处理在内的多个轻量级数据密集型应用,对算法进行分析或拆分,并将关键算法映射到DM-IMCA中的SRAM中,以达到加速应用计算的目的.实验结果显示,与基于传统冯诺依曼架构的基准系统相比,利用DM-IMCA来实现物联网中的轻量级计算密集型应用,可获得高达24倍的计算加速比.     

结构化串行通信的软件实现

通过分析串行通信软件实现的一些关键点,提出了一种结构化的串行通信实现方法。该方法中数据的传输与处理工作分开进行,适用于各种通信协议,软件实现具有较强的可移植性,提高了对外设的响应速度。经过使用证明,此方法工作稳定可靠,具有较强的实用价值。     

用于AVS和H.264可变长解码器的设计与实现

可变长解码广泛用于各种视频压缩标准中。本文提出了一种适用于AVS和H．264两种标准的可变长解码器。由于支持两个标准并且为了节省硬件，该结构采用模块的复用。采用桶型移位器，实现并行解码，提高解码速度。对解析AVS和CAVLC的码流进行了周期的分析，证实该设计能够实现实时的高清解码。本设计通过了FPGA验证。     

一种采用Bi-CMOS缓冲器的LDO电路设计

在分析传统LDO稳压器稳定性的基础上,提出一种新式电路结构.经HJTC 0.18umBi-CMOS工艺仿真验证,结果表明该电路显著提高LDO的频率稳定性,增益达到100dB左右,在负载电流从0-50mA变化时,输出电压变化为0.037V,最大负载电流为50mA时的电流效率为99.97%.     

基于EC—MAS的半结构化信息处理模式研究

在基于MAS（Multi-Agent-System)的电子商务系统环境中,提出了一个针对半结构化信息的规范处理模式。通过这个处理模式,系统可以自主解决电子商务系统中数据的提取与转化、信息集成、数据关联管理等问题。这种信息处理模式结合了MAS设计思想,利用信息提取与转换器（Wrapper)屏蔽或解释半结构化信息中的异构部分的方法,设计信息源封装体系;通过提供一致的应用接口,使系统可以对信息源施加各种操作和管理,同时介绍了一个利用该模式设计的信息管理网站的结构。     

量子神经网络

1 引言计算的实质是一个物理过程,要受到物理规律的支配。现代的计算技术建立在经典物理学基础之上,而量子计算(Quantum Computing)则是建立于量子理论的原理之上。目前,量子计算之所以获得广泛瞩目,是由于它能极大地提高计算的效率,具有沟通与大脑和意识关系的潜力,以及当计算机技术发展到纳米量级时必须考虑到量子效应等原因。     

非同步多时间序列中频繁模式的发现算法

从多个时间序列中发现频繁模式在实际应用中具有非常重要的价值.已知文献所提供的方法均假设多时间序列是同步的,但是,在现实世界中,这一条件并不总能满足,许多情况下它们是非同步的.提出了一个从非同步多时间序列中发现频繁模式的算法.该算法首先利用线性化分段表示法和矢量形态聚类实现时间序列的特征分割与符号化转换,然后通过将Agrawal关联模式发现算法的核心思想与时间序列最短实现表示方法相结合,实现了非同步多时间序列中多种结构频繁模式的发掘.与已有算法相比,该算法更简单、更灵活,并且不要求序列严格同步.实验结果证明了该算法的有效性.     

基于平稳小波变换的图像去噪方法

正交小波阀值消噪方法已广泛地应用于图像噪声抑制，目前对于正交小波阈值去噪方法的研究主要集中于如何选取阈值使消噪达到较好的效果，然而对于图像中噪声幅度较大的情况下，正交小波变换阀值消噪会使图像边缘失真，甚至图像模型，提出的平衡小波变换的图像消噪方法，可以有效地降低噪声，同时又较好地保持图像边缘细节，与正交小波变换阈值降噪方法相比，有明显优越性。     

基于遗传模拟退火算法的门阵列布局方法

为实现门阵列模式布局,将遗传算法与模拟退火算法相结合,提出一种新的遗传模拟退火算法,利用遗传算法进行全局搜索,利用模拟退火法进行局部搜索,在进化过程中采用精英保留策略,对进化结果进行有选择的模拟退火操作,既加强了局部搜索能力又防止陷入局部最优。实验结果表明,与传统遗传算法相比,该算法能够有效提高全局搜索能力。     

用于植入式医疗设备的高PSRR无片外电容LDO

提出了一种用于植入式医疗设备的高电源抑制比(PSRR)无片外电容的低压差线性稳压器(LDO)。所设计的LDO采用自适应负载电流追踪的前馈纹波消除技术来产生动态的前馈纹波,以改善其在不同负载电流下的PSRR。LDO采用超级源跟随器和密勒补偿电路来保证电路的稳定性,其只需要1.2 pF的片上电容。电路采用TSMC 0.18 μm CMOS工艺设计与仿真。仿真结果表明,当负载电流为1 mA时,该LDO的PSRR在1 MHz处为-56.7 dB,在10 MHz处为-45 dB,比传统LDO分别改善了24 dB和30 dB;当负载电流为10 mA时,该LDO的PSRR在1 MHz处为-55.6 dB,在10 MHz处为-43 dB,比传统LDO分别改善了20 dB和28 dB。