自主设计精简指令集的流水线CPU

介绍了基于FPGA平台,设计16位精简指令集流水线CPU.该CPU参考MIPS架构设计精简指令集,通过分析指令处理过程实现五级流水线结构,结合"预测技术"和数据前推方法解决流水线相关问题.为了支持CPU软件架构,设计指令集的汇编编译器.在Modelsim平台运行测试程序,给出仿真综合结果.通过试验结果对比表明,所设计的CPU处理过程所需时钟周期大大减少.     

多用户多载波无线携能通信系统的上下行联合资源分配

无线携能通信(SWIPT)技术是解决无线网络能量受限问题的有效方法,该文研究一个由基站(BS)和多用户组成的多载波SWIPT系统,其上行和下行链路均采用正交频分复用(OFDM)技术。在下行链路中,基站向用户同时进行信息与能量传输;在上行链路中,用户利用从基站接收的能量向基站回传信息。该文以最大化上下行加权和速率为目标,联合优化上行和下行的子载波分配和功率分配,提出基于拉格朗日对偶法和椭球法的最优联合资源分配算法。计算机仿真结果证实了该算法的有效性。     

基于知识蒸馏与改进ViT网络的花卉图像细粒度分类

由于自然条件下拍摄的花卉图像背景复杂,而且其存在类内差异性大和类间相似性高的问题,现有主流方法仅依靠卷积模块提取花卉的局部特征难以实现准确的细粒度分类。针对上述问题,本文提出了1种高精度、轻量化的花卉分类方法(ConvTrans-ResMLP),通过结合Transformer模块和残差MLP(multi-layer perceptron)模块实现对花卉图像的全局特征提取,并在Transformer模块中加入卷积计算使得模型仍保留提取局部特征的能力;同时,为了进一步将花卉分类模型部署到边缘设备中,本研究基于知识蒸馏技术实现对模型的压缩与优化。实验结果表明,本文所提出的方法在Oxford 17、Oxford 102和自制的Flowers 32数据集上的准确率分别达98.62%、97.61%和98.40%;知识蒸馏后本文的轻量化模型的大小约为原来的1/18,而准确率仅下降2%左右。因此,本研究能较好地提升边缘设备下花卉细粒度分类的效率,对促进花卉培育的自动化发展具有切实意义。     

基于NGOD架构的VOD系统边缘设备接口设计

为方便数字电视设备商能够开发出满足互动服务中边缘资源管理系统的功能要求,设计并实现了一种基于NGOD架构的对边缘资源注册监控与管理分配的接口。边缘设备通过该接口与ERM交互,使VOD系统中的边缘资源可以得到合理高效的使用。实验结果表明,采用D6,R6接口的EdgeQAM能够顺利挂载在广东省网高清互动平台。     

基于CGAN网络的二阶段式艺术字体渲染方法

艺术字体渲染是媒体排版的重要技术之一.如何提供一种高效的艺术字体渲染方法来实现生成艺术字体的特效多样化与清晰化是亟待解决的问题.本文借助条件生成式对抗网络（Conditional Generative Adversarial Networks,CGAN）,提出一个包括风格化处理和清晰化处理的二阶段式艺术字体渲染方法,对字体实现高效的特定效果渲染.首先,风格化处理是通过构建风格化网络模型对多样化的字体进行各种不同的2D或3D特效渲染;然后,构建清晰化网络模型对生成的艺术字体图进行清晰化处理,这克服了单一GAN网络生成图模糊的缺陷.实验结果表明,二阶段式艺术字体渲染方法所生成的特效字体的纹理细节较为丰富,不受限于文字骨架,而且字体清晰度也得到较大提升;同时,该方法对字体的特效渲染批量化处理效率也明显提高,具有较强实用价值.     

单触发Petri网的一个可达性判定方法

可达性判定问题是Petri网理论研究的一个重要课题.已有文献提出通过构造Petri网的可达树或可覆盖树来分析其可达性,但其中无界量ω的引入导致了无界Petri网运行过程中的信息丢失,使其可达性无法得到判定.众所周知,对于有界Petri网,通过构造其可迭性树或可达标识图来判定其可达性是容易的,但对于大量存在的无界Petri网,找到一个能判定其可达性的一般性算法却不太容易.本文给出一个Petri网子类--单触发Petri网,并给出它的一个可达性判定方法.     

Java Class文件的结构分析及其解析执行

Java Class文件分析及其解析执行是分析JVM的重要部分,通过实例对Class文件的结构进行了详细分析,并初步实现了Class文件的解析执行.     

基于Wishbone总线片上传感器控制系统的设计

该论文在对传统传感器节点结构的分析基础上,设计了一种基于Wishbone总线的传感器控制系统结构IP核,并在XilinxSpantan 3系列的FPGA芯片上进行了调试测试。论文首先设计了以SHT7X作为传感器模块和以CC2420作为无线通信模块的传感器节点控制系统架构,然后详细设计了系统各模块,包括MCU、各种接口模块和系统连接模块,这些模块均采用WISHBONE总线标准。最后对设计进行综合、实现和调试,结果显示该设计值占用了625个Slice,最高频率达78.740MHz。     

结合双语义数据增强与目标定位的细粒度图像分类

细粒度图像分类旨在对属于同一基础类别的图像进行更细致的子类划分,其较大的类内差异和较小的类间差异使得提取局部关键特征成为关键所在。提出一种结合双语义数据增强与目标定位的细粒度图像分类算法。为充分提取具有区分度的局部关键特征,在训练阶段基于双线性注意力池化和卷积块注意模块构建注意力学习模块和信息增益模块,分别获取目标局部细节信息和目标重要轮廓这2类不同语义层次的数据,以双语义数据增强的方式提高模型准确率。同时,在测试阶段构建目标定位模块,使模型聚焦于分类目标整体,从而进一步提高分类准确率。实验结果表明,该算法在CUB-200-2011、FGVC Aircraft和Stanford Cars数据集中分别达到89.5%、93.6%和94.7%的分类准确率,较基准网络Inception-V3、双线性注意力池化特征聚合方式以及B-CNN、RA-CNN、MA-CNN等算法具有更好的分类性能。