一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测方法北大核心

提出了一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测算法,针对FCOS模型在特征提取阶段提取到的小建筑物目标特征较少问题,引入多尺度检测和可变形卷积方式,加强网络对小建筑物目标的特征提取能力,并通过改进后的SGE注意力机制降低特征图中的干扰噪声权重。改进后的网络可以提取到更多的小建筑物目标特征,对环境干扰噪声的鲁棒性更强。在自己搭建的数据集上进行了实验测试,结果表明,在相同环境下网络改进后建筑物的整体检测准确率提升了1.7%,其中对小建筑物目标提升了3.6%,减少了小建筑物目标漏检、误检的问题。     

掘进机截割头钻速优化分析

文章基于EBZ120型悬臂式掘进机进行截割临界转速分析优化,通过利用微元法和弹性力学建立力学模型,确定临界状态下,截割头转速解析解,然后深入分析影响截割转速的因素,依据影响程序确定影响介个转速的因素次序,为截割临界转速的确定提供实际操作提供依据。     

遥感卫星随遇接入互联网星座和在轨智能处理

低轨互联网星座是当前全球研究和发展的热点,互联网星座支持随遇接入遥感卫星和信息在轨直接处理的应用前景备受期待,但由于轨道高度不同会产生双向高动态异构星座的接入互联问题。首先,通过设定低轨卫星互联网星座在不同轨道特性、不同卫星数量情况下的随遇接入仿真场景,重点探讨了时空非连续可视性和多普勒频移问题对遥感卫星接入性能的影响;其次,基于遥感卫星随遇接入互联网星座场景的特点,分析了不同时延性在轨处理任务的流程及其星地功能分配;最后,对当前在轨智能处理算法存在的问题和未来研究重点进行阐述,为未来低轨互联网星座及遥感卫星的发展和联合组网应用提供可靠的理论支撑。     

5G核心网业务模型的智能化预测研究

摘 要：核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础，通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题，提出了一种长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络与卷积LSTM （convolution LSTM，ConvLSTM）网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能（artificial intelligence，AI）技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测，形成数据反馈闭环，实现网络自优化调整，助力网络智能化建设。     

基于三维模型的NPN双极型晶体管电离辐射效应仿真模拟北大核心

为更加迅速可靠地评估星用双极型晶体管抗电离辐射损伤性能,建立了三维NPN晶体管模型,并对其电离辐射效应进行了数值模拟。仿真计算了电离辐射在晶体管中产生的氧化物正电荷陷阱以及界面陷阱,以此模拟不同总剂量、剂量率电离辐照对晶体管的损伤;以漂移扩散模型计算了晶体管典型性能的响应,验证了晶体管的总剂量效应和低剂量率损伤增强效应。结果表明晶体管对电离辐射敏感的区域位于基区和发射结区附近的Si/SiO_(2)界面,从Gummel曲线提取的归一化增益发现,电离辐射损伤可能使晶体管增益降低50%以上,这对晶体管性能影响很大。该方法可以在降低成本、缩短周期的前提下,为晶体管抗电离辐射可靠性评估提供合理的技术支撑和可借鉴的理论数据。     

4英寸f_(max)=620 GHz的0.25μm InP DHBT北大核心

报道了一款在101.6 mm(4英寸)InP晶圆上制备的特征尺寸为0.25μm的磷化铟双异质结双极型晶体管。采用发射极自对准技术和介质钝化工艺,器件的发射极典型尺寸为0.25μm×3.00μm,最大电流增益为25,当发射极电流密度为10μA/μm^(2)时,器件的击穿电压达到了4.2 V,电流增益截止频率为390 GHz,最高振荡频率为620 GHz。建立了用于提取器件寄生参数的小信号等效电路模型,模型的仿真结果与高频实测数据具有很好的拟合精度。     

基于移动窗口法的城市遥感生态质量评价研究

为进一步提高城市生态监测的精确度，在前人开展的城市生态遥感监测研究的基础上引入“区域尺度”的概念，充分考虑小区域范围内不同地物间的交互作用，并利用移动窗口模型(Moving Window-Remote Sensing Ecology Index, MW-RSEI)对沈阳市浑南区的遥感影像进行逐像元分析。实验结果表明，MW-RSEI模型和生态遥感监测模型（Remote Sensing Ecology Index, RSEI)在整体生态评价趋势上表现出一致性。但MW-RSEI模型对城市生态中的细节区域表征更明显。考虑到建筑及裸地周围植被的影响，其较差生态区域的占比仅为6%，生态评价为优的区域占比为11%。研究区生态评价结果表现得较为连续，并未出现明显的断层现象。该结果具有现实意义且与实际生态分布更为符合。MW-RSEI模型在城市生态监测中更为适用，可为相关部门提供一定的技术参考。