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公开(公告)号：CN115482853A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202210962228.3
申请日：2022-08-11
IPC: G11C11/16
Abstract: 本申请公开了一种位逻辑运算器及电子设备。其中，触发器，包括多个第一数据模块，第一数据模块包括一对状态互补的第一磁隧道结组；逻辑门，包括多个第二数据模块，第二数据模块包括一对状态互补的第二磁隧道结组；逻辑门，用于根据触发器提供的多位第一运算数据以及由多个第二数据模块输出的多位第二运算数据，得到逻辑运算结果；控制模块，分别与触发器和逻辑门连接，用于根据预设输出控制信号选通并控制第一目标数据模块向逻辑门输出一位第一运算数据，以及从选通的第二目标数据模块读取一位第二运算数据。本申请实施例中，可以实现数据存储的全非易失性以及在逻辑门上的多位扩展逻辑运算，有利于提高逻辑运算效率，优化器件集成度。
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公开(公告)号：CN114785660A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210253612.6
申请日：2022-03-15
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L41/0273 , H04L41/12 , H04L43/04
Abstract: 本发明涉及数据采集技术领域，具体涉及一种NoC高速数据采集拓扑结构及其同步方法；包括主节点、转发节点和从节点，启动系统，主节点和多个从节点均开始进行时间记录，主节点发送同步报文，并记录当前时间信息t1，等待每个从节点分别记录当前时间信息t2，等待从节点向主节点发送请求报文，并记录当前时间信息t3，等待主节点收到从节点发送来的请求报文后，主节点记录当前时间信息t4，等待主节点向从节点发送报文携带有时间信息t4响应报文，通过上述结构实现不需要进行全局时间同步，只需要同步主节点与从节点，提高了基于NoC的高速数据采集系统结构的通用性。
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公开(公告)号：CN114707099A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210258942.4
申请日：2022-03-08
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种二进制全光比较器的双故障误差计算方法，该方法主要涉及光片上网络领域，具体在基于微环谐振器(MRR)的逻辑计算电路中，主要用于分析和计算由两个MRR故障而引起的误差。该方法包括，获取无故障模型装置的正确输出结果和双故障模型装置的错误输出结果，比较每一位正确输出结果和每一位错误输出结果之间的关系，计算正确输出结果和错误输出结果之间的位翻转误差、最大位翻转误差以及整个逻辑计算电路的误差概率。本发明实施例用于由n个MRR构成的逻辑计算电路在实际生产和使用过程中因双故障而引发的误差计算，具体以由3个MRR构成的二进制全光比较器的双故障模拟装置为例进行实施。
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公开(公告)号：CN111914911B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202010685999.3
申请日：2020-07-16
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于改进深度相对距离学习模型的车辆再识别方法，利用RepNet的特性，负责标签属性分类的粗粒度学习通道将车辆的颜色信息和车辆型号信息提取出来，通过抑制层将提取的特征对后面的细粒度相似性学习进行反馈，消除掉那些嵌入到细粒度学习通道中的粗粒度属性特征，这样既节省了训练时间，又可以让细粒度学习时将更多地注意力关注在复杂特征的提取上，来提高识别精度。
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公开(公告)号：CN113687227A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110974397.4
申请日：2021-08-24
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于感兴趣区域增强的电机磁瓦缺陷分类方法，首先，构建分类模型，该分类模型由卷积层、特征还原层、最大池化层、4个卷积块、4个带特征还原的转换块和预测层组成；然后，获取电机磁瓦分类训练样本集，并利用电机磁瓦分类训练样本集对所构建的分类模型进行训练，得到训练好的分类模型；最后，采集待检测电机磁瓦的电机磁瓦表面灰度图，并将该电机磁瓦表面灰度图送入到训练好的分类模型中，由此得到待检测电机磁瓦的类别标签。本发明通过对特征张量的特征进行恢复和大范围空间关联，增强了电机磁瓦缺陷分类网络的感兴趣区域，从而提高了模型的分类与抗干扰能力，进而提升分类模型分类性能与鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109597758B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201811321503.3
申请日：2018-11-07
Abstract: 本发明公开了一种基于PBI的系统级测试性设计优化方法，首先基于PBI方法设置权向量，并计算各权向量对应的惩罚因子的下限，从而设置得到惩罚因子，然后基于遗传算法迭代搜索最优影响因素向量，在搜索过程中联合目标函数值和PBI函数值来优选得到新种群，在终代种群中删除被支配解，即得到影响因素向量的帕累托最优解集。采用本发明，可以在保证得到最优解的同时，提高算法收敛速度。
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公开(公告)号：CN113100735A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110341075.6
申请日：2021-03-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于静脉血流图的血栓检测装置及方法，采用六电极和静脉阻塞法对样本肢体进行局部阻抗检测，得到多个局部阻抗信号、阻塞时刻和释放时刻；对多个所述局部阻抗信号进行线性检波和多种数据处理，得到对应的血流图信号；对第一血流图信号和第二血流图信号进行低通滤波和最值检测，计算出对应的血液波动速度；利用所述阻塞时刻和所述释放时刻对第三血流图信号进行数据处理和提取，得到对应的阻抗变化量；基于所述血液波动速度和所述阻抗变化量，构建逻辑回归模型对血栓概率进行预测，信息更加全面，预测更加精准。
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公开(公告)号：CN113093585A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110235200.5
申请日：2021-03-03
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于NoC的高速数据采集系统与上位机通信接口控制器，包括多个路由器，与任一个所述路由器连接的缓存控制器资源节点和模数转换芯片，与所述缓冲控制器资源节点连接的PCIe插槽和DDRSDRAM芯片，与所述PCIe插槽连接的上位机；其中以NoC高速数据采集系统与上位机通信的缓存控制器资源节点为核心，该资源节点作为联通路由器、DDRSDRAM、PCIe接口与上位机之间数据交互的桥梁，对其内部结构和实现做出全新的设计，使得NoC高速数据采集系统结构能够满足更高速数据采集数据缓存的要求，提升NoC高速数据采集系统结构的通用性。
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公开(公告)号：CN110557216B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201910796410.4
申请日：2019-08-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04J3/06 , H04L12/933
Abstract: 本发明公开了一种基于片上网络的高速数据体系结构及数据传输方法，包括模数转换芯片资源节点、资源网络接口、路由器和万兆以太网资源节点，所述模数转换芯片资源节点，用于采集外部信号的数据，并通过所述资源网络接口传输至所述路由器；所述路由器，用于接收所述数据，并将所述数据通过链路通道传输至下一个所述路由器；所述万兆以太网资源节点，用于接收下一个所述路由器发送的所述数据至交换机；实现提高片上网络的数据传输速度。
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公开(公告)号：CN109581203B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201811321491.4
申请日：2018-11-07
IPC: G01R31/316
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的测后仿真故障诊断方法，首先测量得到模拟电路在不同频率激励信号下测点处的输出电压，然后分析得到模拟电路的传输函数和模糊组，每个模糊组选择一个代表性故障元件，初始化种群时每个代表性故障元件对应一个分种群，代表性故障元件参数值在对应分种群的个体中在故障范围内取值，其他故障元件在容差范围内取值，每次迭代时首先对每个分种群分别进行交叉、变异生成子种群，与父种群合并后，再根据目标函数值优选得到下一代种群，最后一代种群中最优个体中参数值位于故障范围内的代表性故障元件即为故障诊断结果。本发明可以有效提高故障诊断准确率。
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