摘要：在公路工程施工和运营期间，滑坡是遇到的重要问题。滑坡是滑体多种因子藕合导致的最终形变，是自然界普遍存在的现象．滑坡往往对人类生命财产造成巨大危害．因此，滑坡问题的防治越来越被工程技术人员所重视．滑坡问题处理已成为路线设计施工中的头等大事。

摘要：随着近几年道路建设的突飞猛进,沥青路面作为高等级路面被广泛采用,然而,沥青路面极易出现早期损害现象,水损害是其中首要的也是最严重的现象之一应引起关注。本文通过分析沥青路面水损害的特点,针对其产生原因,提出防治措施,以期通过科学的方法避免或减轻沥青混凝土路面的水损害。

摘要：随着集成电路特征尺寸不断缩小,光刻系统分辨率与特征尺寸之间不匹配导致晶圆成像结果出现不必要的形状变形。这些会产生形状变形的区域就是俗称的光刻热点。为提高集成电路生产的良品率,在掩模板制造之前,需要对晶圆成像结果进行光刻热点检测。提出一种基于深度学习的热点检测方法,通过将挤压和激励网络(SENet)输入预先训练的YOLOv3模型来提高光刻热点检测的精确率和召回率。实验结果表明,在2012国际计算机辅助设计会议(ICCAD2012)数据集上,所提方法优于其他基于深度或具有代表性的基于机器学习的方法,最终的平均召回率为1.00,精确率为0.45,F1分数为0.62。

摘要：针对粘胶面料缩水率大的问题,文章对比了不同面料组织、经密、纬密的纯粘胶短纤面料的缩水率,通过分析组织规格对缩水率影响的规律,为纯粘胶面料的设计以及生产加工提供参考。

摘要：随着无线通信技术的发展,实现多输入多输出(MIMO)系统检测性能与复杂度之间的最优权衡日益困难,深度学习DL为此提供了新方向。文中提出基于片上网络(NoC)的多核动态可重构架构MCDBP,以提高基于DL的MIMO检测算法的性能,并增强架构的可编程性和扩展性。MCDBP通过集成轻量级计算内核及片上网络互连,并行处理矢量-矩阵乘法、常数-矢量乘法、矢量点积、矢量加法等大多数深度展开网络的基本运算,有效提高复杂MIMO检测性能。架构的创新在于可重构的处理元件PE设计,可以依据DL驱动的MIMO检测需求动态调整。该设计对基于DL的MIMO检测算法共性进行深入分析,支持多种基本运算模式,展现极高灵活性。实验结果显示,MCDBP在执行基于DL的MIMO检测算法时,与通用CPU相比,可以实现12.66~22.98的加速比,算法性能有所提高,可以适应不同应用场景。