摘要：Steiner最小树是超大规模集成电路中布线阶段的最佳模型,进一步考虑能够有效防止信号失真的电压转换速率(Slew)约束这一个更为贴近实际芯片设计模型和更具线长优化能力的X结构,首次提出基于混合离散粒子群优化的Slew约束下X结构Steiner最小树算法.首先,为了避免频繁的Slew约束计算,提出了高效的预处理策略,并且提出一种能够有效考虑Slew约束的针对性的惩罚机制.其次,为了能够有效求解该离散问题,基于遗传算子重新设计了粒子群优化算法的离散更新机制,并提出一种更适合遗传算子的引脚对编码方式.然后,为了进一步优化布线树的长度,提出一种有效的精炼策略.最终,提出一种混合修正策略以完全满足Slew约束.实验表明,所提算法可完全满足电压转换速率约束并取得同类工作中最佳的布线结果.

摘要：为提高探测性能,可通过在石英音叉周围设计声学谐振管以增强光声信号。然而,不同形状、尺寸和结构的谐振管会对音叉谐振信号产生不同程度的增强效果。旨在探究谐振管参数对石英增强光声光谱(QEPAS)探测性能的影响,通过理论建模和COMSOL Multiphysics软件仿真,研究不同参数下共轴对称和非对称结构谐振管对系统的增益性能,并进行多组对照实验。仿真及实验结果均表明,在共轴对称结构谐振管系统中,随着谐振管内径的减小,对应的最佳长度增加,相对于裸音叉系统可获得更显著的增益效果。在相同内径的谐振管条件下,相较于非对称结构,对称结构显示出更优的增益性能。仿真及实验获得的谐振管最优参数:内径为0.5 mm、长度为5.04 mm,将该谐振管作用于QEPAS探测系统,相较于裸音叉系统,该系统增益性能提高了15倍。采用该系统对体积分数为5×10^(-3)的甲烷标准气体进行长时间测量,结果显示当积分时间为72 s时,系统的探测下限为2.07×10^(-6)。

摘要：对森林树种类型进行识别可以为森林资源清查工作的开展提供科学的参考价值,如何利用空间分辨率较高的高光谱数据准确识别森林优势树种是当前亟待解决的问题之一。文章以内蒙古大兴安岭根河森林保护区为研究区,在2种空间分辨率(1 m和3 m)下,使用样本点(样地对应像元的光谱值)与样本面(样地对应3×3窗口像元光谱平均值)2种样本取值尺度,采用3种机器学习分类算法(神经网络(neural network,NN)、三维卷积神经网络(three dimensional convolution neural network,3DCNN)和支持向量机(support vector machines,SVM))对机载高光谱图像的森林优势树种识别能力进行了探讨。结果表明:①无论使用何种空间分辨率与样本取值尺度,3DCNN的分类精度最高,其总体精度和Kappa系数最高(最高分别为95.42%和0.94);②高空间分辨率更有利于优势树种识别,其比低空间分辨率(3 m)总体精度最多可提高30.97%,Kappa系数最多可提高54.24%;③使用NN与SVM进行分类时,以样本面作为样本取值尺度进行树种识别的精度低于样本点。而在3 m空间分辨率情况下使用3DCNN进行分类时,以样本面作为样本取值尺度进行树种识别的精度高于样本点。总的来说,空间分辨率、样本取值尺度与分类算法均对优势树种识别精度有不同程度的影响。在机载高光谱图像识别森林优势树种过程中,优先选择高空间分辨率影像,利用小样本数据,采取深度学习算法将会提高优势树种识别精度。

摘要：长春南大营旧址陈列馆是长春市重要的抗战纪念设施和爱国主义教育基地,是传承抗战精神的重要场所及物质载体。在实地调研和系统分析的基础上,根据长春南大营旧址陈列馆的景观构成、空间规划等方面的现实情况,结合未来发展需求,开展景观环境更新设计研究,通过合理规划布局分区、增设景观节点及植被配置等方法,提升陈列馆景观环境的层次感、美观性,为传播抗战精神与发展红色旅游的相关研究提供可参考的案例。

摘要：随着大数据时代的到来,数据处理的需求不断增长,尤其是对传感器产生的海量数据的处理需求,以及数据生产和消费之间的速度不同步问题日益突出。同时数据安全问题日益受到关注,国产操作系统的应用也逐渐增多。因此在国产操作系统环境下,需要一款国产大数据中间件解决数据生产和消费之间速度差的问题。基于Java技术,采用发布-订阅模型作为设计模式,实现了消息的发送者和接收者可以独立地演化和扩展,解耦数据的发送和接收过程,有效平衡数据生产和消费之间速度差。

摘要：采用基于TI公司高性能Davinci系列TMS320DM6437处理器的SEED-DEC6437 EVM板作为主要硬件平台,在DSP集成开发环境CCS3.3中实现图像增强算法,并在设计过程中成功地完成了增强算法从软件到硬件平台的移植,搭建了一个视频图像增强的DSP应用系统。设计结果表明,本系统具有算法简单、性能稳定、实时性好的特点。

摘要：设计说明:“吉行AR”是一款基于增强现实技术(Augmented Reality,简称“AR”)的吉林省智慧旅游APP产品。(1)APP图标设计,对吉林省地图轮廓进行剪影化再设计,配色选取蓝绿色渐变,意在体现“清爽吉林·22℃的夏天”吉林省消夏旅游特色;剪影叠加“吉行AR”文字,配色选取吉林省特有高纬度红叶树秋季叶片的橙黄红渐变色,文字周边点缀以冰晶结构为原型设计的雪花图案,体现出吉林省冰雪旅游特色。