【雜志簡介】

　　《微電子學與計算機》創辦于1972年，是我國微電子技術與計算機技術相結合的唯一專業性國家中文核心期刊，同時也是中國計算機學會會刊。本刊的宗旨是，嚴謹認真，求實創新;以人為本，研以致用;弘揚科學，追求真理。本刊國內公開發行，面向科研院所，廠礦技術人員、院校師生和管理人員，及時提供國內微電子與計算機行業最新科研成果、學術與工程技術動態，是較為實用的參考資料和科學決策的準確依據。

　　【收錄情況】

　　國家新聞出版總署收錄

　　航天優秀期刊

　　陜西省優秀期刊一等獎

　　【欄目設置】

　　報道國內外半導體集成電路和微型計算機的科研、技術成果。包括微電子技術在航天事業中的應用、微型計算機硬件結構設計與制造、微型計算機系統軟件及應用軟件、微型機應用、計算機輔助設計、半導體集成電路設計與制造工藝等方面。主要欄目：計算機技術，微電子技術等。

　　雜志優秀目錄參考：

　　基于顯著點切片的三維模型檢索 霍磊，呂學強，李卓，張凱，HUO Lei，LV Xue-qiang，LI Zhuo，ZHANG Kai

　　面向無線通信的多模式信道糾錯碼譯碼 管武，梁利平，李婧，胡巧芝，GUAN Wu，LIANG Li-ping，LI Jing，HU Qiao-zhi

　　基于粒子群優化的模糊神經網絡垂直切換算法 郭強，張曉萌，朱若函，GUO Qiang，ZHANG Xiao-meng，ZHU Ruo-han

　　基于動態語音源數的自適應盲源分離算法 陳勝，徐巖，王小軍，CHEN Sheng，XU Yan，WANG Xiao-jun

　　基于多重聚類的網絡攻擊檢測方法研究 楊宏宇，張樹茂，江華，YANG Hong-yu，ZHANG Shu-mao，JIANG Hua

　　基于含權概念圖的中文語句語義匹配方法的研究 劉培奇，曹東川，劉陽，LIU Pei-qi，CAO Dong-chuan，LIU Yang

　　應用混沌變異機制混合反向學習人工魚群算法 王培崇，李麗榮，彭菲菲，汪慎文，WANG Pei-chong，LI Li-rong，PENG Fei-fei，WANG Shen-wen

　　基于模糊 QoS的云服務資源選擇方法 劉娜娜，魏汪洋，吳慶濤，張明川，鄭瑞娟，LIU Na-na，WEI Wang-yang，WU Qing-tao，ZHANG Ming-chuan，ZHENG Rui-juan

　　一種維納濾波圖像復原算法的 k值快速估計 杜苗苗，楊燦美，DU Miao-miao，YANG Can-mei

　　SA R與全色圖像快速配準算法研究 張永梅，張謙，顧琳，葉青，ZHANG Yong-mei，ZHANG Qian，GU Lin，YE Qing

　　基于元胞蟻群算法模型的云資源調度 張水平，仲偉彪，ZHANG Shui-ping，ZHONG Wei-biao

　　基于FPGA的粒子濾波算法研究與實現 王爾申，范云飛，龐濤，WANG Er-shen，FAN Yun-fei，PANG Tao

　　一種基于點匹配的圖像重復區域檢測方法 甘玲，張鵬飛，GAN Ling，ZHANG Peng-fei

　　U M-BUS總線通道故障檢測方法 張家祺，鄧哲，周繼芹，邱柯妮，ZHANG Jia-qi，DENG Zhe，ZHOU Ji-qin，QIU Ke-ni

　　一種用于支持向量回歸的動態工作集選擇方法 姜宏，楊孟飛，于廣良，魏夢捷，JIANG Hong，YANG Meng-fei，YU Guang-liang，WEI Meng-jie

　　湖北理工學院學報投稿范文：基于有線電視故障與處理方法探討

　　摘　要：有線電視網絡傳輸技術在運行過程中，由于存在季節的變換、溫度的變化、自然的老化、施工的質量以及人為的因素，不可避免的會出現各種問題，既影響了有線電視的播放率，同時又增加了有線電視的故障率，還大大降低了用戶的滿意度。因此，如何在最短的時間里高效地處理有線電視出現的故障，對于廣大電視技術人員來說是一項比較艱巨的任務。

　　關鍵詞：有線電視,故障問題,處理方法,維護管理

　　引言

　　隨著科學技術的不斷發展，人們的生活水平不斷提高，有著獨特傳播形式的有線電視因其畫面清晰、節目設置多彩多樣的特點成為了人們生活中不可或缺的一部分。然而，有線電視網絡信號從發射塔發射信號到接收塔接收到信號需要很多中轉設備的支持，不再讓有線電視故障檢修是難事，從而使有線電視的廣播質量得到保障。

　　微電子學與計算機最新期刊目錄

一種低成本寬輸入的電荷泵過壓檢測電路————作者：張震;劉睿康;王洲;馬瑩晨;萬美琳;

摘要：電荷泵被廣泛應用于開關電源中功率NMOS的驅動。為了確保電荷泵產生的電壓保持在功率NMOS的安全柵極電壓以下，需要對電荷泵的輸出電壓進行過壓檢測。本文利用低壓負反饋回路和高壓PMOS電流鏡，將電荷泵的輸入電壓(V_IN)和輸出電壓(V_CP)精確地施加到感應電阻上，實現了對V_CP和V_IN差值的精確采樣。然后將縮小固...

基于多智能體協作的可控評論生成方法————作者：黃于欣;吳磊;趙源;

摘要：可控評論生成旨在根據新聞內容生成與內容以及情感一致的簡短評論。然而，盡管大規模語言模型在理解用戶意圖和處理簡單任務時表現優異，但在應對復雜新聞內容和復雜控制任務時，復雜新聞通常包含多層次的新聞要素和細微的情感表達，模型難以捕捉這些新聞要素和情感表達，容易生成與新聞內容和任務約束不一致的評論。針對以上問題，提出一種基于多智能體協作的可控評論生成方法，首先，根據輸入的新聞文本生成帶有主觀情感的智能體，...

復雜場景下的電梯乘客異常行為檢測方法————作者：李校林;宋耀輝;

摘要：針對復雜場景下電梯乘客異常行為識別中現有方法對行為特征理解不足導致識別準確率較低的問題，本文提出了一種改進PPTSM模型（CMTSM）的識別方法。首先，針對ResNet50網絡對行為特征捕捉不充分的問題，引入多尺度擴張注意力機制，使模型能夠整合多尺度語義信息，有效捕獲異常行為的特征信息。其次，為增強人體姿態行為的特征信息，提出垂直深度點卷積融合模塊，該模塊整合了高級語義特征和低級細節特征，使網絡能...

基于量子粒子群優化算法的生成對抗網絡優化————作者：錢楸;張兆娟;

摘要：傳統GAN架構及超參數的設計通常受到專業知識和經驗的限制，調優過程消耗大量計算資源和時間。針對該類問題，本文提出了一種基于量子粒子群優化(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization， QPSO)算法的GAN自動設計與優化方法，利用QPSO算法指導判別器與生成器的更新；設計了一種基于模塊化搜索空間的混合操作集合編碼方案，兼容深度可分離卷積、降維全連接和稀疏...

YOLOv8-REM：一種基于顯微鏡圖像的水體微塑料實時檢測算法————作者：朱文;湯恒濤;石庭愷;韓龍祥;孫佳惟;

摘要：針對依賴掃描電子顯微鏡的深度學習檢測方法因成像時間長導致效率低下、檢測算法難以在實時性、檢測效率與精度之間取得平衡，以及微塑料檢測中缺乏適用于光學顯微鏡圖像的科學深度學習數據集等問題，本文提出了基于YOLOv8s算法框架改進得到的YOLOv8-REM算法，并構建了一個科學的微塑料光學顯微鏡圖像數據集。在算法的改進方法中，首先，通過減少YOLOv8s骨干網絡層數，以減少深層卷積對微小目標信息的損失，...

MIRPFFD-Net：多尺度倒殘差金字塔特征聚焦擴散檢測網絡————作者：朱全銀;石超楠;宗慧;嚴云洋;林劍楚;

摘要：在復雜場景下目標尺度變化過大會影響檢測精度，當前主流的解決方法是通過增加參數量，犧牲檢測時間，然而這種方法影響了實時目標檢測效率。為解決上述問題，提出了多尺度倒殘差金字塔特征聚焦擴散檢測網絡，MIRPFFD-Net。通過殘差多尺度特征提取模塊（Residual Multi-Scale Feature Extraction，RMSFE）構建主干網絡，解決了小目標特征信息被鄰近大目標所淹沒的問題，提升...

低功耗AOSFET 2T0C存儲陣列讀晶體管閾值電壓優化————作者：林澤添;張志斌;鄭凌豐;楊業成;王少昊;

摘要：基于垂直溝道全環繞（CAA）非晶氧化物半導體場效應晶體管（AOSFET）的雙晶體管（2T0C）增益單元存儲器因其高載流子遷移率、高存儲密度、低讀取功耗等特點以及三維多層堆疊潛力而受到關注。雖然單個AOSFET 2T0C增益單元能在0.5 V的讀取電壓(V_DD)下工作，但crossbar存儲陣列中的旁路串擾電流降低了2T0C存儲陣列的讀取裕度。為了滿足低密度、非核心存儲陣列和高...

基于自適應空間混合的大規模點云語義分割————作者：黃和煒;周樹東;方立;張靜茹;

摘要：點云語義分割作為三維空間信息理解的核心任務，已廣泛應用于城市規劃、自動駕駛等領域。為在保持分割精度的同時提升大規模點云場景下語義分割的實時性，本文提出一種基于自適應空間混合的點云語義分割算法。首先，在嵌入層融合點特征和領域特征，以捕獲局部幾何信息并增強原始點數據。接著，通過空間和通道混合層對嵌入點特征進行多次更新。其中在空間混合階段，通過稀疏矩陣對點云投影，引入軸感知特征混合模塊捕獲跨維度的上下文...

基于局部語義特征的威脅實體識別方法————作者：王學力;蔡泳信;程度;仇晶;楊杰;于康;

摘要：目前，從非結構化威脅情報中提取與網絡安全相關的實體（如黑客組織、攻擊方法和漏洞信息）對于提高安全分析師的工作效率至關重要。然而，由于威脅情報的獨特性和復雜性，這一過程面臨著顯著挑戰，使得準確的信息提取變得困難。文本觀察到，在威脅情報中，威脅實體的分布表現出局部聚焦的特點。然而，以往威脅情報命名實體識別任務中的常用方法大多將詞語與整個句子上下文結合或強調詞本身，忽視了情報文本的數據分布特性。因此，本...

內容主題約束的無監督關鍵短語提取方法————作者：李伍任;黃于欣;

摘要：無監督關鍵短語提取旨在自動識別能夠準確反映文檔內容和主題的關鍵短語，廣泛應用于信息檢索、文本摘要和主題建模等任務。然而，現有無監督方法通過計算候選短語與文檔在高維語義空間中的相似性評估短語的重要性。這類方法主要關注短語與文檔整體語義的相關性，缺乏對候選短語與文檔主題關聯的有效建模，導致提取結果的準確性和語義一致性受限。為此，本文提出了一種結合內容和主題約束的無監督關鍵短語提取方法。該方法基于T5模...

基于主題融合的語義一致性篇章神經機器翻譯————作者：劉春嬌;郭軍軍;余正濤;

摘要：篇章神經機器翻譯 (Document-level Neural Machine Translation，DocNMT) 面臨的核心挑戰是如何有效捕捉文檔的全局語義并保持翻譯的一致性，特別是防止主題漂移和上下文語義不連貫。針對這一問題，本文介紹了一種基于主題融合的語義一致性篇章神經機器翻譯方法。首先，本文通過引入主題詞，有效減少翻譯過程中的主題漂移，增強句子間的邏輯聯系，從而提高翻譯的一致性和準確性...

基于多尺度混合注意力的遙感圖像超分辨率重建————作者：鄧峰良;錢育蓉;范迎迎;白璐;王元旭;孔維泉;

摘要：現有基于Transformer 的方法在處理復雜遙感場景時表現不佳，容易出現偽影和細節丟失，特別是在局部信息捕捉和空間關系建模方面存在明顯局限。為解決上述問題，提出了一種多尺度混合注意力網絡（MsHAN）。該網絡設計了大核多尺度注意力機制（LKMSA）、多尺度動態窗口空洞注意力模塊（MSDWDA）和空間前饋模塊（SFM），全面提升了遙感圖像超分辨率重建的性能。LKMSA結合大核卷積和多尺度機制，顯...

多尺度特征增強融合的ME-RTDETR水下目標檢測————作者：張筱;劉孫俊;陳懿;李剛;敖夢豪;

摘要：在水下目標檢測過程中，因水下圖像噪聲較大且包含多尺度目標混合等問題，易出現漏檢、錯檢現象。本文提出一種基于RTDETR改進的多尺度特征增強融合的ME-RTDETR水下目標檢測算法。首先，使用CSPnet替代原始主干網絡，提升模型的特征提取能力；然后，提出SHViTCGLU模塊替換C2f中的殘差模塊，通過增強局部特征與全局特征提取，提升模型處理噪聲圖像的能力；其次，基于原始CCFM模塊設計多尺度特征...

TTE與TSN的空間應用對比研究————作者：劉昱辰;華更新;

摘要：時間觸發以太網(TTE)與時間敏感網絡(TSN)是兩種廣泛應用的時間確定性網絡技術。TTE通過精確的時間同步機制和基于離線調度表的周期性任務調度策略，實現了高度的實時性和確定性；TSN則通過一系列子標準(如TAS、CBS等)和機制，在保證實時性的同時提供了更靈活的流量管理方案。本文從同步機制、流量控制、調度機制以及容錯能力等方面對TTE和TSN兩種網絡協議進行了系統對比研究。研究表明，鑒于空間領域...

一種具有高階補償結構的低溫漂帶隙基準————作者：楊雨欣;李海松;王斌;

摘要：針對傳統帶隙基準溫漂系數較高的問題，設計一種具有高階補償結構的低溫漂帶隙基準電壓源。在一階帶隙基準的基礎上，利用偏置在PTAT電流下的亞閾值區MOS管柵源電壓中溫度的高階補償項來抵消三極管發射結電壓中溫度的高階項，從而得到一個溫漂系數極低的帶隙基準源。該基準采用0.35 μm BCD工藝進行電路設計，版圖面積為345 μm × 140 μm。仿真結果表明，基準在電源電壓為5 V，溫度范圍為-55 ...

面向網表基礎組件識別任務的數據集設計————作者：李宗泰;楊靚;李灝;婁冕;李穎琦;毛遠宏;賈一鳴;

摘要：門級網表的反向工程是一種確保集成電路產品可信的檢測方法。隨著AI+IC的發展趨勢，逐步演變為基于圖神經網絡的網表基礎組件識別任務。當前，該任務面臨的一個主要問題是不能泛化到電路功能一致但網表結構發生變化的場景。然而，目前尚未有電路功能一致但結構不同的公開網表數據集，給問題的研究增加了障礙。為此，研究和發布了電路功能一致但網表結構不同的10個數據集，以促進對網表基礎組件任務的深入研究。具體來說，首先...

基于多尺度特征注意力融合的語音情感識別————作者：安俊秀;田茂云;

摘要：語音情感識別是人機交互領域的一個重要研究領域，如何提取最具有代表性的特征是語音情感識別的研究熱點。針對目前語音情感識別系統中存在特征表達能力不足的問題，提出了一種新穎的框架——多尺度頻譜特征注意力融合網絡(MSFAFN)，旨在通過綜合多層次的音頻特征，提升模型的情感識別能力。該網絡主要由特征提取塊和特征學習塊組成。前者通過三條不同卷積核大小的并行路徑提取特征映射，然后由注意力機制對特征進行權重的重...

眼底血管分割：一種多網絡融合方法————作者：楊國虎;劉平;金雨純;甄元元;

摘要：在臨床醫生診斷眼底疾病的重要輔助方法中，利用深度學習技術進行視網膜圖像分割顯得尤為關鍵。然而，現有方法未能充分考慮感受野在高分辨率圖像特征提取中的重要性，同時視網膜圖像受到多種因素影響，如光照變化、噪聲和患者個體差異等。為此，本文提出了一種結合特征金字塔網絡（FPN）、U-Net與通道注意力機制的深度學習模型(FPN-Unet)。同時，為了更好地捕捉目標邊緣，引入了BLR。FPN可以有效地處理不同...

PCA技術輔助的緊湊光學神經網絡的性能研究————作者：金昊;張樂天;顧潔;陸鳴豪;王嘉怡;王瑾;

摘要：隨著張量數據結構復雜度不斷提升，光學神經網絡（Optical Neural Network， ONN）中的計算復雜度和計算量大幅增加，而且所需的光學器件數量和復雜度也在升高。為了降低神經網絡的復雜度并提高其可應用性，對張量數據的降維處理是可有效的方法之一。本文分別搭建GridNet和FFTNet架構的ONN，其中的線性光學處理單元由馬赫曾德爾干涉儀（Mach-Zehnder interferome...

基于元學習的多用戶MIMO通信網絡異構強制訪問控制方法————作者：馬林;

摘要：由于只考慮用戶的固定需求和行為模式，使得強制訪問控制后訪問結果F1-score值較低。因此，提出基于元學習的多用戶MIMO通信網絡異構強制訪問控制方法。從時間維度上統計用戶異構訪問行為，并運用MFP（最大向前引用模型）數據挖掘算法，分析用戶訪問路徑，獲取多用戶MIMO通信網絡異構訪問模式。考慮用戶屬性、環境屬性和時態屬性，對用戶異構訪問行為進行量化分析，計算出用戶行為信任度。根據異構強制訪問控制要...

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