《电子技术应用》杂志2026年第06期-AET-电子技术应用

2026年第06期

刊出日期：2026-06-06

本期精选：基于LASSO及GRU-注意力机制的配电网合环电流区间预测

邮发代号：2-889

上一期

技术专栏-数智技术驱动的工业软件

基于条件扩散模型的电算协同规划场景生成

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.268113

作者：龚桃荣1，刘雨晴1，崔灿2

作者单位：1.电网安全全国重点实验室（中国电力科学研究院有限公司）；2.国网山东省电力公司经济技术研究院

摘要：电算协同背景下，针对现有场景生成方法难以刻画算力负荷响应光伏出力协同规律的问题，提出一种融合混合整数规划（MIP）与条件扩散模型的两阶段场景生成方法。首先，分析算力负荷与光伏出力的耦合机理，构建基于MIP的算力任务调度模型，生成光伏-算力负荷联合场景。其次，以MIP生成场景为训练数据，构建以U-Net为骨干网络的条件扩散模型，将时间特征、气温、算力任务量等级、电价编码为条件向量，学习光伏-算力负荷的高维联合分布，实现可控场景生成。结果表明，所提方法生成的高保真联合场景能够为配电网规划提供可靠数据支撑。

关键词：
电算协同

混合整数规划

条件扩散模型

场景生成

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MMAAF：一种基于多模态视觉特征与机器学习的气道插管困难评估框架

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.268137

作者：田伊1，陈泽玮2，李百川2，倪诚1，郑晖1

作者单位：1.国家癌症中心/国家肿瘤临床医学研究中心/中国医学科学院北京协和医院肿瘤医院；2.北京邮电大学计算机学院

摘要：气道插管困难是临床麻醉中的重要风险之一，提出了一种基于患者张口静态图像的自动化、客观化气道评估框架MMAAF（Multi-Modal Airway Assessment Framework），针对患者数据集的张口图像，运用计算机视觉技术自动提取六项关键解剖学特征，与患者真实插管困难标签结合，构建结构化的多模态预测数据集，进行随机过采样技术处理，集成随机森林与梯度提升树两种机器学习算法进行模型训练与评估。结果表明，梯度提升树与随机森林模型在独立测试集上的预测准确率分别达到92%和93%，评估性能良好。同时，在MMAAF框架内进行逻辑回归模型训练，并依据特征重要性权重对特征进行加权，计算得到患者的个体化插管困难概率评分，为临床决策提供了基于多模态特征的直观量化参考。

关键词：
困难气道

插管困难预测

医学图像分析

计算机视觉

随机森林

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面向电网应急保供的氢能知识图谱构建与优化方法

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.268184

作者：郭子轩1，姚杰2，刘畅1，李永军1，夏志军2，章立2，漆夏彬1

作者单位：1.中国电力科学研究院有限公司；2.国网江苏省电力有限公司常州供电分公司

摘要：针对电网应急保供过程中信息分散、状态异构、知识缺失与决策耦合等问题，提出一种面向电网应急保供的氢能知识图谱与协同决策一体化方法。以“氢能为手段、电网保供为目标”为主线，构建氢能侧、电网侧、调度侧三域耦合知识表示框架。在知识抽取层，采用基于LoRA微调大语言模型的问答式联合抽取机制，实现跨句实体关系识别与场景语义增强；在知识补全层，提出融合R-GCN与符号规则推理的混合补全策略；在状态感知层，融合时序传感器流、设备图纸与运行数据，构建可动态更新的多模态知识图谱；在演化层，引入基于熵的不确定度主动学习机制实现知识持续迭代。实验表明，所提方法将NER F1提升至92.0%，RE F1提升至88.9%，跨句RE F1达65.4%，知识补全Hits@10达58.2%，并在关键负荷恢复率、恢复时长及决策时延等指标上优于多种对比方法。论文为氢能参与电网韧性提升与应急供电调度提供了一条兼具知识表达、推理与协同决策能力的技术路径。

关键词：
电网应急保供

氢能知识图谱

大语言模型

多模态融合

主动学习

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综述与评论

绿色算力评价指标体系与实现路径研究

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.257208

作者：姜国运1，王少鹏2，刘子雁1，邱奔2，底晓梦3，胡斌浩1

作者单位：1.国网山东省电力公司信息通信公司，山东济南 250000；2.中国信息通信研究院云计算与大数据研究所；3.中国电力科学研究院有限公司

摘要：近年来，全球数字化转型加速推进，算力需求持续提升，算力中心建设加快推进，为数字经济发展提供了高效的算力资源，但也带来了大量的能耗和碳排。随着全球能源的日益紧张以及碳排放问题日益受到关注，绿色低碳与可持续发展成为产业共识。绿色算力是以最小化能源消耗和环境影响，提供最大化算力资源和服务为目标的算力形式，是未来算力发展的重要形态和方向。对绿色算力基础概念、评价指标体系进行深入剖析，从节能降碳、提效赋能维度构建绿色算力评价指标模型，并提出绿色算力实施路径，以期更好地指导绿色算力的建设和评价。

关键词：
绿色算力

评价体系

评价模型

实现路径

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扩散模型的推理端优化：可控性与加速的方法综述

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.257410

作者：赵家池，张杰

作者单位：宁波大学信息科学与工程学院

摘要：扩散模型在图像、语音与科学计算中表现优异，但工程部署常受两类瓶颈约束：一是推理可控性不足，条件对齐易因随机性与时间步离散误差而波动；二是推理开销偏高，多轮的采样会大量增加时延。聚焦推理端优化，围绕可控性与效率两条主线，对近年代表性工作进行系统梳理，强调在不改动模型与数据的前提下，通过对扩散推理过程的约束与择优，在少步与极少步条件下同时提升条件对齐与细节稳定，并显著降低时延。同时概述了具备迁移性的应用场景。最后，提出面向应用级部署的展望，追求速度、覆盖与质量的统一提升。

关键词：
扩散模型

推理优化

可控性

效率

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人工智能

乡村实景影像中动态目标智能剔除与修复研究

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.267755

作者：谭诗盈1，2，胡军国1

作者单位：1.浙江农林大学数学与计算机科学学院；2.国家林草局林业感知技术与智能装备重点实验室

摘要：实景三维建模是构建数字孪生与智慧乡村数字底座的核心技术。针对无人机倾斜摄影中动态目标导致模型几何畸变与纹理失真的问题，提出一种改进YOLO11s小目标检测与图像修复的协同框架。方法设计了融合空间注意力与金字塔下采样的卷积模块以增强小目标检测能力，并结合基于Transformer结构增强的增量式图像修复算法，对剔除区域进行语义一致与纹理连贯的高质量修复。实验表明，改进模型在VisDrone2019数据集上mAP@0.5达到46.4%，较基线提升8.0%，参数量仅为9.7M。该框架为实景三维建模中动态干扰物的自动化剔除提供了轻量化解决方案。

关键词：
智慧乡村

小目标检测

YOLO11

图像修复

注意力机制

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基于TQWT-MSPCA-GNN多模态特征的混合神经网络EEG情绪识别

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.257445

作者：于文锟，苏磊，吴丽萍，姜迪

作者单位：昆明理工大学信息工程与自动化学院

摘要：脑电图（EEG）信号能客观反映情绪状态，是情绪研究的重要工具。基于EEG信号的情绪识别算法的开发已经取得了显著进展。然而，脑电信号的非平稳、低信噪比特性以及情绪表征的复杂时空依赖性，对模型的识别性能带来了困难。传统方法难以在时间和空间两个维度捕捉到远距离时间序列数据的相关性，从而影响情绪分类的效果。为了解决上述问题，提出了一种通过可调Q因子小波变换（TQWT）对原始EEG信号进行多尺度分解，并在各尺度上采用多尺度主成分分析（MSPCA）进行去噪和降维。将分解后的多频带信号构建为动态脑功能网络，并引入图神经网络（GNN）来挖掘脑区之间与情绪相关的连接特征。最后，将TQWT提取的时频特征与GNN提取的空间关系特征进行融合捕获时间和空间特征进行分类。在SEED数据集上的实验结果表明，特征重构后的数据在EEG情绪分类任务中是有效的，对3种情绪的识别准确率达到了98.15%±0.63%。

关键词：
EEG

情感识别

多尺度主成分分析

可调Q因子小波变换

图神经网络

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测控技术

基于光学干涉模型的碳化硅外延层厚度测量研究

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.267931

作者：彭冲冲，张乐玉，柳杨浩，代航旭

作者单位：郑州工业应用技术学院

摘要：碳化硅外延层厚度的精确测量是半导体器件制备的关键，基于2025年全国大学生数学建模竞赛B题实测数据开展研究。首先，采用Savitzky-Golay平滑滤波、波长窗口函数与Huber Loss鲁棒损失函数，预处理原始数据中的高频噪声、基线漂移及异常值。其次，构建双光束干涉模型，结合Sellmeier色散方程等推导厚度与相关参数的定量关系，通过快速傅里叶变换初估、非线性最小二乘迭代优化及逆方差加权平均实现高精度反演，经回灌检验验证有效性。再次，建立多光束干涉模型，基于传输矩阵法反演厚度，提出振荡成分提取与基线恢复校正方法降低干扰。

关键词：
碳化硅外延层

厚度测量

光学干涉模型

Sellmeier色散方程

迭代反演算法

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压力扫描阀系统在风洞中的应用

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.257588

作者：贺振阳，黄辉，范金磊，邓富强，庞张豪

作者单位：中国空气动力研究与发展中心高速空气动力研究所

摘要：为了研究3种典型压力扫描阀系统在风洞环境中的应用特性并为相关试验提供技术支撑，采用系统性研究与对比分析的方法，做了基于PSI 9116电子压力扫描阀、DTC Initium多参数数据采集系统、Optimus智能测控系统的风洞试验，同时开发了高速风洞通用测力测压软件平台、建立了风洞试验性能评估体系以验证系统精度，得到了3种系统的量化性能对比结果，为风洞试验设备选型提供了科学依据。

关键词：
压力扫描阀系统

对比分析

风洞试验

性能评估

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通信与网络

基于KL距离的非相干大规模SIMO系统星座设计

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.257394

作者：李永杰，陆继钊，续晓光，王正，戚晓勇

作者单位：国网河南省电力公司信息通信分公司

摘要：针对工业物联网中无线超可靠低时延通信（URLLC）面临的挑战，聚焦于非相干大规模SIMO系统在一般相关信道下的星座优化难题，提出了一种基于星座点间Kullback-Leibler（KL）距离的星座设计算法。首先，通过Karhunen-Loève变换（KLT）消除接收信号的相关性。随后，在平均功率约束下，以最大化最小KL距离为优化目标，并利用高信噪比渐近分析，将此非凸优化问题分解为两个独立子问题：优化非零星座点和优化含零星座点间的KL距离。子问题1中推导出最佳非零星座点的等比序列结构，并基于此，子问题2设计了一个高效的一维二分算法来求解所有最佳星座。实验结果表明，该优化方法对任意相关信道均适用，显著提升了系统的成对错误概率（PEP）性能，明显优于传统基准方案，验证了其有效性。研究结果证明，该方法能有效提升系统性能并具有更强的通用性，为URLLC通信提供了切实可行的解决方案。

关键词：
大规模SIMO

相关信道

KL距离

等比序列

一维二分

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基于LASSO及GRU-注意力机制的配电网合环电流区间预测

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.257379

作者：毛洪彬，舒征宇，雷明，任冠臣，周子涵

作者单位：三峡大学

摘要：在以光伏、风电为代表的大规模分布式能源接入电网的背景下，传统合环电流计算方法面临精度不足以及难以刻画合环特性不确定性的挑战。为此，提出一种考虑不确定性的合环电流区间预测模型。具体研究过程包含以下关键步骤：鉴于合环电流预测中影响因素繁多且数据结构复杂，采用自适应LASSO（Adaptive LASSO，ALASSO）回归方法对影响因素进行筛选，构建适用于合环电流预测的多元数据集；为提升合环电流预测模型的可解释性，引入极限梯度提升算法，对经LASSO变量选择后的配电网合环预测影响因素进行特征重要性评估，明确各因素对预测结果的贡献程度；针对合环电流的时序特性，提出一种基于注意力（Attention）机制的门控循环单元（GRU）预测模型，实现合环电流的时段预测……

关键词：
自适应LASSO

Bootstrap算法

注意力机制

特征提取

合环电流

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基于CSI的非视距人火检测方法研究

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.257177

作者：罗永战1，2，罗坚1，2，保佳钱2，王忆轲2，张石清2，楼亮亮2

作者单位：1.迈得医疗工业设备股份有限公司；2.台州学院智能信息处理研究所

摘要：现有的火灾检测技术多依赖烟雾传感器或摄像头，不仅在部署与维护方面成本较高，还面临隐私泄露、识别范围有限等问题，尤其难以覆盖非视距（Non-Line-of-Sight， NLoS）区域。此外，传统方法普遍无法判断火灾区域内是否存在被困人员，难以为应急救援提供有效决策支持。为解决上述问题，提出一种基于信道状态信息（Channel State Information， CSI）的人火检测方法，利用Wi-Fi信号墙体穿透与衰减特征实现复杂室内环境中的人员状态与火情联合感知。提出子载波加权融合算法压缩高维CSI数据，并构建双层门控循环单元（Gated Recurrent Unit， GRU）网络提取时序特征，实现对人体活动与火灾状态的准确识别。实验结果表明，该方法在非视距场景中检测是否发生火灾以及火灾环境中是否存在待救援人员的准确率分别为94.93%和94.53%。此外，所开发的实验数据集已公开，供相关研究者进一步探索，数据集可在https：//github.com/T-bjq/Wi-HFC-dataset获取。

关键词：
人火检测

无线感知

信道状态信息

GRU网络

子载波融合

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计算机技术

基于改进小波-VMD的脉搏信号联合去噪方法研究

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.256906

作者：王元元，梁竹关，汤钰辉，雷江涛，李鹏

作者单位：云南大学信息学院

摘要：针对在脉搏信号的实际测量过程中由环境变化、受试者运动、电磁干扰等因素产生大量噪声这一问题，提出了一种基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）和改进的小波阈值联合去噪算法。以皮尔逊相关系数为评价标准，优化k值后对信号进行k层VMD分解；从分解得到的本征模态分量（IMFs）中筛选出低频分量，并对剩余IMFs中包含有效信息的IMFs分量采用改进的小波阈值算法进行去噪；最后，将去噪后的IMFs与低频分量重构，得到降噪后的信号。通过模拟数据进行仿真实验，并对比VMD、VMD-SSA、VMD-SG、ICCEMDAN-WT、MEEMD-WT几个方法和所提方法的去噪效果，仿真实验结果表明，经该算法降噪得到的去噪信号在信噪比、均方误差、归一化互相关度几个指标上的表现最优。在对实测脉搏信号进行验证时，结果表明该算法能够有效去噪，同时保留信号的关键信息特征。

关键词：
VMD

小波阈值去噪

脉搏信号

皮尔逊相关系数

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SEC-YOLO：一种高效的中草药复杂背景识别模型

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.256995

作者：把奉昕，燕振刚，陈蕾

作者单位：甘肃农业大学信息科学技术学院

摘要：针对中药材图像识别中存在的复杂背景、遮挡及光照变化等问题，构建了一个涵盖76种中草药、两万余张图像的大规模数据集，并通过多种数据增强提升模型泛化能力。在YOLO11n基础上，提出改进模型SEC-YOLO，引入C3k2_Star模块、ECA_SR注意力机制及C2PSA_CGLU模块，提升复杂环境下的识别性能，并优化特征融合结构与检测头设计，增强对小目标与混叠药材的检测能力。改进模型平均精度均值（mAP）达98.0%，权重文件3.7 MB，计算量4.7G，参数量1.80M，相较于YOLO11n，权重文件大小降低了30.1%，计算量下降了28.7%，参数量下降了31.0%。其检测精度和检测速度均满足实时检测要求。实验结果表明，SEC-YOLO在保证轻量化的同时实现高精度、实时性识别，为中药材自动化识别提供了有力支持。

关键词：
中草药复杂背景识别

YOLO11

StarNet

通道空间注意力C2PSA_CGLU模块

ECA_SR注意力机制

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基于二分回声状态网的风电功率预测方法研究

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.256835

作者：胡雯雯1，陈柏伊2

作者单位：1.吉林省气象服务中心；2.长春市标准研究院

摘要：在当今能源领域，风力发电具有便捷性和环保性，但其发电效率受到天气的影响。因此，为优化能源利用，提出了一种基于二分回声状态网络的风功率预测方法。该模型由3个储备池构成，第一个储备池对输入数据进行信息特征提取，然后根据所提取特征不同，将特征作为输入信息并列输入后面两个储备池，进一步对数据特征进行融合。为了保证模型能够稳定地运行在实际的预测中，给了一个充分的稳定性判据，并能更好地选择预测模型的结构参数。此外，为了获得更好的预测精度，使用梯度下降算法来优化二分回声状态网的储备池参数。最后，通过一组仿真数值实验，验证基于二分回声状态网风电功率预测模型的有效性和可行性。

关键词：
二分回声状态网络

风功率预测

储备池参数优化

梯度下降算法

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基于多源数据融合的EHI模型构建与实时诊断技术

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.268040

作者：孔立新

作者单位：中国石油化工股份有限公司北京燕山分公司

摘要：针对炼化设备传统维护策略存在“过修”或“失修”问题，构建了基于多源数据融合的设备健康度指数（Equipment Health Index，EHI）模型。该模型整合缺陷、报警、维修等多维数据，利用深度神经网络进行非线性融合与实时评估。工程验证表明，该技术能精准量化设备健康状态，比传统方法具有更高的评估准确率与预警提前量，为智能运维提供了有效支撑。

关键词：
多源数据融合

设备健康度指数

神经网络

实时诊断

预测性维护

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电路与系统

多放大器并联结合小波分解的场磨电场传感器信号调理优化设计

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.257413

作者：黄悦华1，陈卓1，卢云1，喻梓洋1，廖正海2，徐吉来2

作者单位：1.三峡大学电气与新能源学院；2.中国电力科学研究院有限公司电网环境保护全国重点实验室

摘要：随着特高压直流输电技术的不断发展，电力系统对直流输电线路下方地面的合成电场的监测需求显著增加。然而，传统电场测量方法容易受到噪声干扰，影响测量精度。根据电场测量中的噪声干扰来源，提出了一种基于放大器并联优化的信号调理电路和Morlet小波分解的信号处理方法。通过优化设备测量时的信噪比，显著提升了场磨式电场仪的抗干扰能力和测量准确度。实验结果表明，所提出的放大器并联优化信号调理电路及小波分解的信号处理方法能有效消除测量过程中的干扰信号，提高测量电路的信噪比，保留信号的细节并保持信号的响应速度，从而提高了特高压直流输电地面电场的测量精度。

关键词：
场磨式

电场传感器

高压直流

噪声干扰

小波分解

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一种大功率高集成智能功率驱动模块设计

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.257185

作者：吴昊，李彩侠，张潇风

作者单位：中国电子科技集团公司第四十三研究所

摘要：针对大功率无刷直流电机驱动需求，提出了一种采用厚膜混合集成工艺的智能功率驱动模块设计，该模块最大工作电压为500 V，最大输出电流为30 A。内部包括防直通死区电路设计、输入输出电气隔离设计，以及隔离DC/DC变换器、高端悬浮供电电路等，避免了功率部分对前级电路的损害，同时采用全金属密封封装形式，保证了模块的可靠性，提升了模块的散热能力，并且外围电路简单，可以有效缩短电机伺服驱动系统研制周期。

关键词：
智能功率驱动模块

厚膜混合集成

反激

金属全密封

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一种小型化机载记录组件设计

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.257403

作者：张禹，郭晓光

作者单位：中国电子科技集团公司第五十八研究所

摘要：针对目前飞行器智能化及信息化进程推进尤其是无人机越来越多的应用，对机载设备的尺寸重量要求越来越严格，机载数据存储设备成本高、功能单一、体积和重量大的矛盾越来越严峻。针对这一现状，设计和开发了一种小型机载记录组件平台。平台设计采用一体化设计思想，将存储记录做到普通电子盘的尺寸大小，既满足存储、浏览、回放、管理数据的能力，又可以进行数据分析功能。系统采用国产化FMQL10S400为主处理器，完成小型化设计，通过测试和仿真达到了体积小、功耗低、热耗散低的要求，满足机载应用场景，可满足有人和无人等不同场景下应用要求。

关键词：
机载

数据记录存储

小型化

低功耗

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基于Wreal model的数模混合验证的平台实现方法

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.256961

作者：李密，陈旭江，徐荣文，周轩

作者单位：小华半导体有限公司

摘要：目前集成电路的模拟电路在数字验证期间大多采用行为级模型（Behavior Model）的形式进行基本的连接性的验证。但随着当今世界在集成电路方面的电路的复杂度越来越高，规模越来越大，SoC或者MCU集成的模拟模块也越来越多，越来越复杂，数模验证的复杂度剧增。大部分公司对于数模交互的功能、时序等只能等到回片测试才能验证设计的正确性。阐述了一种基于Wreal model的数模混合验证的方法，用来实现数模交互的大部分功能的可验证性，提升验证的完备性，以及完成数模电路间时序的验证等。

关键词：
行为级模型

Wrealmodel

数模混仿

完备性

时序

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ICCC 2025

基于FPGA的SpaceWire接口与RGMII接口之间的桥接设计

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.257644

作者：路瑶，王显，李嘉林

作者单位：北京控制工程研究所

摘要：提出了一种基于FPGA的SpaceWire接口与RGMII接口之间的桥接设计。上位机可通过SpaceWire接口以特定吞吐量注入数据包，并以以太网MAC层协议数据形式从FPGA的RGMII接口输出。同时，该设计支持从RGMII接口接收以太网数据包，并通过SpaceWire总线传输至上位机。桥接方案兼容10/100/1000 Mb/s以太网数据速率，支持全双工和半双工模式。设计采用VHDL语言编码，在赛灵思Vivado 2018.3平台上进行综合与布局布线，使用ALDEC Active-HDL 13和Vivado 2018.3进行仿真，并在赛灵思 Kintex-7 FPGA器件上实现。验证基于包含处理器系统、FPGA板卡及其他外设的硬件平台。以太网MAC层由三速以太网MAC IP核版本9.0实现，FPGA逻辑支持ICMPv6 Echo Request/Reply（PING）协议的解析与响应，以及UDP数据包的封装与转发。此外，设计引入部分寄存器三模冗余策略，以降低航空航天环境中单粒子翻转的影响。

关键词：
SpaceWire

RGMII

FPGA

桥接设计

ICMPv6

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SARIMA嵌入的时序知识图谱推理

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.257634

作者：吴钰1，胡友德1，冯桐2，杜滢明2，曹晗2，唐静1，李新兵1

作者单位：1.材料科学姑苏实验室；2.苏州德华生态环境科技股份有限公司

摘要：聚焦周期场景下的时序知识图谱（TKG）推理，提出EI-SAR模型，将SARIMA模型的时间分解能力与时序知识图谱嵌入（TKGE）结合，将实体与关系的时间序列分解为非季节性趋势、季节性趋势及随机残差；同时设计对称KL散度评分函数以融合残差特性，并构建负采样损失结合SARIMA残差惩罚项的混合损失优化模型。实验结果显示，在YAGO11k、Wikidata12k、ICEWS05-15三个公开TKG数据集的推理中，EI-SAR性能表现优异；在专属生态工业时序知识图谱数据集EITKG的链路预测中，该模型显著优于当前主流TKGE模型，因此，EI-SAR可为资源循环、生态修复等周期场景任务提供技术支撑。

关键词：
时序知识图谱

知识表示与推理

时间序列分解

SARIMA模型

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基于上下文感知网络的场景图生成方法

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.257633

作者：高鑫颖，张宇，刘路，张树钢

作者单位：数字大理建设运营有限公司

摘要：场景图生成的核心任务是从图像中挖掘多目标间的结构化关系，其本质是对视觉数据要素的语义化组织与关联。现有方法在数据流通过程中未能充分筛选和利用目标上下文信息，导致关系预测的鲁棒性与精度受限。为此，提出消息上下文感知网络（MCAN），通过构建从粗到细的数据要素融合机制，提升场景图生成中上下文信息的质量与利用率。该模型利用门控循环单元（GRU）捕获目标间长程依赖关系，通过多头注意力机制实现上下文数据要素的细粒度筛选，并结合残差融合策略增强视觉表示的稳定性。在Visual Genome数据集上的实验表明，MCAN在三个子任务上平均性能提升2.1%，有效验证了其在多模态数据流通中的噪声抑制与信息增强能力。消融实验进一步揭示了各模块在数据要素融合中的贡献。