头条 Wi-Fi与机器学习结合的综合分析 系统性地分析了当前AI/ML在Wi-Fi领域的技术研究和应用情况。首先对Wi-Fi技术特征以及发展趋势所带来的复杂度进行阐述。然后提出机器学习对优化Wi-Fi网络参数的必要性,以及综合介绍和分析AI/ML在提升Wi-Fi性能和用户体验的研究及可行性,并对IEEE 802.11 AI/ML兴趣组四个具体的AI/ML用例进行说明和评估。接着探讨和建议Wi-Fi与AI/ML相结合的系统设计框架,以及相应的基本用例分析。最后对Wi-Fi与AI/ML结合的技术挑战和行业发展做了归纳和总结。 最新视频 基于强化学习的多智能体协同任务分配与仿真验证 针对协同任务分配的决策建模与求解难点,开展多智能体协同任务分配技术研究,以实现多智能体间的高效协同和动态任务分配。提出了一种基于深度强化学习的协同任务分配方法,采用深度Q网络(DQN)算法实现智能体的构建和环境的模拟,以优化任务分配的效率和效果。通过构建典型任务场景,设计了详细的决策模型训练与应用方案,验证了所提出的算法在协同任务中的有效性。实验结果表明,该方法能够兼顾多目标综合任务效能,成功概率提升约17%。基于深度Q网络的多智能体协同任务分配方法可以有效提升任务分配效能。 发表于:2026/5/18 基于高速电平迁移电路的OTP存储阵列供电设计 针对反熔丝OTP存储器在不同工作模式下的电压需求,基于SMIC 28 nm CMOS工艺,提出了一种Cascode结构的Level Shifter单元及分块供电设计。实现了OTP存储器在编程和读取模式下WL/PL和BL端电压的快速切换,使得Level Shifter单元翻转延时小于2 ns,分块供电设计降低了电容的寄生效应对OTP存储器读取阈值的影响,保证了OTP存储器编程和读取功能正常。 发表于:2026/5/18 基于MCU的低功耗型SM4硬件设计与实现 随着国产新能源汽车的高速发展,搭载国产加密算法的主控MCU的需求日益增长。为了满足这一需求,设计了一款MCU通用的SM4算法硬件安全模块,该模块以国密SM4算法为引擎核心,支持主流ECB、CBC、CFB、OFB、CTR等模式,采用标准AHB总线接口,支持DMA传输,采用低功耗设计技术,可满足当前主流MCU电路设计需要;该模块基于商用40 nm CMOS工艺线完成电路设计和制造,经过流片后的测试和验证, SM4算法模块各功能正确,模块工作频率可达400 MHz,具有较高的商业价值。 发表于:2026/5/18 用于电子束设备的微电流检测系统 设计了一种微电流检测系统,可用于电子束设备皮安量级到纳安量级的微弱电流信号检测。该设计采用跨阻式I/V转换电路结构,综合考虑器件选型、电路级联放大、纯净供电电源、滤波降噪、嵌入式计算、屏蔽与接地等,将皮安级微小电流放大,同时还设计了双量程选择电路,拓展了测量范围至百纳安级,通过MCU微处理器对放大的电信号进行采集及优化处理。实验表明该系统能够实现微弱电流信号的测量,同时可以调整至较大的量程,且测量误差低于0.5%,同时线性度优、响应迅速。 发表于:2026/5/9 扫描电镜中扫描电路性能及对图像影响分析 扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscope, SEM)的图像质量高度依赖于扫描电路输出信号的精度与稳定性。而现有研究对扫描信号至图像质量的影响仍缺乏深入分析。基于此,首先建立了从扫描信号到图像质量的传递机制,分析了扫描信号性能指标对图像影响;然后,通过高精度数字万用表与示波器对实际扫描信号进行精准测量,并结合端点拟合法进行数据处理,从而量化了场扫描与行扫描信号在512×512像素模式下误差水平;进一步通过MATLAB仿真各类误差对标准网格图像的影响,并导入实测信号数据,评估其在实际成像中的表现。研究表明,扫描信号整体线性性能良好,中心区域平均误差为1.884像素,优于边缘区域的2.749像素。 发表于:2026/5/9 基于能量效率的无人机辅助WRSN路径规划优化研究 利用无人机对能量受限的传感器节点进行充电,可有效缓解传感器节点因能量耗尽而中止服务的问题。由于无人机自身能量受限,如何在保证传感器节点完成充电的前提下最小化无人机的任务时间对减少无人机的能耗至关重要。为此,根据无人机能量消耗模型、传感器节点收集能量模型以及节点剩余能量情况,构建最小化无人机任务时间优化问题。此外,提出了无人机调度算法,通过依次完成节点分簇和锚点选择方法,将优化问题转化为经典的旅行商问题,并利用遗传算法完成路径规划。使用模拟数据对所提出的算法进行仿真试验分析。仿真结果显示,所提出的无人机飞行策略在相同耗能情况下可以有效减少任务时间。 发表于:2026/5/9 基于代码审查的FPGA黑盒测试方法研究与实践 近年来,现场可编程门阵列(FPGA)在高性能计算、航空航天、通信系统等关键重要领域的应用逐渐广泛、功能愈发重要,FPGA软件测试重要性与日俱增,然而FPGA软件测试始终面临知识产权核(IP核)测试不充分的问题。提出了一种基于代码审查的黑盒测试方法,该方法将代码静态分析与黑盒测试相结合,旨在提升测试充分性。首先回顾了FPGA软件测试的现状,分析了动态与静态分析技术的局限,明确了黑盒测试在IP核验证中的重要性。随后,构建了基于代码审查的黑盒测试框架,包括规则检查与配置项检查两大核心环节,用于识别并解决设计中的潜在问题。通过PLL IP核复位信号缺失与RS422接口LVDS原语终端阻抗匹配错误的案例分析,展示了该方法在FPGA测试项目中的有效应用。 发表于:2026/5/9 霍尔式轮速传感器电路的设计 针对磁电式轮速传感器抗干扰能力差、输出信号不稳定的问题,在研究霍尔式轮速传感器工作原理的基础上,采用0.18 μm BCD工艺设计了一款霍尔式轮速传感器电路。该电路包含放大器、带通滤波器、迟滞电压比较器等模块。为抑制霍尔元件固有的失调电压,提出了一种基于四个霍尔元件的电压偏置正交方法。利用Cadence Virtuoso进行仿真验证,结果表明所设计的传感器电路具有较强的抗干扰能力,在4.5 V至30 V的宽电源电压范围和-40 ℃~125 ℃的温度范围内,均可输出幅值稳定的方波信号,能够实现车速的准确测量。 发表于:2026/5/9 基于多尺度特征融合的NeRF三维重建方法 三维重建在计算机视觉与人工智能、医学影像、建筑与城市规划等领域中至关重要。针对传统手工建模效率低下的问题,提出一种基于神经辐射场的多尺度融合和注意力机制的方法。该方法引入了多尺度特征模块,并结合图卷积网络增强了网络对空间结构的理解,从而精确捕捉局部与全局的几何关系。多尺度特征模块能够在不同层次上提取信息,改善细节重建的准确性和全面性,进而提升整体重建质量。此外,为了进一步提高模型的鲁棒性与精度,通过引入特征金字塔网络,确保网络在不同尺度下均能有效捕捉重要信息,尤其是在复杂场景中能够避免细节丢失。结合SE注意力机制,模型能够自适应地对图像中的关键区域进行聚焦,增强重要特征的表现,提升了在复杂环境下的重建效果。实验结果表明,该方法在自建建筑物数据集上的结构相似性、峰值信噪比和感知损失分别为0.784、25.42、0.183,较NeRF模型分别提升了4.39%、3.29%、15.84%,能够更好地处理复杂的重建任务,为各类应用领域中的三维重建提供了一个新思路。 发表于:2026/4/24 基于嵌套组合模型的Web页面生成方法研究与应用 为了满足不同行业生产、运营、管理系统平台中用户角色多样、数据异构、页面展示需求复杂多变等需求,提出一种基于嵌套组合模型的Web页面生成方法。通过采用统一建模语言和面向对象编程技术,结合Vue.js和Nuxt.js框架,实现了页面元素的灵活配置和高效渲染。该方法在不同的工程项目中取得了满意的应用效果,显著降低了配置复杂度和维护成本,提升了用户体验,具有较好的应用推广价值。 发表于:2026/4/24 <12345678910…>