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pSoSystem下的通用网络驱动模型设计与分析: 1; 作者陈海华胡林杨晨晖《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第3期317-320,共4页; 在嵌入式平台上,由于大多数嵌入式操作系统都没有提供一个较为完整的驱动程序模型,从而使得驱动程序的开发较为复杂.而且每次开发的代码,其可重用性也很差.本文根据开发pSOS下网络驱动程序的实际经验,将独立于具体硬件的代码抽象出来,... 展开更多; 关键词 pSoSystem操作系统通用网络驱动模型嵌入式操作系统网络驱动程序; 在线阅读下载PDF 职称材料

中国金融机构关联网络与系统性金融风险被引量：26: 2; 作者李绍芳刘晓星《金融经济学研究》 CSSCI 北大核心 2018年第5期34-48,共15页; 从尾部风险和溢出效应的视角出发,利用2007～2017年中国上市金融机构数据,基于动态尾部事件驱动网络模型构建了中国金融机构体系的关联网络,并在此基础上分析了金融机构关联水平与系统性风险之间的关系,研究结果表明,中国金融系统总体... 展开更多; 关键词驱动网络模型关联网络系统性金融风险动态尾部事件; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于卷积神经网络的井中分布式光纤传感器地震数据随机噪声压制新技术被引量：15: 3; 作者董新桐李月 +2 位作者刘飞冯黔堃钟铁《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期2554-2565,共12页; 分布式光纤传感器(distributed fiber-optical acoustic sensor,DAS)是一种快速发展的具有巨大应用前景的地震勘探检波器技术.实际DAS地震资料往往会受到大量强能量随机噪声的干扰,通常表现为低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR).这一... 展开更多; 关键词随机噪声低信噪比分布式光纤传感器地震数据正演模型驱动的卷积神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

用于MIMO检测的基于NoC的多核动态可重构架构: 4; 作者范文杰周牧也 +8 位作者朱凌晓李世平陈铠邓松峰何国强冯书谊宋文清李丽傅玉祥《现代电子技术》北大核心 2024年第21期1-6,共6页; 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... 展开更多; 关键词无线通信 MIMO检测深度学习数据驱动网络模型驱动网络 NOC 可重构多核架构; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于环境吸引域的冗余机器人运动控制与实时位型优化被引量：1: 5; 作者吕晓静徐智浩徐恩华《机床与液压》北大核心 2023年第23期37-42,共6页; 针对人机共融场景中机器人任务快速变化、紧凑作业空间等导致机器人高性能运动控制困难的问题,提出一种基于环境吸引域的机器人运动控制与实时位型优化方法。为尽可能减小机器人本体的运动区域,采用两组关键点集对机器人本体与人类偏好... 展开更多; 关键词环境吸引域模型驱动神经网络运动控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名pSoSystem下的通用网络驱动模型设计与分析: 1; 作者陈海华胡林杨晨晖; 机构厦门大学计算机科学系; 出处《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第3期317-320,共4页; 文摘在嵌入式平台上,由于大多数嵌入式操作系统都没有提供一个较为完整的驱动程序模型,从而使得驱动程序的开发较为复杂.而且每次开发的代码,其可重用性也很差.本文根据开发pSOS下网络驱动程序的实际经验,将独立于具体硬件的代码抽象出来,尝试提出了一种在pSOS下开发网络驱动程序的通用模型,以简化相应的开发工作和实现代码的最大重用.; 关键词 pSoSystem操作系统通用网络驱动模型嵌入式操作系统网络驱动程序; Keywords embedded pSoSystem network driver; 分类号 TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名中国金融机构关联网络与系统性金融风险被引量：26: 2; 作者李绍芳刘晓星; 机构东南大学经济管理学院; 出处《金融经济学研究》 CSSCI 北大核心 2018年第5期34-48,共15页; 基金国家哲学社会科学基金重大项目(18VSJ035) 国家自然科学基金项目(71473036 +1 种基金 71673043) 中央高校基本科研业务费(人文社科)基础扶持项目(2242018K40170); 文摘从尾部风险和溢出效应的视角出发,利用2007～2017年中国上市金融机构数据,基于动态尾部事件驱动网络模型构建了中国金融机构体系的关联网络,并在此基础上分析了金融机构关联水平与系统性风险之间的关系,研究结果表明,中国金融系统总体关联度呈现了周期性的变化,并且自2014年以来一直处于高位;银行部门溢出效应的影响输出强度最高,银行与证券部门受到其他部门溢出效应的影响最大;银行和保险机构是引起中国金融体系系统性风险的重要诱因,同时也是受系统性风险影响最为显著的部门;规模较小的金融机构由于与其他金融机构的高度关联性,也可能成为引发系统性金融风险的重要诱因。因此,中国金融监管当局应加强宏观审慎管理,加大对金融体系整体监管力度,识别重要性金融机构,提高金融系统的稳定性。; 关键词驱动网络模型关联网络系统性金融风险动态尾部事件; Keywords network -driven model interconnected network systemic financial risk dynamic tail event; 分类号 F832.5 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于卷积神经网络的井中分布式光纤传感器地震数据随机噪声压制新技术被引量：15: 3; 作者董新桐李月刘飞冯黔堃钟铁; 机构吉林大学仪器科学与电气工程学院吉林大学通信工程学院北京科技大学计算机与通信工程学院东北电力大学通信工程系; 出处《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期2554-2565,共12页; 基金国家自然科学基金面上项目(41974143) 博士后创新人才支持计划(BX2021111)共同资助.; 文摘分布式光纤传感器(distributed fiber-optical acoustic sensor,DAS)是一种快速发展的具有巨大应用前景的地震勘探检波器技术.实际DAS地震资料往往会受到大量强能量随机噪声的干扰,通常表现为低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR).这一现象给接下来的成像、反演以及解释带来了巨大的困难,因此如何压制DAS地震资料中的随机噪声并提高其SNR成为一个有待解决的技术问题.卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)已经被证明是一种有效的噪声压制工具.通常情况下,CNN需要一个理论纯净地震数据集来优化网络,这极大地限制了CNN在DAS地震资料处理中的应用.在本文中,我们采用正演模拟的方法来构建理论纯净DAS地震数据集,通过正演模型的参数多样化增强数据集的真实性,从而获得适合DAS地震资料随机噪声压制的CNN去噪模型.此外,在网络结构方面,我们利用泄漏线性整流单元作为CNN的激活函数增强训练后模型对微弱有效信号的恢复能力;在训练过程中,通过能量比矩阵调节噪声片和有效信号片之间的SNR,增强CNN去噪模型对于不同SNR的DAS地震数据的适应性.模拟和实际实验均表明本文提出的这种正演模型驱动的卷积神经网络(forward-model-actuation convolutional neural network,FMA-CNN)能够有效地压制DAS随机噪声同时完整地恢复有效信号.; 关键词随机噪声低信噪比分布式光纤传感器地震数据正演模型驱动的卷积神经网络; Keywords Random noise Low signal-to-noise ratio(SNR) Distributed fiber-optical acoustic sensor(DAS)seismic data Forward-model-actuation convolutional neural network(FMA-CNN); 分类号 P631 [天文地球—地质矿产勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名用于MIMO检测的基于NoC的多核动态可重构架构: 4; 作者范文杰周牧也朱凌晓李世平陈铠邓松峰何国强冯书谊宋文清李丽傅玉祥; 机构南京大学电子科学与工程学院南京大学集成电路学院江苏华创微系统有限公司上海航天电子技术研究所; 出处《现代电子技术》北大核心 2024年第21期1-6,共6页; 基金国家自然科学基金青年科学基金项目(62104098) 国家自然科学基金企业创新发展联合基金重点项目(U21B2032) +1 种基金科技部重点研发计划(2021YFB3600104,2023YFB2806802)。; 文摘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。; 关键词无线通信 MIMO检测深度学习数据驱动网络模型驱动网络 NOC 可重构多核架构; Keywords wireless communication MIMO detection deep learning data-driven network model-driven network NoC re-configurable multi-core architecture; 分类号 TN47-34 [电子电信—微电子学与固体电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于环境吸引域的冗余机器人运动控制与实时位型优化被引量：1: 5; 作者吕晓静徐智浩徐恩华; 机构广州民航职业技术学院飞机维修工程学院广东省科学院智能制造研究所广州民航职业技术学院民航经营管理学院; 出处《机床与液压》北大核心 2023年第23期37-42,共6页; 基金国家自然科学基金项目(62003102) 广东省普通高校青年创新人才项目(2020KQNCX143 +1 种基金 2019GKTSCX007) 广州市科技计划项目(202102020860)。; 文摘针对人机共融场景中机器人任务快速变化、紧凑作业空间等导致机器人高性能运动控制困难的问题,提出一种基于环境吸引域的机器人运动控制与实时位型优化方法。为尽可能减小机器人本体的运动区域,采用两组关键点集对机器人本体与人类偏好的机器人作业区域进行抽象化表征,并提出基于点集距离的环境吸引域评价指标;设计笛卡尔空间运动控制器,并构造末端执行器跟踪误差收敛的关节角速度等式约束;结合关节角度、角速度等物理约束,建立基于约束-优化的机器人运动控制与位型优化问题模型。设计递归神经网络对机器人的角速度指令进行实时求解,并证明了系统的稳定性。最后通过四自由度机器人和七自由度Franka Panda机器人的仿真,验证了所提算法在保证机器人末端完成高精度运动控制的同时,能够使机器人的工作区域尽可能收缩到预设区域。; 关键词环境吸引域模型驱动神经网络运动控制; Keywords Environmental attractive domain Model-driven neural network Kinematic control; 分类号 TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	pSoSystem下的通用网络驱动模型设计与分析	陈海华胡林杨晨晖	《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2004	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	中国金融机构关联网络与系统性金融风险	李绍芳刘晓星	《金融经济学研究》 CSSCI 北大核心	2018	26	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于卷积神经网络的井中分布式光纤传感器地震数据随机噪声压制新技术	董新桐李月刘飞冯黔堃钟铁	《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2021	15	在线阅读下载PDF 职称材料
4	用于MIMO检测的基于NoC的多核动态可重构架构	范文杰周牧也朱凌晓李世平陈铠邓松峰何国强冯书谊宋文清李丽傅玉祥	《现代电子技术》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于环境吸引域的冗余机器人运动控制与实时位型优化	吕晓静徐智浩徐恩华	《机床与液压》北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料