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基于扩展连续B/J类的带宽增强功率放大器设计

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微波学报 2024年

作者：杨正好程知群贾民仕王坤钟保全朱浙鸣李冰鑫南京信息工程大学电子与信息工程学院杭州电子科技大学射频电路与系统教育部重点实验室

介绍了一种基于扩展连续B /J类模式的宽带高效率功率放大器的设计。提出了一种带宽增强双路径阻抗匹配技术，将连续的B/J类模式进行扩展，以实现电阻性二次谐波阻抗为设计目标，并与带宽可扩展的双枝节调谐网络相结合，通过同时操纵4个... 详细信息

介绍了一种基于扩展连续B /J类模式的宽带高效率功率放大器的设计。提出了一种带宽增强双路径阻抗匹配技术，将连续的B/J类模式进行扩展，以实现电阻性二次谐波阻抗为设计目标，并与带宽可扩展的双枝节调谐网络相结合，通过同时操纵4个频率点，在宽频段内实现最佳的二次谐波阻抗匹配，从而实现功率放大器的带宽扩展和效率提高。为了验证所提出的设计理论，设计并制备了一个多倍频程的功率放大器，采用10 W GaN HEMT器件，对设计思想进行了验证。所实现的功率放大器在0.45～2.55 GHz带宽范围内的相对带宽为140%。带内实现了39.3～42.4 dBm的输出功率、61.2%～76.7%的漏极效率和9.3～12.4 dB的增益。

关键词：扩展连续B/J类宽带高效率功率放大器多倍频程 GaN

基于滤波结构的宽带Doherty功率放大器的设计

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微波学报 2024年

作者：王坤程知群贾民仕朱浙鸣钟保全李冰鑫杨正好杭州电子科技大学射频电路与系统教育部重点实验室南京信息工程大学电子与信息工程学院

本文提出了一种具有高效集成滤波特性的宽带高效率Doherty功率放大器的设计。载波功率放大器采用扩展连续F类设计，耦合微带线滤波器结构用于后匹配设计。这种滤波结构的终端由级联在一起的微带线组成，以增强带外抑制效果。这种结构不... 详细信息

本文提出了一种具有高效集成滤波特性的宽带高效率Doherty功率放大器的设计。载波功率放大器采用扩展连续F类设计，耦合微带线滤波器结构用于后匹配设计。这种滤波结构的终端由级联在一起的微带线组成，以增强带外抑制效果。这种结构不仅提高了效率，而且拓宽了带宽。使用10W GaN HEMT器件设计和实现了Doherty功放，验证了其宽带特性。在1.6～2.4 GHz频段内，实现了7.7～9.9 dB的饱和增益和43.1～44.7 dBm的饱和功率，在功率回退6 dB和饱和功率时的漏极效率分别为50.1%～58.8%和59.9%～73.3%。

关键词：宽带扩展连续F类 Doherty功率放大器带通滤波后匹配网络

基于无冲突并行随机梯度下降的图布局求解方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：王智薛明亮王一凡钟发海汪云海山东大学计算机科学与技术学院山东大学软件学院中国人民大学信息学院

应力模型是计算节点连接图布局时最常用的方法之一. 随机梯度下降法由于具有很好的收敛性，常被用于求解应力模型，但该方法难以实现有效并行. 虽然无锁随机梯度下降方法能大幅提高并行效率，但其求解过程中常存在线程冲突，导致结... 详细信息

应力模型是计算节点连接图布局时最常用的方法之一. 随机梯度下降法由于具有很好的收敛性，常被用于求解应力模型，但该方法难以实现有效并行. 虽然无锁随机梯度下降方法能大幅提高并行效率，但其求解过程中常存在线程冲突，导致结果准确性低. 为了提高并行图布局的效率和准确性，提出一种无冲突的随机梯度下降的并行求解方法. 首先提出一种面向应力模型的线程分配算法，将j相同的点对分配到同一线程内计算，保证基于随机梯度下降方法的图布局无冲突化求解; 然后仅对线程内的样本随机洗牌并减少次数，进一步提升并行效率. 在16个不同规模的真实数据集上进行实验，并将所提方法应用在稀疏化应力模型的求解上，实验结果显示所提方法在求解精度上无损失且求解速度提高10倍以上，从布局质量和运行效率2个方面证明了该方法的高效性和可用性.

关键词：图布局随机梯度下降并行计算图可视化

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基于多示例学习图卷积网络的隐写者检测

自动化学报 2024年第4期50卷 771-789页

作者：钟圣华张智深圳大学计算机与软件学院深圳518060 香港理工大学电子计算学系中国香港999077

隐写者检测通过设计模型检测在批量图像中嵌入秘密信息进行隐蔽通信的隐写者,对解决非法使用隐写术的问题具有重要意义.本文提出一种基于多示例学习图卷积网络(Multiple-instance learning graph convolutional network,MILGCN)的隐写... 详细信息

隐写者检测通过设计模型检测在批量图像中嵌入秘密信息进行隐蔽通信的隐写者,对解决非法使用隐写术的问题具有重要意义.本文提出一种基于多示例学习图卷积网络(Multiple-instance learning graph convolutional network,MILGCN)的隐写者检测算法,将隐写者检测形式化为多示例学习(Multiple-instance learning, MIL)任务.本文中设计的共性增强图卷积网络(Graph convolutional network, GCN)和注意力图读出模块能够自适应地突出示例包中正示例的模式特征,构建有区分度的示例包表征并进行隐写者检测.实验表明,本文设计的模型能够对抗多种批量隐写术和与之对应的策略.

关键词：图像隐写者检测图卷积网络多示例学习示例包表征

2-(U+UPS)PU+UPU平动机器人腿机构设计与力速性能分析

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中国机械工程 2024年

作者：罗自荣徐毓泽陈善军王圣引卢钟岳朱一鸣国防科技大学智能科学学院

本文以自由度少、末端无伴随转动特征且控制复杂度低为设计目标，提出了一种2-(U+UPS)PU+UPU串并混联三自由度平动机器人腿机构。基于旋量理论分析了腿部机构的活动度并建立了腿部机构的运动学模型，仿真计算得到了腿部机构的末端工作... 详细信息

本文以自由度少、末端无伴随转动特征且控制复杂度低为设计目标，提出了一种2-(U+UPS)PU+UPU串并混联三自由度平动机器人腿机构。基于旋量理论分析了腿部机构的活动度并建立了腿部机构的运动学模型，仿真计算得到了腿部机构的末端工作空间和姿态变化特性，推导了末端速度雅可比矩阵及力雅可比矩阵，分析得到速度和力学特性变化规律，为下一步机器人的运动控制奠定了理论基础。开发了所提出腿部机构的原型样机，验证了其可行性。

关键词：机器人腿 2-(U+UPS)PU+UPU机构运动学模型速度性能静力学性能

医学人文教育的多边国际合作初探——以“三国四校医学人文暑期学校”项目为例

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中医药管理杂志 2024年第4期32卷 14-16页

作者：钟乔一张伟上海中医药大学上海201203

“三国四校”医学人文国际合作项目是中国、法国、加拿大三个国家的四所大学创办的医学高等教育国际合作项目。在此框架下,2017—2023年,四校共举办了七届“医学人文暑期学校”,有206名学生参加了培训。该项目以国际多边高水平教育合作... 详细信息

“三国四校”医学人文国际合作项目是中国、法国、加拿大三个国家的四所大学创办的医学高等教育国际合作项目。在此框架下,2017—2023年,四校共举办了七届“医学人文暑期学校”,有206名学生参加了培训。该项目以国际多边高水平教育合作、东西方文化及中西医医学人文比较与对话、理论课与实践课相融合、培训内容覆盖面广等特点在高校国际教育合作中有着特殊的意义和亮点。文章对该项目进行了回顾性分析,旨在为此类合作提供较成功的案例。

关键词：教育医学人文校际合作暑期学校

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“四路”筑武阳鄂东新通道

中国公路 2024年第4期 46-49页

作者：钟一姜雅男中国葛洲坝集团路桥工程有限公司

鄂东地区再添新通道。2023年11月16日，由中国葛洲坝集团路桥工程有限公司（以下简称“中国能建葛洲坝路桥公司”）参投并参建的武汉至阳新高速公路（以下简称“武阳高速”）黄石段投入使用，标志着武阳高速全线正式建成通车。该项目的...

鄂东地区再添新通道。2023年11月16日，由中国葛洲坝集团路桥工程有限公司（以下简称“中国能建葛洲坝路桥公司”）参投并参建的武汉至阳新高速公路（以下简称“武阳高速”）黄石段投入使用，标志着武阳高速全线正式建成通车。该项目的通车将进一步完善武汉都市圈东南部路网，助推武汉、鄂州、黄石的同城化发展。

关键词：

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论网络游戏规则的著作权法保护

西部学刊 2024年第8期 76-80页

作者：钟一洲贵州财经大学法学院贵阳550025

在网络游戏同质化越来越严重的背景下,如何对网络游戏规则进行有效保护,是关系到网络游戏市场能否良性发展的核心问题。网络游戏规则是一个复杂的整体概念,随着科学技术的不断发展,复杂、具体的游戏规则可能构成表达。但是分析网络游戏... 详细信息

在网络游戏同质化越来越严重的背景下,如何对网络游戏规则进行有效保护,是关系到网络游戏市场能否良性发展的核心问题。网络游戏规则是一个复杂的整体概念,随着科学技术的不断发展,复杂、具体的游戏规则可能构成表达。但是分析网络游戏规则的可版权性,并不是认为所有的网络游戏规则都可以受到著作权法的保护,仍然要理清网络游戏规则的保护范围。以思想表达二分法为基础,结合司法裁判现状进行分析总结,探究网络游戏规则著作权保护的范围和具体路径时,需考虑三点:(一)计算机软件作品保护力度低;(二)文字作品保护范围较小;(三)视听作品的保护具有一定合理性。

关键词：网络游戏规则独创性著作权法保护路径

基于Transformer的深度条件视频压缩

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北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 442-448页

作者：鲁国钟天雄耿晶北京理工大学计算机学院北京100081

近年来,基于深度学习的视频压缩技术主要基于卷积神经网络(CNN)且采用运动补偿-残差编码的架构,由于常见的CNN只能利用局部的相关性,以及预测残差本身的稀疏特性,难以取得最优压缩性能。因此,提出一种基于Transformer架构的条件视频压... 详细信息

近年来,基于深度学习的视频压缩技术主要基于卷积神经网络(CNN)且采用运动补偿-残差编码的架构,由于常见的CNN只能利用局部的相关性,以及预测残差本身的稀疏特性,难以取得最优压缩性能。因此,提出一种基于Transformer架构的条件视频压缩算法,以实现更优的压缩效果。所提算法基于前后帧之间的运动信息,利用可形变卷积得到对应的预测帧特征;将预测帧特征作为条件信息,对原始输入帧特征进行条件编码,避免了直接编码稀疏的残差信号;利用特征间的非局部相关性,提出一个基于Transformer的深度条件视频压缩编码算法,用来实现运动信息编码和条件编码,进一步提升压缩编码的性能。实验结果表明:所提算法在HEVC、UVG数据集上均超越了当前主流的基于深度学习的视频压缩算法。

关键词：视频压缩 Transformer 深度学习神经网络压缩算法