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融合自适应注意力的多尺度火灾检测算法

北京理工大学学报 2024年第1期44卷 91-101页

作者：梁煜陈童张为天津大学微电子学院天津300072

针对实际场景下火灾检测准确度不高的现象,根据火灾自身特征提出了一种基于Anchor-free结构的火灾检测算法.将特征提取网络残差模块设计为多分支结构,并在其基础上嵌入根据火焰特征设计的自适应注意力模块,提取出更具表达力的火焰特征.... 详细信息

针对实际场景下火灾检测准确度不高的现象,根据火灾自身特征提出了一种基于Anchor-free结构的火灾检测算法.将特征提取网络残差模块设计为多分支结构,并在其基础上嵌入根据火焰特征设计的自适应注意力模块,提取出更具表达力的火焰特征.添加亚像素融合,利用高层特征丰富的通道信息增强多尺度特征的表达能力.设计特征增强模块强化最高层特征表示,更好地利用全局空间信息.引入自适应标签分配,强化网络对火焰特征的学习效果.利用改进后的GIoU Loss损失函数对边界框精细回归.该算法在自建数据集上的检测精度达到了94.9%,在公开数据集上也有较好的检测效果,且抗干扰能力强,适用于各种环境下的火灾检测,能够满足实际场景下火灾检测任务的需要.

关键词：深度学习火灾检测自适应注意力多尺度特征增强

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基于多任务网络的单图像光源干扰去除方法

天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2024年第5期57卷 501-510页

作者：张为程光琮天津大学微电子学院天津300072

当场景中存在较强光源时,极易使采集到的图像受到光斑、炫光、伪影等种类和形态多样的干扰,导致图像中关键信息质量下降,从而使基于该图像的目标检测、深度估计、语义分割等视觉任务受到不同程度的影响.然而使用现有方法很难完全去除形... 详细信息

当场景中存在较强光源时,极易使采集到的图像受到光斑、炫光、伪影等种类和形态多样的干扰,导致图像中关键信息质量下降,从而使基于该图像的目标检测、深度估计、语义分割等视觉任务受到不同程度的影响.然而使用现有方法很难完全去除形态和分布多种多样的光源干扰.因此,针对现有算法处理效果差、成对训练数据较缺乏、泛化性弱等问题,提出了一种光源干扰去除网络及其训练方法.该网络结合多任务结构充分利用不同任务的特征信息,并以此提高其对干扰的去除效果.此外,还提出了一种光源融合后处理算法以减少后处理算法导致的推理质量下降.所提方法在公开数据集上平均峰值信噪比和结构相似性分别达到了25.81 dB和0.8726,在自建数据集上达到了23.25 dB和0.9223,且在主观定性对比中,所提方法比现有方法具有更好的干扰去除效果.

关键词：图像处理深度学习光斑去除

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共价有机框架材料的热导和热电应用研究进展

材料导报 2024年第12期38卷 226-233页

作者：王梓霄熊良涛李浩源上海大学微电子学院上海201800

共价有机框架(COF)材料是一类由质量较小的原子(C、B、N、O等)通过共价键连接形成的周期性规整多孔材料,其因具有可调节的热导率而适用于多种热相关应用。高热导率的COF材料可用于器件散热器等热管理模块,而低热导率的COF材料可以利用... 详细信息

共价有机框架(COF)材料是一类由质量较小的原子(C、B、N、O等)通过共价键连接形成的周期性规整多孔材料,其因具有可调节的热导率而适用于多种热相关应用。高热导率的COF材料可用于器件散热器等热管理模块,而低热导率的COF材料可以利用热电效应将温度梯度转化为电压,从而提供能源。本文讨论了孔径大小、结晶状态、温度、气体吸附等因素对COF材料热导率的影响规律,综述了目前COF材料的热导率数值范围和近年来利用COF材料导热或者绝热性质以及热电性质的应用研究工作,最后对COF在热导方面的发展方向进行了总结和展望,希望能为COF材料热导和热电相关应用的进一步发展提供参考和启发。

关键词：共价有机框架多孔材料纳米材料热导率热电

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用于胸片分类的自校正特征融合金字塔网络

天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2024年第5期57卷 511-520页

作者：宫霄霖程琦李锵天津大学微电子学院天津300072

胸部疾病的病灶区域面积差异较大,易受健康部位的影响,难以定位,并且用于诊断疾病的X射线胸片样本数据分布不平衡,导致胸部疾病分类网络的分类准确度较低.针对胸部疾病分类任务中仍然存在的问题和挑战,本文提出了一种自校正特征融合金... 详细信息

胸部疾病的病灶区域面积差异较大,易受健康部位的影响,难以定位,并且用于诊断疾病的X射线胸片样本数据分布不平衡,导致胸部疾病分类网络的分类准确度较低.针对胸部疾病分类任务中仍然存在的问题和挑战,本文提出了一种自校正特征融合金字塔网络.该网络使用自校正卷积增强疾病部位在特征图上以及通道之间的位置联系,在不引入额外参数量的条件下增大了卷积的感受野,避免无病区域的信息干扰;然后通过特征融合金字塔网络整合多尺度图像特征信息,在获取高分辨率特征图的同时,能够准确地定位病变区域,可以更好地识别不同尺度疾病的特征,在多标签分类任务上具有独特的优势;同时引入频率通道注意力机制强化网络对疾病特征的提取能力,在上采样和特征融合变换之前,减少全局平均池化过程中造成的特征丢失;最后提出一种轮次焦点损失函数区分不同种类胸部疾病的训练程度,根据分类难易程度区分样本,并在不同的训练轮次调整权重,以解决胸部疾病样本分布不平衡问题.在ChestX-ray14数据集上的平均AUC值可达0.853,在CheXpert数据集上的平均AUC值可达0.903,超过了近年来较为先进的网络模型.实验结果表明,该网络与传统的胸部疾病分类网络相比能有效地提高胸部疾病的分类精度,并且具有较强的泛化能力.

关键词：胸部疾病自校正卷积特征融合金字塔网络频率通道注意力轮次焦点损失函数

RISC-V AES扩展指令的硅前评估与安全增强

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第3期52卷 7-13页

作者：赵毅强魏鑫李尧何家骥天津大学微电子学院天津300072

针对密码算法加速的指令集架构扩展可能为处理器引入侧信道泄露的风险,提出了一种硅前阶段侧信道安全评估方法,能准确定位处理器运行过程中存在侧信道泄露风险的时刻与微架构组件.基于一款32 bit顺序精简指令集计算机(RISC-V)处理器架构... 详细信息

针对密码算法加速的指令集架构扩展可能为处理器引入侧信道泄露的风险,提出了一种硅前阶段侧信道安全评估方法,能准确定位处理器运行过程中存在侧信道泄露风险的时刻与微架构组件.基于一款32 bit顺序精简指令集计算机(RISC-V)处理器架构,实现了两种代表性的高级加密标准(AES)扩展指令与扩展硬件电路,而后应用所提出的评估方法对其开展侧信道安全评估.基于评估结果提出了扩展端口动态掩码和运算单元功耗随机化的混合防护策略,进行了硅前安全验证,最终实现了高侧信道安全的AES指令集架构扩展.实验结果表明:所提出的混合防护策略能够在4.9%的面积开销下,提升了AES扩展1 886倍以上的侧信道安全性.

关键词：硅前侧信道高级加密标准(AES) 扩展指令精简指令集计算机(RISC-V) 相关性功耗分析

2.4 GHz GaAs HBT高线性度功率放大器设计

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浙江大学学报（工学版） 2024年第7期58卷 1524-1532页

作者：张松傅海鹏天津大学微电子学院天津300072

为了满足Wi-Fi 6射频前端对高线性度、高发射功率的需求,基于GaAs HBT工艺设计工作于2.4~2.5 GHz的功率放大器.利用有源自适应偏置、二次谐波阻抗控制和多级放大器失真互补实现所设计放大器的高线性输出功率,通过键合金线的高品质因子... 详细信息

为了满足Wi-Fi 6射频前端对高线性度、高发射功率的需求,基于GaAs HBT工艺设计工作于2.4~2.5 GHz的功率放大器.利用有源自适应偏置、二次谐波阻抗控制和多级放大器失真互补实现所设计放大器的高线性输出功率,通过键合金线的高品质因子寄生电感降低输出匹配的插损,并将直流与射频功率检测集成.测试结果表明,所设计放大器的小信号增益为30.6~30.7 dB,输入输出回波损耗均小于-10 dB,输出1 dB压缩功率为29.2 dBm,对应功率附加效率为26.4%.在802.11ax标准、MCS7调制策略、40 MHz带宽的测试信号下,当误差矢量幅度小于-30 dB时,所设计放大器的最大输出功率为24.1 dBm.在MCS9调制策略下,当误差矢量幅度小于-35 dB时,所设计放大器的最大输出功率为23.6 dBm;在MCS11调制策略下,当误差矢量幅度小于-40 dB时,所设计放大器的最大输出功率为22.4 dBm,对应最大功率附加效率为10.2%.

关键词：功率放大器砷化镓高线性度误差矢量幅度二次谐波阻抗

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循环分层解耦卷积和最大滤波的三维脑肿瘤图像分割

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2024年第3期57卷 223-233页

作者：李锵李瑞璇刘恒忻关欣 Mohammed Jajere Adamu 天津大学微电子学院天津300072

由于脑肿瘤的大小和形状呈不规则状态,从三维磁共振图像中自动分割脑肿瘤是一项具有挑战性的任务.而目前的方法存在两个问题:基于3D建模的方法参数量较大难以训练而且全局或远距离上、下文信息的关联性不足;模型忽略局部区域细节特征使... 详细信息

由于脑肿瘤的大小和形状呈不规则状态,从三维磁共振图像中自动分割脑肿瘤是一项具有挑战性的任务.而目前的方法存在两个问题:基于3D建模的方法参数量较大难以训练而且全局或远距离上、下文信息的关联性不足;模型忽略局部区域细节特征使得分割结果边界模糊.为解决上述问题,本文提出了循环分层解耦卷积和最大滤波(recurrent hierarchical-decoupled convolution and maximum filtering,RHMF)的轻量网络实现三维脑肿瘤图像分割.该网络在特征提取阶段提出循环分层解耦卷积取代标准卷积,减少参数利用多时域的反馈信息建立全局上、下文信息关联.引入改进的多尺度策略对不同尺度下的多层次特征进行提取融合,提高网络的目标识别能力.在定位阶段做局部域细节处理,提出了最大滤波模块激活目标区域像素实现特征图的像素级定位,增强目标区域像素与其他区域像素的区别,进一步细化分割,解决边界模糊问题.在BraTS2020数据集上的实验结果表明,RHMF-Net在增强肿瘤区、整体肿瘤区和核心肿瘤区的平均Dice系数值分别为77.23%、90.01%和83.10%,参数量为0.42×106.

关键词：脑肿瘤分割循环卷积轻量级注意力机制多尺度

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强化先验骨架结构的轻量型高效人体姿态估计

浙江大学学报（工学版） 2024年第1期58卷 50-60页

作者：孙雪菲张瑞峰关欣李锵天津大学微电子学院天津300072

为了更好地利用人体姿态关键点特有的分布属性,提出强化先验骨架结构的轻量型高效人体姿态估计方法.利用高分辨率网络较好地保留空间位置信息,为了进一步降低模型参数量,提出轻量倒残差模块.设计体位强化模块,利用全局空间特征和上下文... 详细信息

为了更好地利用人体姿态关键点特有的分布属性,提出强化先验骨架结构的轻量型高效人体姿态估计方法.利用高分辨率网络较好地保留空间位置信息,为了进一步降低模型参数量,提出轻量倒残差模块.设计体位强化模块,利用全局空间特征和上下文信息强化躯干位置的先验信息及关键点之间的联系.针对多分辨率特征图像融合时,像素位置模糊、卷积核优化方向偏移导致关键点空间特征信息遗失的问题,提出方向强化卷积模块,利用躯干上关键点分布的水平和垂直方向特性,高效融合关键点先验分布.实验结果表明,利用该网络,可以高效地估计人体姿态.与基准网络相比,该模型在COCO测试集上的平均精度达到78.4,参数量减少了17.4×10^(6),兼顾精度与效率.

关键词：人体姿态估计关键点检测深度学习体位强化卷积方向强化

基于SiGe BiCMOS的全集成射频功率放大器设计

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湖南大学学报（自然科学版） 2024年第2期51卷 104-110页

作者：傅海鹏项德才天津大学微电子学院天津300072

提出了一种基于SiGe BiCMOS工艺的适用于移动设备的紧凑全集成功率放大器.设计采用cascode驱动级与共发射极功率级级联以提高放大器的功率增益,片上集成CMOS电源以提供偏置电流,采用分布式的镇流电阻和具有热负反馈效果的偏置电路补偿... 详细信息

提出了一种基于SiGe BiCMOS工艺的适用于移动设备的紧凑全集成功率放大器.设计采用cascode驱动级与共发射极功率级级联以提高放大器的功率增益,片上集成CMOS电源以提供偏置电流,采用分布式的镇流电阻和具有热负反馈效果的偏置电路补偿结温以防止放大器在高温工作时失效,并且采用一种紧凑的电路级的热耦合模型对所提出的热稳定措施进行仿真验证.后仿结果表明:PA在3.3 V供电下、2.4~2.5 GHz的工作范围内输出增益为32.5 dB,S11&S22<-10 dB,1 dB压缩点处的输出功率为25.4 dBm,在25℃的环境温度下最高结温小于65℃(饱和).芯片面积仅为1.25×0.76 mm^(2).测试结果表明:在-45~85℃的工作环境下,可以在增益要求为26.5~32.9 dB的应用中正常工作.1 dB压缩点处的输出功率为24.3 dBm.采用20 MHz 64-QAM OFDM信号测试,DEVM达到-30 dB的输出功率为18.1 dBm.

关键词：功率放大器异质结双极晶体管锗硅工艺

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