摘要:本文介绍了一种基于模块化设计理念,可实现海洋环境综合观测、多设备集成的通用性海洋资浮标数据采集系统。该系统利用ARM芯片定时器和中断控制器,虚拟了多模块并行采集处理电路。全系统依据海洋资料浮标功能分为气象安全、水文生化和通信三个模块,实现了浮标多设备的连续采集和处理,以及实时双向通信等功能；依据不同模块的特点,采用多路复用器和串口扩展芯片,实现了系统的接口扩展,从硬件上提高了系统的搭载能力。通信模块采用DMA技术实现了双路实时数据的转发、补发及远程控制等功能,实现了浮标系统在海上的可靠安全运行,也提高了其人机交互功能。本系统经过实验室测试和海上现场运行实验,验证了系统的稳定性、可靠性、和测量准确性。

摘要:基于芯粒(Chiplet)的多芯片集成设计为超越传统System on Chip(SoC)单片集成提供了灵活且可扩展的解决方案。然而,Chiplet间的通信已成为影响整体性能的关键瓶颈。在这一背景下,Network on Interposer(NoI)在多芯片系统中扮演着至关重要的作用,直接影响着系统的性能和开发成本。本文回顾了Chiplet的NoI通信拓扑结构,深入探讨了当前Chiplet间通信架构的设计与实现方法。本文涵盖了从协议层、接口层到应用层的完整通信过程,并基于互连拓扑的形状进行分类,对每个类别进行详细分析和交叉比较。此外,本文还探讨了未来芯片间通信技术的发展方向,强调了技术挑战和潜在解决方案,并提出了可重用中介层与拓扑的建模方法。本文旨在为研究人员提供对NoI技术现状梳理及未来趋势的展望。

摘要:背景：对于锥束计算机断层扫描（CBCT），长期以来人们希望能够调节X射线的强度和分布，以适应患者的解剖结构，尤其是在旋转扫描时。在此过程中，可以减少图像伪影和辐射剂量。然而，目前的滤波装置，如动态bowtie滤波器，可能在临床应用中过于复杂。 目标：旨在探讨一种简化的动态滤波策略，以减少CBCT成像中的图像伪影和辐射剂量。 方法：所设计的动态滤波策略随着CBCT的旋转过程中动态变化，具体而言，将两个不同部分集成在一起：滤片部分和bowtie部分。该动态滤波策略设置有两种工作模式，一种是动态滤片与动态bowtie的组合，称为动态滤片-动态bowtie（Dynamic filter-Dynamic bowtie, DFDB）；另一种是动态滤片与静态bowtie的组合，称为动态滤片-静态bowtie（Dynamic filter- Static bowtie, DFSB）。针对三个人体部位（肩部、胸部和膝部）进行了数值仿真模拟。此外，使用蒙特卡洛模拟平台MC-GPU生成剂量分布图。 结果： 结果显示，使用所提出的DFDB和DFSB动态滤波方案可以显著减少图像伪影，从而改善CBCT图像质量。根据扫描对象的不同，总辐射剂量可能减少30%。 结论： 所提出的简单动态滤波策略，尤其是DFSB方法，可能在未来帮助提高CBCT图像质量，同时减少图像伪影和辐射剂量，期望能够推进动态滤波策略的临床应用。

摘要:工业零部件边缘的精确重建是视觉定位和质量检测的前提和关键。针对工业零部件边缘处的点云难以精确重建的问题，提出了一种基于点云投影的双目边缘三维重建算法。首先，通过双目结构光方法扫描得到零部件三维点云，提取扫描点云中的边缘点，然后，在双目图像中提取图像边缘点，之后，将点云边缘点投影到双目图像得到对应的双目投影边缘点，在投影边缘点附近搜索最近邻的图像边缘点并作筛选，匹配得到对应双目边缘点，最后，通过立体视觉方法重建得到精确的三维边缘点云。实验结果表明，相比于当前其他方法，该方法够有效解决由于反光、表面划痕等干扰导致的伪边缘问题，重建误差在0.15 mm以内，能够用于机器人上下料、在线质量检测等工业场景。

摘要:氯胺酮是一种N-甲基-d-天冬氨酸受体(NMDARs)拮抗剂,在临床上被用于镇静、麻醉以及治疗难治性抑郁,但是氯胺酮的成瘾性限制了其临床应用。0.5 mg/kg 剂量是临床常用的氯胺酮抗抑郁剂量,而15 mg/kg是氯胺酮滥用人群的暴露剂量[1]。目前有关不同剂量氯胺酮对脑网络的激活情况仍不清楚。本实验选择0.5 mg/kg 及15 mg/kg 两个有代表性的氯胺酮剂量,腹腔连续注射7天,通过脑即刻早期基因蛋白(cFos)表达量来表征氯胺酮对小鼠脑网络的激活情况。结果显示,与生理盐水组相比,0.5 mg/kg 氯胺酮能显著增加内侧前额叶、中间外侧隔核、导水管周围灰质脑区 cFos 数量；而15 mg/kg 氯胺酮能显著增加伏隔核、外侧缰核、 海马CA3、杏仁核、腹侧被盖区 cFos 表达数量。这说明氯胺酮对脑网络的激活呈剂量依赖性,0.5 mg/kg和15 mg/kg的氯胺酮激活的脑区存在差异。该研究为探索不同剂量氯胺酮的神经药理作用奠定基础,为寻找氯胺酮抗抑郁和成瘾差异脑区提供参考。

摘要:使用毫米波雷达进行非接触式生命特征监测能够进行持续且不被察觉的身份验证，由于心脏运动受各种复杂因素影响，而调频连续波毫米波雷达在用户睡眠时能更好地对心脏数据进行监测和捕获。本文提出了一种基于心脏运动一维时序雷达信号的深度卷积神经网络身份识别的方法，并与LSTM、InceptionTime、LSTformer三种深度学习算法进行了性能对比与分析。在实验室采集到的人体静卧状态下心脏信号数据集上，各模型最终都能达到90%左右的分类精度。其中深度卷积神经网络InceptionTime准确率最高，但耗时最长，长短期记忆网络模型LSTM及LSTformer准确率较低，但耗时较短，本文提出的卷积神经网络模型准确率与InceptionTime相当，但计算耗时较短，在准确率和计算效率之间取得了平衡。

摘要:在摩尔定律接近极限，下一代集成电路技术难度大且成本激增的背景下，先进的封装基板是支持系统集成以及巨量I/O提升的重要载体，是后摩尔时代的核心部件之一。基于积层绝缘胶膜(Build-up Film，BF)材料的半加成法工艺是实现细间距多层封装基板的主要途径之一。鉴于电子设备在高频高速场景下运行时信号完整性问题日益凸显，本文深入探讨了BF材料及结构特征对信号传输损耗的影响。基于微带线、过孔等典型基板结构，通过电学仿真分析系统研究了BF材料参数与信号传输性能之间的关系。研究发现，在微带线结构中，信号传输损耗随频率的增加而增大，且这一损耗与BF材料的介电损耗因子密切相关。而在过孔结构中，BF材料的介电常数对等效电容和阻抗极值有显著影响，进而影响阻抗的不匹配度。尽管BF材料特性对阻抗不匹配有一定影响，但过孔结构本身的设计仍是影响阻抗匹配度的主要因素。此外，高频下导体趋肤效应导致的导体损耗随着铜箔粗糙度的增加而增加，这为封装基板制造过程中的铜箔质量控制提供了重要参考。本研究揭示了BF材料及结构特征对信号传输损耗的影响机制，为BF材料物性及封装基板的设计和优化提供了理论依据。

摘要:本研究在眼科图像疾病识别中引入了视觉语言模型这一新的范式，提出了一种基于对比语言图像预训练模型的多疾病识别算法。首先，基于多个公开可用的眼底图像数据集构建了一个含有8个类别的多标签眼底图像数据集MDFCD8；然后利用生成式人工智能GPT-4生成描述眼底图像细粒度病理特征的专家知识，解决了眼底图像数据集文本标签缺乏的问题。实验结果表明，与传统的卷积神经网络和Transformer网络相比，本文提出的方法在性能上分别高出4.8%和3.2%。同时，本文还进行了各模块的消融实验，验证了该方法的有效性，显示了视觉语言模型在眼科疾病辅助诊断领域的应用潜力。

摘要:腺样体肥大是导致儿童阻塞性睡眠呼吸暂停综合征的主要因素。医生通过内窥镜影像评估腺样体肥大程度及其对气道的阻塞程度。然而，由于内窥镜影像为二维图像，医生只能臆测患者腺样体区域的三维结构。这种方法严重依赖医生的相关经验和对腺样体的观察角度。腺样体区域为人体黏膜组织，且表面具有鼻腔分泌物，因此具备强反光、特征稀少、场景光滑、图像模糊等特点。根据腺样体特点，该文提出了一种基于腺样体鼻咽腔内镜图像序列的多视图三维重建算法。算法首先采用多视图立体匹配技术获取图像对应深度图的粗糙估计，然后使用网格曲面在深度空间中对粗糙的深度信息进行拟合，从而得到平滑、精细的深度图，最终通过点云融合算法获得腺样体区域稠密、精确的三维重建。仿真与真实实验表明，该文算法基于腺样体内窥镜图像序列，可实现精确、稠密和平滑的腺样体区域三维重建，并且重建结果显著优于现有三维重建算法。

摘要:基于鲹科鱼的推进模式，采用鱼鳍模块化设计，设计了一款结构紧凑、成本低廉、高效游动的小型单关节仿生机器鱼，可以方便地对胸鳍、腹鳍和尾鳍进行拆装，对仿生机器鱼的直线推进、静止转弯、鱼头稳定性进行了水下实验，从而研究胸鳍和腹鳍对游动性能的影响。在样机游动测试中，采用了一台高速相机和一面平面镜构建的记录机器鱼运动的“双目视觉系统”，可以对鱼头最前端以及质点上方两处标记点进行追踪并记录三维位置信息，为机器鱼游动的游动性能、姿态变化以及头部稳定度的定量分析提供数据支持。结果表明：机器鱼具有良好的直线推进性能和转弯性能；在稳定性实验中装配上胸鳍和腹鳍的机器鱼头部稳定性在低频游动时更优，而在高频游动时没有显示出优势，这也和自然界中鱼类在高频游动时除尾鳍外的各种鳍紧贴身体的现象相一致。