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电子学报
中国电子学会
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中国电子学会

王守觉

月刊

0372-2112

new@ejournal.org.cn;wanghui@ejournal.net.cn

010-68279116，68285082

100036

北京165信箱

电子学报/Journal Acta Electronica SinicaCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>1962年创刊，中国电子学会主办的高级学术月刊。刊登电子与信息及相关领域代表我国研究水平的最新科研成果和技术进展。本刊为中国自然科学核心期刊之一；科技部科技论文统计源期刊；中国科学引文数据库来源期刊。获2000年首届国家期刊奖以及2000年国家自然科学基金重点学术期刊专项基金资助。现被五个大型检索机构（Ei、Sci-Expanded、SA、苏联文摘杂志(рж)和日本科技文献速报）作为固定收录对象。
正式出版
收录年代

    多域字符距离感知的场景文本图像超分辨率重建

    黄俊炀陈宏辉王嘉宝陈平平...
    2262-2270页
    查看更多>>摘要：场景文本图像超分辨率(Scene Text Image Super-Resolution,STISR)旨在提高文本在低分辨率图像中的分辨率和可读性.但是在空间变形或低分辨率的文本图像中,由于缺乏文本区域细节,语义线索和视觉特征信息难以与字符位置匹配对齐,文本识别效果不佳.针对该问题,本文提出多域字符距离感知的场景文本图像超高分辨率重建方法(Perceiving Multi-Domain Character distance super-resolution,PMDC),强化视觉语义特征,提高文本区域和纹理信息.首先,采用非对称卷积以及语义先验信息模块,提取文本图像的视觉和语义特征信息;其次,融合字符距离感知模块中的视觉和语义特征,得到增强位置编码感知字符间的间距变化和语义相似性;最后,结合引导线索和视觉特征对像素进行重组得到超分辨率文本图像.在公开数据集TextZoom上的实验结果,与最近TATT文本超分网络性能相比,在峰值信噪比指标上提高0.11 dB,有效提高文本清晰度和边缘纹理细节,同时提升1.5％的平均识别准确率,改进文本图像的可读性.

    计算机视觉场景文本图像超分辨率注意力机制特征信息关联

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    1500 V超结功率MOS器件优化与电容特性研究

    种一宁李珏乔明
    2271-2278页
    查看更多>>摘要：本文利用半超结结构进行高压超结功率金属氧化物半导体(Metal Oxide Semiconductor,MOS)器件的设计,基于Sentaurus TCAD(Technology Computer Aided Design)仿真平台设计超结元胞结构并优化高压超结功率MOS器件的击穿电压与导通电阻,随后探究了寄生电容的特性.最后,基于多次外延工艺自主设计出一款器件结构仿真击穿电压1658 V、工艺仿真击穿电压1598 V、比导通电阻值303 mΩ·cm2的高压超结功率MOS器件,与相同耐压值器件相比,比导通电阻值下降约50％.同时探究了超结掺杂浓度与厚度以及电压支持层掺杂浓度与厚度4个主要结构参数对器件寄生电容特性的影响.

    超结VDMOS元胞击穿电压比导通电阻寄生电容

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    基于边界特征融合和前景引导的伪装目标检测

    刘文犀张家榜李悦洲赖宇...
    2279-2290页
    查看更多>>摘要：伪装目标检测旨在检测隐藏在复杂环境中的高度隐蔽物体,在医学、农业等多个领域有重要应用价值.现有方法结合边界先验过分强调边界区域,对伪装目标内部信息的表征不足,导致模型对伪装目标的内部区域检测不准确.同时,已有方法缺乏对伪装目标前景特征的有效挖掘,使背景区域被误检为伪装目标.为解决上述问题,本文提出一种基于边界特征融合和前景引导的伪装目标检测方法,该方法由特征提取、边界特征融合、主干特征增强和预测等若干个阶段构成.在边界特征融合阶段,首先,通过边界特征提取模块获得边界特征并预测边界掩码;然后,边界特征融合模块将边界特征和边界掩码与最低层次的主干特征有效融合;同时,加强伪装目标边界位置及内部区域特征.此外,设计前景引导模块,利用预测的伪装目标掩码增强主干特征,即将前一层特征预测的伪装目标掩码作为当前层特征的前景注意力,并对特征执行空间交互,提升网络对空间关系的识别能力,使网络关注精细而完整的伪装目标区域.本文在4个广泛使用的基准数据集上的实验结果表明,提出的方法优于对比的19个主流方法,对伪装目标检测任务具有更强鲁棒性和泛化能力.

    伪装目标检测边界先验前景引导边界特征边界掩码空间交互

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    基于超像素的硅基有机发光二极管微显示器

    王欣睿季渊张引陈鸿港...
    2291-2299页
    查看更多>>摘要：基于超像素技术,针对彩色硅基OLED(Organic Light Emitting Diode)微显示器,提出一种数字驱动策略,通过复用相邻像素信息,使单像素用于多个相邻像素成像,大幅提高显示分辨率.设计了一种数字驱动彩色OLE-DoS(Organic Light Emitting Diode on Silicon)微显示器驱动电路,在120 Hz帧频的条件下,可实现256级灰度和4K显示分辨率,且电路面积和每秒数据传输量仅为传统驱动方式的50％.经测试验证,该驱动电路可实现的OLED像素平均电流范围为13.1 pA～3.74 nA,可满足微显示器近眼显示需求.

    硅基有机发光二极管微显示像素驱动电路超像素现场可编程门阵列

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    基于高输入阻抗偶极子的低剖面宽带双极化基站天线

    黄河马瑞华
    2300-2306页
    查看更多>>摘要：本文提出了一种低剖面的宽带双极化基站天线.该天线由两个相互交叉的扇形偶极子演变而来.首先,在扇形偶极子末端增加环形窄微带和金属化通孔,使天线端口输入阻抗增大,达到降低天线高度的目的.然后,增大扇形偶极子臂的张角,产生第二谐振点,提高天线带宽.该双极化天线工作在2.17～2.7 GHz频段,可提供22％的带宽.而且,由于两个偶极子围绕几何中心高度对称,该天线在工作频带内可以获得较高的隔离度和交叉极化鉴别度,其中隔离度仿真值可达51 dB,0°交叉极化鉴别度仿真值可达48 dB.该天线的峰值增益仿真值高达9.6 dBi.综上所述,该天线具有高隔离、高交叉极化鉴别度和高增益等优点,在基站系统中具有良好的应用前景.

    基站天线双极化天线偶极子天线输入阻抗低剖面天线宽带天线

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    基于方面级情感分析的深度语义挖掘模型

    张换香彭俊杰
    2307-2319页
    查看更多>>摘要：方面级情感分析是一种细粒度的情感分类任务,具有广泛的应用前景,正因为如此,得到了广泛关注与研究,尤其是近年来,基于依赖树的图神经网络和基于注意力的网络模型的研究取得了较大进展.但是,由于在线评论表达的复杂性和依赖关系不易解析使得这些方法在情感分析的性能上得不到有效提升.为了克服这些挑战,本文提出了一种同时考虑句法语义和上下文语义的深度语义挖掘模型(Deep Semantic Mining Model,DSMM).具体地,为了深度挖掘句法背后隐含的深度语义,模型采用并行的图卷积和多头注意力机制挖掘丰富的语义;为了充分利用句法语义和上下文语义的内在关联关系,采用了关联注意力机制获取句法语义和上下文语义的相关性,并且采用自适应方面路由机制有效获取方面的情感语义,并在此基础上,通过引入基于依赖树的语义位置嵌入,进一步增强方面-意见词的关联.在三个公共数据集上的实验结果表明,该模型在复杂句情感分析中既能从不同语义空间挖掘句子的语义特征,也能有效利用句法特征强化句子的语义表征,在分类准确率和泛化能力上的表现优于相关工作.

    方面级情感分析图卷积神经网络多头注意力机制关联注意力句法上下文语义

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    基于0.15μm-GaN工艺的输入输出谐波调谐高效率功率放大器设计

    蔡奇朱浩慎曾丁元王希瑶...
    2320-2330页
    查看更多>>摘要：文章提出了一种面向毫米波应用的基于谐波调谐的单片集成(Monolithic Microwave Integrated Circuit,MMIC)功率放大器(Power Amplifier,PA).通过在晶体管输入和输出端对谐波终端进行控制,MMIC PA可以在高频实现高效率性能.本文提出的输出网络在匹配基频阻抗的同时,可以控制二次和三次谐波阻抗.此外,为了进一步提升功放效率,输入端的二次谐波阻抗也进行了调谐.在0.15µm碳化硅基氮化镓(Gallium Nitride on Silicon Carbide,GaN-on-SiC)工艺上对所提出的功放架构和设计方法进行了仿真和测试验证.测试结果表明,PA在21.4～23 GHz的频带范围内,功率附加效率(Power Added Efficiency,PAE)大于39.2％,输出功率大于33 dBm.而PA工作频率为22.2 GHz时,测试的漏极效率最大达到63.7％,对应的PAE为50.2％,输出功率为34.1 dBm,仿真和测试结果基本吻合.整体电路尺寸只有1.87 mm2,因此单位面积的输出功率为1.31 W/mm2.和其他工作相比,本文提出的功放实现了较高的效率和功率密度.

    漏极效率氮化镓功放二次和三次谐波调谐输入谐波调谐

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    TriCh-LKRepNet:融合三通道映射与结构重参数化的大核卷积恶意代码分类网络

    李思聪王坚宋亚飞王硕...
    2331-2340页
    查看更多>>摘要：随着网络威胁的日益严峻,恶意代码的检测与分类变得尤为关键.传统分析方法依赖手动特征提取,不仅耗时且难以跟上恶意代码的快速变异.相比之下,深度学习技术在恶意代码分类方面展现出巨大潜力.然而,模型复杂度和资源消耗仍是实际部署的难题.本研究提出了TriCh-LKRepNet(Triple-Channel Large Kernel Reparameteri-sation Network),该网络专注于轻量化设计,旨在确保检测性能的同时降低计算和内存需求.通过提出的三通道映射技术,将恶意代码的多维信息有效转换为图像通道,增强了特征的区分性.结合卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和Transformer的优势,设计了一个高效的深度学习架构,并通过重参数化技术优化了连接路径,以降低内存消耗并提升运行效率.此外,引入的线性训练时间过参数化和大卷积核技术进一步降低了模型的参数量和计算负担.通过实验证明,TriCh-LKRepNet在提升恶意代码分类精度的同时实现了模型的轻量化,与现有技术相比,展现出更佳的性能和更广泛的应用潜力,特别是在资源受限和需要实时检测的环境中,提供了一种有效的解决方案.

    恶意代码分类恶意代码可视化结构重参数化大卷积核汇编信息语义关系

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    基于文本引导下的多模态医学图像分析算法

    樊琳龚勋郑岑洋
    2341-2355页
    查看更多>>摘要：结合胃镜超声和白光内镜可以更准确地识别胃肠道间质瘤.但是现有的多模态方法往往仅关注于图像特征,忽略了诊断文本信息中所包含的语义信息对于精确理解和诊断医学图像的重要性.为此,本文提出一种新的基于文本引导下的多模态医学图像分析算法框架(Text-guided Multi-modal Medical image analysis framework,TMM-Net).TMM-Net使用多阶段的诊断文本来引导模型学习,以提取图像中的关键诊断信息特征,然后通过交叉模态注意力机制促进多模态特征之间的交互.值得注意的是,TMM-Net通过预测病变属性来模拟临床诊断过程,从而增强了可解释性.验证实验在两个中心包含10025个模态数据对的数据集上进行.结果表明,该方法相比目前最优的GISTs诊断方法精度提升7.7％,同时获得了最高的(Area Under the Curve,AUC)值:0.927,其可解释性可以更好地适合临床需求.

    多模态融合模型可解释性图像-文本匹配胃肠道间质瘤胃镜超声白光内镜

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    基于墙角族语义尺寸链的绑架定位研究

    蒋林李云飞雷斌汤勃...
    2356-2368页
    查看更多>>摘要：针对目前原始自适应蒙特卡洛定位(Adaptive Monte Carlo Localization,AMCL)在相似环境下绑架检测容易出错且重定位极易失败等问题,提出基于墙角族语义尺寸链的改进AMCL算法.融合机器人多传感器信息和Gmapping算法构建二维栅格地图,基于Yolov5获取室内环境的目标检测框和类别信息,结合GrabCut算法和贝叶斯方法构建增量式语义映射地图;通过墙角的凸、凹和墙角相对于机器人的方位角对墙角进行分类,充分发掘语义映射地图中各墙角之间、墙角与室内物体之间的类别和位置关系,构建墙角族语义尺寸链和相应检索表;在定位过程中,基于墙角族语义尺寸链进行全局预定位,提出绑架检测机制进行绑架检测,在检测到绑架事件发生后,基于改进AMCL算法实现定位自恢复.最后,通过真实环境下的绑架实验验证了本文方法的有效性,实验表明,所提方法的全局定位准确率、全局定位速率、绑架检测准确率和绑架后定位准确率在相似环境下分别提升了42％、214％、88％和72％;在非相似环境下分别提升了44％、152％、12％和92％;在长走廊环境下分别提升了36％、426％、26％和68％.

    绑架检测墙角族语义尺寸链贝叶斯方法全局预定位定位自恢复

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