首页期刊导航|微电子学与计算机
期刊信息/Journal information
微电子学与计算机
微电子学与计算机

李新龙

月刊

1000-7180

MC771@163.com

029-82262687

710054

西安市81号信箱

微电子学与计算机/Journal Microelectronics & ComputerCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊创办于1972年，是我国微电子技术与计算机技术相结合的唯一专业性国家中文核心期刊，同时也是中国计算机学会会刊。本刊的宗旨是，严谨认真，求实创新；以人为本，研以致用；弘扬科学，追求真理。本刊国内公开发行，面向科研院所，厂矿技术人员、院校师生和管理人员，及时提供国内微电子与计算机行业最新科研成果、学术与工程技术动态，是较为实用的参考资料和科学决策的准确依据。
正式出版
收录年代

    微系统发展现状及其在无人装备领域应用和展望

    龚静郭茜樊鹏辉冯笛恩...
    1-10页
    查看更多>>摘要：未来无人装备对微型化、智能化、模块化、低成本化的单机系统有着强烈需求.微系统以其先进架构、高度集成和大规模低成本优势,与未来无人装备发展需求高度契合.对微系统的发展应用现状进行了综合评述,并结合无人装备的发展需求对未来发展方向进行了展望.首先,从射频微系统、信息处理微系统和导航微系统等方面介绍了微系统的发展现状;其次,总结了微系统在导弹武器系统和无人机平台上的应用现状;最后,结合无人装备的发展需求,展望了微系统在智能可重构、互连标准化、低成本化、单片多功能高可靠等方面的发展趋势.

    微系统发展现状无人装备应用未来发展

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    射频异构集成微系统多层级协同仿真建模与PDK技术综述

    刘军高爽汪曾达王大伟...
    11-25页
    查看更多>>摘要：作为后摩尔技术的可选路径之一,基于异构集成工艺实现的集成微系统具有高集成度、低成本、高性能等优点,引起学术界和工业界的广泛关注.异构集成微系统设计是以系统为中心的多层级协同设计,对传统以晶体管为中心的设计方法和设计流程带来新的挑战,同时对设计环境的开发带来新的要求.本文对射频集成微系统设计中所需的基础器件/结构建模方法、多工艺混合工艺设计套件(Process Design Kit,PDK)技术、以及电路-模块-系统多层级协同仿真等技术最新进展进行综述.

    异构集成射频微系统多层级协同仿真建模方法多工艺混合工艺设计套件(PDK)

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    微系统封装材料的时间相关特性

    王诗兆何涛田志强赵博...
    26-36页
    查看更多>>摘要：在下一代微系统集成技术中,微系统封装复杂度不断增加,高集成、多功能使得薄膜厚度持续降低带来材料及工艺的改变,随之而来的是结构可靠性与信号完整性(结构设计及优化、多场多尺度耦合、热管理、电磁兼容)等诸多问题.这些问题给微系统封装架构的设计、优化带来极大的不确定性.在新架构、新工艺的开发中,工艺及可靠性仿真的应用大大降低了开发成本和周期,材料和器件架构的仿真模拟成为加速技术开发的关键,它们有助于通过数据建模实现对设计过程中参数的调整(即了解器件架构和材料对工艺改进的影响)和材料/架构协同设计(材料筛选、结构设计、性能优化).随着微系统集成度的提高,材料到架构系统的协同仿真优化将会成为由新材料、新工艺支撑的新器件开发不可或缺甚至是最为重要的一环.微系统封装工艺及可靠性仿真结果的准确性在很大程度上取决于材料模型输入.为了准确预测微系统封装工艺及可靠性的行为,了解材料本构关系是至关重要的过程.事实上,微系统封装中大多有机/无机封装材料具有显著的时间相关性,但实际建模中时间相关性材料特性经常被忽视,有机/无机封装材料时间相关性行为的影响尚未得到广泛的重视和系统的研究.

    时间相关特性微系统封装封装材料黏弹性黏塑性

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于稳定AP选择的动态室内定位方法

    魏军罗恒倪启东陈明哲...
    37-44页
    查看更多>>摘要：在室内复杂多变环境下,基于接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)的位置指纹算法得到了广泛研究.其中,在线阶段的匹配算法通常采用加权K近邻(Weighted K-Nearest Neighbor,WKNN)算法,但该算法往往采用固定k值方法存在较大的定位误差,具有一定的局限性,并且离线阶段构建位置指纹数据库时并没有考虑到无线接入点(AccessPoint,AP)信号的波动性.因此,存在大量不同AP的冗余信息,对定位效果产生较大影响.针对上述问题,提出一种基于稳定AP选择的动态室内定位方法.首先,通过高斯滤波对RSSI值进行预处理,滤除随机干扰;然后,通过优选AP算法计算AP的稳定度,筛选出关键AP用于定位;最后,利用距离阈值动态调整k值,并对权重系数进行改善,实现了对WKNN算法的改进.实验结果表明,基于稳定AP选择的动态室内定位方法可以有效去除冗余AP信息,并实现动态k值方案,在定位精度上优于K近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)算法、加权K近邻算法和改进的加权K近邻算法,平均定位误差分别降低了26.13％、21.29％和9.89％,定位误差在1.5 m内的累积分布概率达到了60.41％,分别提升了25％、1 6.66％和8.33％,定位效果提升明显.

    室内定位优选AP信号强度加权K近邻算法信号波动指纹匹配

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于文本提取的法律案件智能判决方法

    范阿曼王延川
    45-52页
    查看更多>>摘要：深度学习在自然语言处理方面取得了巨大进展,以深度神经网络为代表的模型开始在法律智能判决上被广泛使用.基于 Transformer 的双向编码器表征法(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)模型能够挖掘法律描述文本中双向上下文信息,利用BERT中自注意力机制完成了罪名预测、法律条款推荐、刑期预测多个司法智能审判任务.为了在长文本案情描述文本上获得更好的效果,进一步解决BERT模型输人文本的长度限制,对于过长的输人文本进行关键信息提取.在文本提取的过程中,充分利用前期训练的基于BERT智能审判模型,对于案情描述中句子的重要性进行评估,提取关键句子减少判断模型的输入长度.将精简后的案情描述文本再送入BERT模型进行司法智能审判学习.相比于直接输入原始案情描述文本的方法,基于文本提取处理后的法律描述在智能审判任务中能够取得更好的效果.

    法律智能审判文本提取多任务学习双向编码器表征法自然语言处理

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于维度交互和跨层尺度级联的雾天目标检测算法

    苏佳梁奔冯康康孟俊彤...
    53-62页
    查看更多>>摘要：针对雾天场景下目标检测过程中由于图像模糊导致模型检测精度低、鲁棒性不佳等问题,结合数据增强对YOLOv5算法进行了优化改进,提出一种基于维度交互和跨层尺度级联的目标检测方法.首先,将三重注意力嵌入特征提取结构,捕捉不同维度间的依赖关系,增强空间和通道间信息的融合交互,提高对重要特征的关注能力.其次,提出多尺度感受野增强模块(MREM).采用多次重复池化采样融合残差连接思想,有效扩大目标感受野获取多尺度特征,增强模型对细节信息的提取能力.再次,提出跨层级联路径聚合网络(CLC-PAN)结构.采用跨层连接的方式促进不同尺度特征信息融合,提高浅层细节信息和深层语义信息的交互,并通过加深特征金字塔采样层数捕获更丰富的语义特征,使各种锚框的铺设间隔更加合理,提高模型检测能力.最后,使用SIoU损失函数作为目标边界框回归损失函数,提高目标框定位准确度和样本训练速度.实验结果表明,改进后检测方法模型大小为15.8MB,mAP达到71.3％,相较于YOLOv5s提升了7％,能够满足雾天场景下的快速准确地实时目标检测.

    雾天场景目标检测YOLOv5三重注意力多尺度特征融合

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于改进Cascade R-CNN的安全帽检测算法

    冯佩云钱育蓉范迎迎魏宏杨...
    63-73页
    查看更多>>摘要：针对安全帽检测中,目标形状、尺度变化大,易出现漏检、误检等问题,提出了一种基于改进级联基于区域的卷积神经网络(CascadeR-CNN)的安全帽检测算法.首先,对ResNet50进行改进形成D-ResNet50,利用可变形卷积仅增加少量参数就可增大感受野的特性,对特征提取网络的C2～C5卷积层进行重塑,提高网络对目标几何变换的适应能力和特征提取能力.其次,将D-ResNet50作为主干网络引入Cascade R-CNN,形成级联目标检测器,在每个阶段对正负样本重采样,抑制误检问题.再次,对递归特征金字塔进行改进,更高效地进行多尺度特征融合,并且基于反馈信息对特征进行二次处理,增强特征表达,提高网络的分类和定位能力.最后,使用Soft-非极大值抑制(Soft-NMS)进行后处理,进一步解决漏检问题.提出的方法在Hard hat workers数据集上的AP值相比检测基线提高了3.5％,与 SparseR-CNN、TridentNet、VFnet 等先进算法相比分别提升了4.7％、5.9％、2.3％等.

    安全帽检测多尺度特征融合反馈连接可变形卷积CascadeR-CNNCARAFE

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    面向软件漏洞检测的改进代码属性图的图神经网络

    曹炳豪汪智超朱二周
    74-82页
    查看更多>>摘要：针对当前深度学习软件漏洞检测方法在处理源代码过程中存在的检测粒度粗、语法或语义信息丢失等问题,提出一种基于改进代码属性图的图神经网络软件漏洞检测模型(Vulnerability Detection with Code Property Graphs,VDCPG).为准确捕获源代码中的语法和语义信息,该模型使用Joern生成目标函数的代码属性图(Code Property Graphs,CPG).通过在深度优先遍历的基础上动态去除控制流程图或控制依赖图边的CPG优化方法,实现在不降低漏洞检测效果的同时提高检测效率.在word2vec的CBOW(Continuous Bag Of Words)模式下对生成的CPG进行向量化处理,并采用带自注意力机制的图注意力网络(Graph Attention Networks,GAT)来实现软件漏洞的高效与准确检测.通过两个不同规模数据集的测试结果表明,VDCPG的漏洞检测效果相较于当前已有的软件漏洞检测工具、模型均有较大幅度的提升.

    软件漏洞检测代码属性图深度学习图神经网络

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于FPGA彩色图像自适应巴特沃斯滤波器及其应用

    韩玉鑫王晓凯
    83-92页
    查看更多>>摘要：传统巴特沃斯滤波器无法对不同图像自适应调整截止频率.针对此问题,提出频率自适应二维巴特沃斯滤波器,通过高频能量在图像总能量中所占比值,自适应地调整截止频率.所采用色彩空间为色相饱和度(Hue Saturation Intensity,HSI),数据格式由浮点数取代定点数,实现高速、高精度的2D-快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)和 2D-快速傅里叶逆变换(Inverse Fast Fourier Transform,IFFT).深度考虑 Xilinx 7 系列现场可编辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)硬件底层结构,在xc7a100tfgg484-3芯片上实现该滤波器,并在此基础上实现图像细节增强,增强后图像色彩无明显失真,图像细节更为丰富.经硬件仿真测试,分辨率为512x512的图像完成一次2D-FFT所需时间为6 548.892 μs,与软件计算频谱结构相似度高达99.999 8％.整个设计在资源、功耗和性能之间进行了权衡.

    自适应巴特沃斯滤波器2D-FFTFPGA图像增强

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于CNN-BiBASRU-AT的网络异常流量检测模型

    冷依凌邹细勇
    93-99页
    查看更多>>摘要：针对目前网络异常流量识别准确率不高、基础深度学习模型特征提取能力不足以及循环神经网络训练效率低等问题,提出了基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)-双向内置注意力简单循环单元(Bidirectional Built in Attention Simple Recurrent Unit,BiBASRU)-AT 的网络异常流量检测模型.采用深层一维卷积模块提取流量局部特征表示,对高维度流量特征进行降维且学习到显著分类特征,增强模型的特征表示能力;同时构建内置自注意力简单循环单元(Built in self Attention Simple Recurrent Unit,BASRU)以同时捕捉流量中长距离的时序特征信息和内部特征之间的相互依赖关系,进一步挖掘流量特征内的高维结构信息.软注意力机制识别出对分类结果影响较大的重点特征,赋予关键特征更高权重,避免无关信息对分类结果造成干扰,最后由线性层输出分类概率分布,经Softmax函数归一化后取最大值对应标签作为流量识别结果.在多分类网络异常流量公开标准数据集UNSW-NB15上的实验结果表明,该模型取得了92.81％的F1值,高于实验对比的其他先进深度学习模型的结果,内置自注意力简单循环单元特征捕捉能力和训练效率优于其他传统循环神经网络的结果,证明了模型的可行性和有效性.

    网络异常流量检测一维卷积内置自注意力双向简单循环单元软注意力机制

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普