高线性度低功耗OTA的实现

采用衰减器技术和负反馈设计了一种新的高线性度低功耗的跨导运算放大器（OTA）.提出的OTA能有效地抑制3次谐波分量（HD3）从而使其线性度得到很大改善,同时它可以通过改变衰减器因子实现跨导可调.电路采用TSMC 0.18 m工艺在Cadence的Spectre 中进行设计与仿真,结果表明它的线性范围为-0.65~0.65 V,功耗仅为0.73 mW.最后通过一个四阶OTA-C滤波器验证了该OTA的性能.     

基于OBS的下一代光因特网

介绍了OBS的基本概念，并详细描述了OBS中的JET协议和基于偏置时间的QoS方案如何在WDM层中避免网络拥塞和提供QoS支持。     

基于内模结构的仿人智能协调控制

针对一阶和二阶纯滞后对象,本文提出了一种基于内模结构的仿人智能协调控制方法.仿人控制器在线识别过程状态,参与协调控制,改善系统的鲁棒性和抗扰性.仿真结果表明该方法是有效的.     

罗杰斯理论对网络课程教学设计的启发

探讨了在罗杰斯理论基础上对网络课程的教学设计,设计尽量为学习者的学习潜能发挥提供平台,充分体现学习者的学习主动性、自我评价性以及开发学习者的潜能性等新的教学理念,使网络课程的学习到达最优效果,这也是我们进行网络课程教学的目的。     

SOPC在回放仪中的应用

SOPC集成了硬核或软核CPU、DSP、存储器、外围I/O及可编程逻辑,极大地方便了软件的开发。通过回放仪工作原理的描述和特点分析,采用Quartu's IT软件完成了定制,并给出基于Altera Nias平台的解决方案。     

籼粳稻成熟胚愈伤组织培养力的比较

以中籼品种扬稻6号和粳稻9908为实验材料,研究不同品种成熟胚（种子）愈伤组织的培养力．结果表明：以M8为基本培养基,激素配比为1mg／L 2,4-D、2mg／L ABA、2mg／L 6-BA的培养基可以使扬稻6号的成愈率达到90．5％;激素配比为1mg／L 2,4-D的培养基可以使9908的成愈率达到88．2％;以M8为基本继代培养基,激素配比为2mg／L 2,4-D、1mg／L ABA的培养基可以使扬稻6号和9908的愈伤组织的继代率分别为71．6％和87．5％：以MS为基本培养基,激素配比为0．2mg／L 2,4-D、2mg／L 6-BA、2mg／L KT的培养基使扬稻6号和粳稻9908愈伤组织的植株再生分别达到65．4％％和62．7％,建立了扬稻6号和9908稳定高效的组织培养再生体系．     

Small Amplicons Mutation Library for Vaccine Screening by Error-Prone Polymerase Chain Reaction

Library construction is a common method used to screen target genes in molecular biology. Most library constructions are not suitable for a small DNA library(<100 base pair(bp)) and low RNA library output. To maximize the library’s complexity, error-prone polymerase chain reaction(PCR) was used to increase the base mutation rate. After introducing the DNA fragments into the competent cell, the library complexity could reach 10⁹. Library mutation rate increased exponentially with th...     

一种新型计算机驾驶桩考系统的设计

桩考是机动车驾驶员考试科目之一,目前各地使用的桩考系统普遍存在软件系统落后、运行速度慢、可靠性低等缺陷,不能适应新的市场需求。本文结合公安部有关机动车驾驶员考试办法的相关规定,提出了一种新型计算机驾驶员桩考系统的设计方法,并对其应用前景做了简要分析。     

一种提供容错性保障的药物设计网格环境

针对药物虚拟筛选操作运行时间长、易出错等问题,设计并实现了药物设计网格(DDGrid),有效聚合了中国国家网格环境中闲散的资源,形成了支持高通量药物虚拟筛选的网格环境.所设计的DDGrid网格实现了基于复杂事件处理技术的有状态故障检测机制,通过持续分析节点间交互的事件流,定位可能的故障场景并触发相应的补偿操作来减少故障导致的损失,为系统提供了容错性保障.实验结果表明,有故障检测机制可以通过监测筛选任务运行情况对超时阀值进行动态调整,使得任务实际完成时间和理论完成时间之间的差值保持在10%以内,同时提高了底层计算资源的利用率.     

基于自适应融合的实时车辆检测

针对传统的车辆检测技术检测速度慢和精度低的问题,提出了一种融合注意力的自适应金字塔网络的交通目标检测算法（fusion attentiont adaptive pyramid network,FAAP-Net）,可以显著降低交通事故的发生率。为了降低计算复杂度,设计了一种轻量级的互补池化结构（CPS）,该结构在宽度和高度上采用了两组不同的池化组合,在保持高精度的同时,显著降低了网络的浮点运算数（GFLOPs）和参数量。为了解决智能交通系统特征图生成过程中的信息损失问题,通过将自适应注意力模块（AAM）和特征增强模块（FEM）引入自适应融合特征金字塔网络（AF-FPN）,以融入车辆检测的形状特征。针对车辆细节特征表征弱的问题,引入了一种按通道维度分组的注意力（SA）机制,以增强主干网络对不同车辆检测细节特征的关注,有效提取车辆细节的显著特征。在BDD100K数据集上的实验结果表明,FAAP-Net算法相比于传统算法,平均精度从30.3%提升到43.7%。