FPGA 加速卷积神经网络已经被人们广泛研究 , 大部分设计中最终性能都受限于片上 DSP 数量 . 因 此 , 为了进一步加速 FPGA, 人们开始将目光移向了快速算法 . 快速算法能够有效降低卷积操作的乘 法次数 , 提高加速比 , 相比于非快速算法 , 快速算法需要一些额外的操作 , 这些操作大部分都是常数乘 法 , 在硬件实现过程中 , 这些常数乘法会被转换为多个位运算相加的操作 , 位运算可以不需要消耗片上 的 DSP 资源 , 仅使用 LUT 阵列就可以实现位运算 . 从近两年的研究现状来看 , 基于快速算法的工作 在逻辑资源使用方面确实要高于非快速算法的工作 . 此外 , 快速算法是以一个输入块进行操作 , 因此对 于片上缓存的容量要求更高 . 并且快速算法加快了整体的运算过程 , 因此对于片上与片外数据带宽需 求也更大 . 综上所述 , 快速算法的操作流程异于传统的卷积算法 , 因此基于快速算法的新的 FPGA 架 构也被提出 . 第 4 节将会简述国内外关于 4 种卷积算法的相关工作 .
引用本文: 刘胜南, 付强, 冯楠, 张春华, 贺威.面向扑翼飞行机器人的电子稳像算法设计[J].北科大:工程科学学报 , 2024, 46(9): 1544- 1553. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2023.10.06.001 LIU Shengnan, FU Qiang, FENG Nan, ZHANG Chunhua, HE Wei.Design of an electronic image stabilization algorithm for flapping-wing flying robots[J].Chinese Journal of Engineering , 2024, 46(9): 1544-1553. doi: 10.13374/j.issn2095- 9389.2023.10.06.001
此类任务同样可以先离线学习状态转移预测模 型再使用 MPC 计算控制输入 [28-29] ,或直接使用强 化学习方法 [68-69] ,但需要大量训练数据且泛化性较 差。在准静态的局部形变控制中,更常用的方法是 在线估计局部线性模型。该模型假设线状柔性体形 状变化速度与机器人末端运动速度在局部由一个雅 可比矩阵 JJJ 线性地联系起来,即 ˙ xxx ( t ) = JJJ ( t ) ˙ rrr ( t ) ,其 中 ˙ xxx 为柔性体形变速度, ˙ rrr 为机器人末端运动速度。 由于使用高频率的闭环反馈来补偿模型误差,因此 完成任务不需要非常精确的雅可比矩阵。 Berenson 等 [70-71] 提出了刚度衰减( diminishing rigidity )的概 念,即离抓取点越远的位置与抓取点之间呈现越弱 的刚性关系,并据此给出了雅可比矩阵的近似数学 表示。此外,常用的方法是根据实时操作数据在线 估计雅可比矩阵,即基于少量实际操作中实时收集 的局部运动数据 ˙ xxx 和 ˙ rrr ,使用 Broyden 更新规则 [72] 、 梯度下降法 [73] 、(加权)最小二乘法 [33-34,74] 或卡尔 曼滤波 [75] 等方法在线地对雅可比矩阵进行估计。 该模型的线性形式给在线估计提供了便利。然而, 雅可比矩阵的值与柔性体形状相关,因此在操作 过程中具有时变性,这使得在线更新结果具有滞 后性,即利用过往数据更新雅可比矩阵后,柔性体 已经移动至新的形状,而新形状对应的雅可比矩阵 与过往数据可能并不一致。同时,完整估计雅可比 矩阵的全部元素需要机器人在所有自由度上的运 动数据,这在实际操作过程中难以实现,为此一些 工作提出根据数据的奇异值进行选择性更新或加 权更新 [74] 。此外,此类方法需要雅可比矩阵的初 值,一般在操作前控制机器人沿所有自由度依次运 动,收集数据估计初始位置的雅可比矩阵。受上述 问题影响,在线估计方法往往仅适用于局部小形变 的定点控制,难以用于长距离大形变的轨迹跟踪。 Yu 等 [31] 提出 ˙ xxx = JJJ ( xxx , rrr ) ˙ rrr 的模型形式,其中 JJJ ( · ) 为 当前状态至雅可比矩阵的非线性映射,待估计参数 为时不变形式。基于该模型,该方法将离线学习与 在线更新无缝结合,实现了稳定、平滑的大变形控 制。 Yang 等 [76-77] 使用模态分析方法建立柔性体模
设计体系结构说明类DesignConfig(new Constellation(Nocparams(topology =(),ChannelParamgen =(),RoutingRelation =())…)++ new Rockettile()++ new L2Banks()
EEA 和 Mercator Ocean International (MOI) 分别负责哥白尼陆地 (CLMS) 和海洋服务,并制定“路线图”,包括为沿海用户开发定制产品和工具。如今,这两条工作线比以往任何时候都更加紧密,但仍有一些考虑因素需要考虑,以完成沿海地区的共同愿景,这些愿景主要源于用户对海洋和陆地的不同看法。某些沿海应用需要从海洋和陆地两个愿景中获取详细信息,而哥白尼服务目前尚未实现这种集成方式。根据 2014 年 12 月与欧盟委员会签署的授权协议,EEA 还负责哥白尼现场组件的跨领域协调。
摘要:硅像素传感器上的防护环结构有益于提高传感器的高压承受性能。为了评估防护圈结构对硅像素传感器的保护效果,模拟和分析了三种防护环结构。通过技术计算机辅助设计进行了三个防护环结构的两个维度建模,并使用软件内置的电气模型模拟了三个防护圈结构的I -V特性。当前收集环的存在可以使像素可以承受高压,并且不等的防护戒指,不同的空间后卫环,内部和外部等距的Al悬架,并且多个防护戒指结构有益于进一步增加传感器的击穿电压。关键词:PIN二极管silicon Pixel Sensor;防护戒指;耐用高压;技术计算机辅助DEGSIN OCIS代码:280.4750 ;230。0040 ;230.5160
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