【雜志簡介】

　　《微電子學與計算機》創辦于1972年，是我國微電子技術與計算機技術相結合的唯一專業性國家中文核心期刊，同時也是中國計算機學會會刊。本刊的宗旨是，嚴謹認真，求實創新;以人為本，研以致用;弘揚科學，追求真理。本刊國內公開發行，面向科研院所，廠礦技術人員、院校師生和管理人員，及時提供國內微電子與計算機行業最新科研成果、學術與工程技術動態，是較為實用的參考資料和科學決策的準確依據。

　　【收錄情況】

　　國家新聞出版總署收錄

　　航天優秀期刊

　　陜西省優秀期刊一等獎

　　【欄目設置】

　　報道國內外半導體集成電路和微型計算機的科研、技術成果。包括微電子技術在航天事業中的應用、微型計算機硬件結構設計與制造、微型計算機系統軟件及應用軟件、微型機應用、計算機輔助設計、半導體集成電路設計與制造工藝等方面。主要欄目：計算機技術，微電子技術等。

　　雜志優秀目錄參考：

　　基于顯著點切片的三維模型檢索 霍磊，呂學強，李卓，張凱，HUO Lei，LV Xue-qiang，LI Zhuo，ZHANG Kai

　　面向無線通信的多模式信道糾錯碼譯碼 管武，梁利平，李婧，胡巧芝，GUAN Wu，LIANG Li-ping，LI Jing，HU Qiao-zhi

　　基于粒子群優化的模糊神經網絡垂直切換算法 郭強，張曉萌，朱若函，GUO Qiang，ZHANG Xiao-meng，ZHU Ruo-han

　　基于動態語音源數的自適應盲源分離算法 陳勝，徐巖，王小軍，CHEN Sheng，XU Yan，WANG Xiao-jun

　　基于多重聚類的網絡攻擊檢測方法研究 楊宏宇，張樹茂，江華，YANG Hong-yu，ZHANG Shu-mao，JIANG Hua

　　基于含權概念圖的中文語句語義匹配方法的研究 劉培奇，曹東川，劉陽，LIU Pei-qi，CAO Dong-chuan，LIU Yang

　　應用混沌變異機制混合反向學習人工魚群算法 王培崇，李麗榮，彭菲菲，汪慎文，WANG Pei-chong，LI Li-rong，PENG Fei-fei，WANG Shen-wen

　　基于模糊 QoS的云服務資源選擇方法 劉娜娜，魏汪洋，吳慶濤，張明川，鄭瑞娟，LIU Na-na，WEI Wang-yang，WU Qing-tao，ZHANG Ming-chuan，ZHENG Rui-juan

　　一種維納濾波圖像復原算法的 k值快速估計 杜苗苗，楊燦美，DU Miao-miao，YANG Can-mei

　　SA R與全色圖像快速配準算法研究 張永梅，張謙，顧琳，葉青，ZHANG Yong-mei，ZHANG Qian，GU Lin，YE Qing

　　基于元胞蟻群算法模型的云資源調度 張水平，仲偉彪，ZHANG Shui-ping，ZHONG Wei-biao

　　基于FPGA的粒子濾波算法研究與實現 王爾申，范云飛，龐濤，WANG Er-shen，FAN Yun-fei，PANG Tao

　　一種基于點匹配的圖像重復區域檢測方法 甘玲，張鵬飛，GAN Ling，ZHANG Peng-fei

　　U M-BUS總線通道故障檢測方法 張家祺，鄧哲，周繼芹，邱柯妮，ZHANG Jia-qi，DENG Zhe，ZHOU Ji-qin，QIU Ke-ni

　　一種用于支持向量回歸的動態工作集選擇方法 姜宏，楊孟飛，于廣良，魏夢捷，JIANG Hong，YANG Meng-fei，YU Guang-liang，WEI Meng-jie

　　湖北理工學院學報投稿范文：基于有線電視故障與處理方法探討

　　摘　要：有線電視網絡傳輸技術在運行過程中，由于存在季節的變換、溫度的變化、自然的老化、施工的質量以及人為的因素，不可避免的會出現各種問題，既影響了有線電視的播放率，同時又增加了有線電視的故障率，還大大降低了用戶的滿意度。因此，如何在最短的時間里高效地處理有線電視出現的故障，對于廣大電視技術人員來說是一項比較艱巨的任務。

　　關鍵詞：有線電視,故障問題,處理方法,維護管理

　　引言

　　隨著科學技術的不斷發展，人們的生活水平不斷提高，有著獨特傳播形式的有線電視因其畫面清晰、節目設置多彩多樣的特點成為了人們生活中不可或缺的一部分。然而，有線電視網絡信號從發射塔發射信號到接收塔接收到信號需要很多中轉設備的支持，不再讓有線電視故障檢修是難事，從而使有線電視的廣播質量得到保障。

　　微電子學與計算機最新期刊目錄

基于關系知識圖譜的零樣本知識圖譜補全方法

摘要：隨著知識圖譜在智能應用中的普及，圖譜的不完整性已成為制約其推理性能的關鍵瓶頸。然而，現有零樣本知識圖譜補全方法主要依賴生成式模型或靜態本體增強，在面對未見關系時，受語義遷移能力不足和結構融合機制僵化影響，推理精度有限且易發生語義混淆。為提升零樣本場景下的預測性能，提出了一種面向關系級知識遷移與判別的關系知識圖譜補全框架(Relation Knowledge Graph Completion， RK...

改進Swin Transformer的路面狀態分類模型

摘要：針對現有路面狀態分類模型中存在路面背景紋理相似條件下易混淆、表征不穩定，以及路面圖像紋理細節易受光照變化和噪聲干擾等問題，本文提出了一種改進Swin Transformer的路面狀態分類模型FDM-SwinT。首先，引入了傅里葉調制注意力機制（FMA）模塊，通過頻域特征的學習，增強了模型對不同紋理特征的提取能力；其次，提出了方向性小波門控跨帶注意力（DWGCA）模塊，該模塊結合門控機制與方向性小波...

混合Mesh結構的時鐘樹設計與時序分析

摘要：傳統時鐘樹綜合由于其串聯式分布特性，對工藝、電壓、溫度（Process， Voltage， Temperature， PVT）變化敏感，難以避免地會產生顯著的時鐘偏差；而全局時鐘網絡Mesh結構的并聯結構，雖然可以實現極低的時鐘偏差，但會帶來難以承受的面積與功耗開銷。為在性能、功耗與設計復雜度之間取得最優平衡，本文基于12nm先進工藝，面向高性能VPU（Video Processing Unit，...

一種應用于CMOS圖像傳感器的列級SAR-SS ADC

摘要：本文設計了一款應用于CMOS圖像傳感器的混合型逐次逼近型-單斜列級模數轉換器(SAR-SS ADC)。輸入信號首先由6位SAR ADC量化，得到高位6位數字碼及殘差電壓，隨后殘差電壓經6位SS ADC量化生成6位低位數字碼，從而實現12位整體量化精度。采用全局共享DAC思路，通過僅35個單位電容、79個單位電阻的組合和特殊電容陣列布局，顯著壓縮了面積并適應狹窄列寬；集成高精度的斜坡電壓產生器、帶失...

融合時空特征并考慮駕駛意圖的車輛軌跡預測

摘要：為了解決高速公路環境下車輛行駛軌跡難以精確預測的問題，提出一種基于時空特征融合并考慮駕駛意圖的多模態車輛軌跡預測模型。訓練時，該模型先用編碼器提取目標車輛的運動信息，交互注意力模塊將車輛狀態信息及交互信息進行時空特征融合，并計算出各車對目標車輛的影響權重。之后，系統將包含交互信息的特征與目標車輛自身的狀態特征傳遞至駕駛意圖模塊，通過特征融合與softmax分類器分別計算橫向與縱向駕駛行為的概率分布...

基于混合脈沖神經網絡的姿態估計研究

摘要：隨著事件相機和脈沖神經網絡(Spiking Neural Networks)在低功耗、高動態場景中的應用日益廣泛，事件驅動的人體姿態估計問題成為神經形態視覺研究的重要方向。傳統基于卷積神經網絡(CNN)的姿態估計方法雖具備較高精度，但在處理高頻事件數據與低功耗部署方面存在顯著劣勢。本文提出了一種基于跨時間步狀態機制下快慢雙分支的網絡架構，用于實現對事件流數據的人體2D姿態估計任務。本文設計了一種F...

FSCMdepth: 自適應頻譜處理的自監督單目深度估計

摘要：自監督單目深度估計受限于采用固定卷積核和靜態特征融合的僵化架構，導致多尺度感知失衡。由于無法動態適應不同場景特征，現有方法難以同時保留高頻細節（如邊緣）與低頻語義（如全局結構上下文），造成預測過度平滑、遠處與小目標精度下降。為此，我們提出一種具有自適應頻譜處理的動態特征優化框架。首先，設計頻率感知模塊，依據局部頻譜特性動態調整卷積核，實現上下文敏感的多尺度特征提取。其次，開發分層細化機制，融合全局...

一種基于維度轉換的漸進式多尺度時間序列預測范式

摘要：時間序列預測在智慧城市、金融分析、能源管理等領域具有重要應用價值。現有的Transformer類模型雖然在長序列建模上表現出色，但存在計算復雜度高、多周期特征提取能力不足等問題。本文提出了一種基于維度轉換的漸進式多尺度時間序列預測模型，通過將一維時間序列轉換為二維表示，并設計漸進式多尺度特征提取模塊以同步建模周期間與周期內時間步的依賴關系，該模塊采用三路并行架構，逐步融合不同尺度的卷積特征，有效捕...

MCANet：面向復雜場景遙感圖像分割的多尺度上下文聚合網絡

摘要：高分辨率遙感圖像中地物類別繁多、形態復雜，導致出現目標提取不完整、邊界分割不精細及焦點聚集不準確等問題。為此，本文提出一種用于復雜場景遙感分割多尺度上下文聚合網絡——MACNet。本研究以ResNet18為編碼器，設計了地物感知注意模塊（GOPM），強化了遙感圖像中空間結構與通道特征的協同建模。結合尺度感知融合模塊（SFM）提取遙感圖像的多尺度特征并融合跨層信息，提高模型對不同尺度地物的識別能力。...

《微電子學與計算機》征稿簡則

摘要：<正>《微電子學與計算機》是國內唯一的微電子學科與計算機學科相結合的專業刊物,是介紹微電子學與計算機方面理論探索,展示微電子學與計算機領域學術和工程應用成果的專業刊物。《微電子學與計算機》刊登的內容覆蓋微電子、計算機領域的各個學科,以論文、技術報告、短文、研究簡報、綜述等形式報道。本刊重點關注微電子、計算機學科領域的原創性工作。研究論文須有創新性,內容充實完整;研究快訊須含有首創性成果...

基于BAC寫信道建模的2T0C陣列電荷寫入一致性研究

摘要：低溫工藝兼容且可三維集成的雙晶體管無電容型（2T0C）增益單元（Gain Cell, GC）技術有望成為下一代高密度低功耗存儲器。然而，在大規模2T0C GC陣列中，由于晶體管電性參數波動、互連線寄生效應及鄰近單元之間的寄生電容耦合等問題，使GC存儲節點（SN）中電荷(Q_SN)的寫入一致性較單個2T0C單元顯著下降。存儲器信道建模與分析方法是研究讀寫操作中擾動引發的邏輯誤差的...

高精度金屬薄膜電阻工藝提升技術研究

摘要：模擬電路對電阻器件的絕對精度與熱穩定性的要求日益提高。然而，國內高精度薄膜電阻產品在成品率與一致性方面與國外同類產品存在明顯差距，且缺乏成熟、完整的軍用高精度薄膜電阻電路平臺。本文通過對前道工藝的深入研究，對金屬薄膜電阻進行結構設計與優化，結合實驗和流片結果，系統分析了等效接觸電阻和線寬偏差對電阻精度的影響。針對電阻熱穩定性，通過在原有工藝基礎上引入低溫鉻硅（Cr-Si）薄膜退火工藝，實現后道熱過...

基于邊緣云計算的5G通信信道低延遲傳輸自適應控制方法

摘要：在波束域導頻稀疏的5G通信網絡中，鏈路的不對稱性和時變特性使得傳統方法通常采用集中式計算架構，需將數據傳輸至中心服務器處理以獲取延遲信息并生成控制指令。該方式不僅導致長距離傳輸中頻繁丟包，還顯著降低數據傳輸速率、增加傳輸延遲，影響對5G信道延遲的及時獲取與處理。為此，本文提出一種基于邊緣云計算的5G通信信道低延遲傳輸自適應控制方法。該方法將計算過程遷移至靠近數據源的邊緣服務器，利用邊緣計算的快速響...

面向實時與智能融合系統的列表調度算法研究

摘要：本文面向實時與智能融合系統的多處理器任務調度問題，提出兩種啟發式列表調度算法，TB-LST及其改進算法TB-PLST。所提算法充分利用任務的周期性特征以提升調度性能，其均包含三個階段。在添加時間節點階段，TB-LST與TB-PLST通過引入時間節點，將任務的到達時刻屬性轉化為任務間的依賴約束。在優先級計算階段，為了合理地利用任務的前驅信息，TB-LST與TB-PLST分別采用向下秩及平均反向樂觀成...

一種抗單粒子瞬態效應的帶隙基準電路加固設計

摘要：空間用帶隙基準電路存在顯著單粒子瞬態效應，經傳播可導致系統出現暫時或永久故障。基于一款典型帶隙基準電路開展了單粒子瞬態效應（SET）的敏感節點定位及加固設計研究。采用雙指數脈沖電流源注入SPICE仿真技術和光子注入模擬技術準確定位了關鍵敏感節點，設計了一種針對敏感節點、基于瞬態電流補償技術的抗單粒子瞬態效應加固電路結構，僅增加很小的功耗。SPICE仿真結果表明加固后的電路SET響應時間顯著減小。基...

大模型發展綜述：從BERT到Deepseek的技術演進

摘要：隨著人工智能技術的快速發展，大模型已成為推動自然語言處理、多模態理解和復雜推理任務突破的核心驅動力。本文系統性梳理了大模型的發展歷程與技術演進，從基礎語言模型、多模態大模型到推理大模型的分類框架出發，深入分析了以Transformer為核心的模型架構設計及其關鍵技術改進。在語言模型領域，重點探討了從BERT、GPT系列到LLaMA、GLM-130B等模型的預訓練范式創新，以及基于指令微調的T0、F...

基于主輔聯合鑒相的Bump-Jump算法的碼環研究

摘要：BOC信號采用二進制偏移載波調制技術，其多峰自相關特性易引發接收機副峰誤鎖問題，破壞跟蹤環路的穩定性。針對傳統計數器因過零檢測和固定步長調整導致的跟蹤精度不足問題，本文提出一種改進型Bump-Jump鑒相器算法。該算法創新性地將動態步長調整機制與主輔鑒相器聯合判決相結合，通過增設超超前（VE）和超滯后（VL）輔助支路，構建“主峰跟蹤-邊峰監測”架構，通過兩路支路的功率差檢測動態抑制邊峰干擾，同時設...

低功耗設計的雙鏈電源關斷策略的實現與驗證

摘要：隨著集成電路工藝節點的不斷縮小，低功耗設計已成為現代芯片設計的關鍵問題。傳統電源門控技術雖然有效降低靜態功耗，但其單鏈結構存在上電過沖電流過大、導致電壓降和上電失敗的風險。為克服這一問題，提出了解決方案并詳細分析了單鏈和雙鏈設計在相同工藝、電壓和溫度條件下的上電過程及過沖電流的影響。仿真結果表明，雙鏈設計能將過沖電流從單鏈的335.269毫安降至116.871毫安，降低65.2%，有效減少了IR ...

融合注意力機制的雙分支人體姿態與形狀估計

摘要：針對三維人體姿態與形狀估計中存在難以同時兼顧遮擋魯棒性與像素對齊精度的問題，提出一種融合注意力機制的雙分支人體姿態與形狀估計方法。該方法由分割引導分支和姿態構建分支組成。分割引導分支采用人體部位分割策略生成不同人體部位的分割結果，并將其轉化為注意力權重，用以引導特征學習；姿態構建分支基于輸入的特征圖，結合注意力權重進行人體模型參數回歸，實現對三維人體姿態和形狀的精確估計。與現有最先進方法相比，該方...

基于改進生成對抗網絡的圖像水印檢測算法

摘要：針對現有圖像水印檢測算法計算效率低、參數量大且真偽判別準確性不足等問題，提出了一種基于改進生成對抗網絡（GAN）的圖像水印檢測算法。該算法包括DSD-GAN和DCG-GAN兩個模型，分別用于水印存在性檢測和水印真偽判別。DSD-GAN模型通過引入深度可分離卷積和空洞卷積優化判別器，有效降低了模型的參數量，并提升了計算效率，顯著提高了水印存在性檢測的速度與精度。DCG-GAN模型則結合生成器生成高質...

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