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電子科技 關(guān)注(): 期刊周期：月刊; 期刊級別：國家級; 國內(nèi)統(tǒng)一刊號：61-1291/TN; 國際標(biāo)準(zhǔn)刊號：1007-7820; 主辦單位：西安電子科技大學(xué); 主管單位：西安電子科技大學(xué); 上一本期雜志：通信與信息技術(shù)通信工程雜志發(fā)表; 下一本期雜志：電子科技大學(xué)學(xué)報信息科學(xué)期刊

　　《電子科技》(月刊)創(chuàng)刊于197年，是由中華人民共和國工業(yè)和信息化部主管，西安電子科技大學(xué)主辦的學(xué)術(shù)、技術(shù)類專業(yè)期刊。

　　《電子科技》創(chuàng)刊于1987年，國家新聞出版總署出版規(guī)范首批A類期刊，陜西省優(yōu)秀期刊。主要刊登高等院校、科研院所、電子行業(yè)企事業(yè)單位等科研機(jī)構(gòu)在電子技術(shù)應(yīng)用、通信工程、計算機(jī)科學(xué)技術(shù)與應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)安全及信息、光電子材料等領(lǐng)域最新的學(xué)術(shù)、技術(shù)論文、工程技術(shù)應(yīng)用研究、教學(xué)實(shí)踐總結(jié)、行業(yè)綜述等稿件。

　　《電子科技》辦刊宗旨在于活躍學(xué)術(shù)氛圍，加強(qiáng)學(xué)術(shù)交流，推動電子科技水平的提高與發(fā)展，為多出人才、促進(jìn)科研成果轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力服務(wù)。在現(xiàn)代電子科學(xué)技術(shù)已成為先導(dǎo)技術(shù)的今天，本刊的創(chuàng)辦為電子科技信息專業(yè)領(lǐng)域的研究人員、高校師生等提供了一個學(xué)術(shù)成果交流和展示的平臺。本刊報導(dǎo)內(nèi)容及時、可讀性強(qiáng)、讀者對象主要是電子領(lǐng)域中的中級以上科技人員及高等院校電子專業(yè)的教師、高年級學(xué)生和研究生，并適于科技管理與決策人員閱讀參考。

　　《電子科技》2007年省優(yōu)秀期刊新聞出版總署首批出版規(guī)范A類期刊;工業(yè)和信息化部優(yōu)秀編輯期刊;陜西省優(yōu)秀期刊;2009-2010年度工業(yè)和信息化部期刊編輯質(zhì)量優(yōu)秀獎。

　　電子科技欄目設(shè)置技術(shù)論文、實(shí)用技巧、綜述、科研簡報、動態(tài)信息

　　電子科技收錄SA 科學(xué)文摘(英) 萬方收錄(中) 上海圖書館館藏國家圖書館館藏知網(wǎng)收錄(中) 維普收錄(中)

　　閱讀推薦：中國電子商情·SMT

　　《中國電子商情》雜志創(chuàng)刊于1995年，是中國大陸創(chuàng)刊時間最早得到新聞出版署正式批準(zhǔn)出版的電子元器件類商業(yè)雜志，也是目前國內(nèi)最具規(guī)模和知名度的行業(yè)媒體之一。《中國電子商情》依托工業(yè)和信息化部和中電器材總公司、以及中國最權(quán)威的電子行業(yè)專業(yè)展覽會—中國電子展(CEF)--的組織者，中電會展與信息傳播有限公司強(qiáng)大的行業(yè)資源，經(jīng)過十幾年的積淀和發(fā)展，《中國電子商情》與廣大的電子元器件制造商和電子產(chǎn)品設(shè)計制造商建立了密切的聯(lián)系。基于工業(yè)和信息化部權(quán)威信息發(fā)布，以及在電子工業(yè)領(lǐng)域耕耘多年的專業(yè)編輯、專家和撰稿人對行業(yè)的深入了解，《中國電子商情》專注分析電子工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈從技術(shù)趨勢、產(chǎn)品設(shè)計、市場發(fā)展到企業(yè)戰(zhàn)略的最新變化，形成了自己特有的多功能、多元化、立體型的資訊服務(wù)體系和豐富的行業(yè)資源與優(yōu)勢。

　　電子科技最新期刊目錄

基于偽標(biāo)簽的二階段時序半監(jiān)督學(xué)習(xí)框架————作者：彭鴻鑫;駱淑云;羅志一;

摘要：針對部分場景下時序分類問題中標(biāo)簽數(shù)據(jù)稀缺問題，文中提出了一種基于偽標(biāo)簽的二階段時序半監(jiān)督學(xué)習(xí)框架。在第1階段，利用對比學(xué)習(xí)進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建基分類模型，并對無標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行類別標(biāo)記。在第2階段，借助合適的偽標(biāo)簽技術(shù)對模型進(jìn)行再訓(xùn)練，以充分利用標(biāo)簽數(shù)據(jù)和無標(biāo)簽數(shù)據(jù)之間的緊密關(guān)聯(lián)來提升模型性能。在多個公開時序分類數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證所提框架的有效性，并對不同第2階段偽標(biāo)簽訓(xùn)練方法的適用條件進(jìn)行深入探討。實(shí)驗(yàn)...

基于兩階段調(diào)度策略的多端柔性配電網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化方法————作者：張靜;熊國江;

摘要：隨著大規(guī)模分布式光伏(Photovoltaic， PV)接入多端柔性配電網(wǎng)，其預(yù)測誤差嚴(yán)重影響系統(tǒng)的調(diào)度計劃。中提出了一種基于兩階段調(diào)度策略的多端柔性配電網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化方法。通過微電網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)分布式電源的統(tǒng)一管理調(diào)度。基于分區(qū)自治、區(qū)域協(xié)調(diào)思想構(gòu)建多端柔性配電網(wǎng)模型，避免區(qū)域耦合緊密導(dǎo)致模型求解困難。針對光伏功率預(yù)測誤差導(dǎo)致多端柔性配電網(wǎng)的調(diào)度計劃精度低問題，提出一種計及光伏功率預(yù)測誤差的日前-日內(nèi)兩...

層級特征融合Transformer的圖像分類算法————作者：段士璽;王博;

摘要：針對傳統(tǒng)ViT(Vision Transformer)模型難以完成圖像多層級分類問題，文中提出了基于ViT的圖像分類模型層級特征融合視覺Transformer(Hierarchical Feature Fusion Vision Transformer， HICViT)。輸入數(shù)據(jù)經(jīng)過ViT提取模塊生成多個不同層級的特征圖，每個特征圖包含不同層次的抽象特征表示。基于層級標(biāo)簽，將ViT提取的特征映射為...

基于強(qiáng)度Pareto平衡優(yōu)化器的共享儲能系統(tǒng)實(shí)時調(diào)度優(yōu)化————作者：代斌;王紅蕾;李濱;

摘要：可再生能源的波動性、隨機(jī)性和間歇性以及負(fù)載的多變性加劇了供需雙側(cè)的不確定性，導(dǎo)致電網(wǎng)的可再生能源消納和實(shí)時調(diào)度面臨較大挑戰(zhàn)。文中通過靈活性指標(biāo)和多目標(biāo)優(yōu)化算法來實(shí)現(xiàn)實(shí)時調(diào)度策略。將共享儲能微電網(wǎng)群和電動汽車作為靈活性資源，并定義了新靈活性指標(biāo)，保證日前調(diào)度階段系統(tǒng)的靈活性，增加系統(tǒng)應(yīng)對供需雙側(cè)不確定性的能力。提出了強(qiáng)度Pareto平衡優(yōu)化算法，以成本最低和靈活性最高為目標(biāo)求解電力系統(tǒng)調(diào)度方案，避免...

融合改進(jìn)A*與DWA算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃————作者：謝德瀚;高金鳳;賈國強(qiáng);李樂寶;蘇雯;梅從立;

摘要：針對傳統(tǒng)A*算法拓展節(jié)點(diǎn)冗余、路徑貼近障礙物以及傳統(tǒng)DWA(Dynamic Window Approaches)算法軌跡振蕩、易陷入局部極小值等問題，文中提出了一種融合改進(jìn)A*與DWA算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法。改進(jìn)傳統(tǒng)A*算法代價函數(shù)去除了冗余拓展節(jié)點(diǎn)，改進(jìn)子節(jié)點(diǎn)選取策略避免了路徑貼近障礙物，并通過雙向平滑度優(yōu)化去除不必要轉(zhuǎn)折點(diǎn)。在DWA算法評價函數(shù)中引入自適應(yīng)距離因子以減少軌跡的振蕩，將A*先驗(yàn)...

基于欠采樣結(jié)合半監(jiān)督學(xué)習(xí)的肺損傷評級分類————作者：黃秋城;張鞠成;黃天海;褚永華;蔣明峰;

摘要：肺超聲可以通過直接或間接征象輔助醫(yī)生評估肺部病變情況，快速篩查急性呼吸困難病因，有利于醫(yī)生更好地評估和管理肺部病變患者。文中提出了一種新的自動肺超聲評分方法以實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的肺損傷評估。采用隨機(jī)欠采樣預(yù)處理解決數(shù)據(jù)集中存在的類別不平衡問題。通過采用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法來更好地利用剔除的樣本信息，在訓(xùn)練過程中使用交叉?zhèn)螕p失估計（Cross Pseudo-loss Estimation， CPLE）來選擇可靠的...

基于編碼器和注意力機(jī)制的睡眠呼吸障礙多分類方法————作者：樓利軍;何曉玉;蔣明峰;

摘要：睡眠呼吸暫停（Sleep Apnea ， SA）是一種常見的睡眠障礙。傳統(tǒng)多導(dǎo)睡眠圖（Polysomnography， PSG）雖然是診斷SA的黃金標(biāo)準(zhǔn)，但耗時且昂貴。為解決該問題，文中提出了一種基于心電圖（Electrocardiogram， ECG）和血氧飽和度(Blood oxygen saturation， SpO₂)信號的新型檢測方法。分析了ECG和SpO_...

基于IL-TD3的輪式機(jī)器人無地圖導(dǎo)航研究————作者：秦源賽;牟海明;劉元基;李清都;

摘要：針對輪式機(jī)器人導(dǎo)航方法對高精地圖的依賴以及在動態(tài)復(fù)雜場景中的適應(yīng)性問題，文中提出了一種基于IL-TD3(Imitation Learning Enhanced Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)的無地圖導(dǎo)航方法。將導(dǎo)航任務(wù)建模為POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)，并結(jié)合...

基于5G SSB信號外輻射源雷達(dá)虛擬基線測向技術(shù)————作者：宋宇;涂剛毅;趙迪;孫祝偉;陳彥;

摘要：針對5G外輻射源雷達(dá)目標(biāo)探測過程中的5G同步信號塊(Synchronization Signal Block， SSB)相位之間出現(xiàn)相位模糊問題，文中提出了一種基于5G SSB信號外輻射源雷達(dá)虛擬基線測向技術(shù)。利用5G通信信號SSB中信號結(jié)構(gòu)的相關(guān)性確認(rèn)SSB索引，并對相應(yīng)SSB索引位置提取相位角度信息。采用相位解纏算法降低相位模糊性，并通過虛擬基線測向算法得出目標(biāo)角度。利用5G工具包生成模擬信號...

基于空間通道自適應(yīng)特征的肝臟病理圖像分割網(wǎng)絡(luò)————作者：王建宇;王朝立;孫占全;劉曉虹;

摘要：針對肝臟病理圖像中病變區(qū)域與周圍組織相似度高、對比度低、邊界模糊等問題，文中提出了一個基于空間通道自適應(yīng)特征的肝臟病理分割網(wǎng)絡(luò)。通過混合校準(zhǔn)注意力使網(wǎng)絡(luò)能夠自適應(yīng)地選擇經(jīng)空間和通道校準(zhǔn)過的特征信息，有利于編碼器捕獲與肝臟病灶相關(guān)的重要特征，并在編碼器最深層引入空洞空間金字塔池化模塊來彌補(bǔ)高級特征所缺失的多尺度信息，提高模型的分割精度。在私有肝臟數(shù)據(jù)集、公開肝臟數(shù)據(jù)集以及其他兩種公開病理數(shù)據(jù)集對所提...

基于改進(jìn)Transformer的綜合孔徑輻射計重構(gòu)算法————作者：程偉豪;楊曉城;武林;閻敬業(yè);蔣明峰;魏波;

摘要：在綜合孔徑微波輻射計(Synthetic Aperture Interferometer Radiometer， SAIR)中，利用測量可見度數(shù)據(jù)重構(gòu)觀測圖像是一個不適定逆問題。針對目前圖像重構(gòu)方法存在較大的殘余誤差和振蕩偽影問題，文中提出了一種基于改進(jìn)Transformer的SAIR重構(gòu)方法。通過預(yù)處理模塊從可見度函數(shù)提取淺層特征，再經(jīng)深層特征提取模塊提取可見度函數(shù)的深層特征，由SAIR圖像重構(gòu)...

事件觸發(fā)機(jī)制下網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)的模型預(yù)測控制研究綜述————作者：黎黃菊;王建華;杜樹新;

摘要：網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)的設(shè)計集成了控制系統(tǒng)、通信和實(shí)時計算等領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)方案。由于物理環(huán)境影響，網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中的通信帶寬及計算資源均受限制，事件觸發(fā)控制策略能夠有效解決通信受限問題。采用事件觸發(fā)策略后，在改變系統(tǒng)模型的同時影響了系統(tǒng)性能，采用模型預(yù)測控制方法能夠提升系統(tǒng)的魯棒性和安全性。文中綜述了網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)中事件觸發(fā)方案的建模及其與控制器協(xié)同設(shè)計方法的研究進(jìn)展。分析介紹了動態(tài)事件觸發(fā)、類切換事件觸發(fā)、環(huán)...

萬兆同軸寬帶接入網(wǎng)HIMAC 3.0的拆幀重排序方法————作者：黃一明;潘偉濤;邱智亮;

摘要：高性能同軸電纜網(wǎng)絡(luò)(High Performance Network Over Coax， HINOC)技術(shù)是一種光纖同軸混合接入技術(shù)，已發(fā)展至第3代。為實(shí)現(xiàn)萬兆以太網(wǎng)的接入速率，第3代HINOC引入了多信道綁定機(jī)制。但該機(jī)制在有效擴(kuò)展HINOC網(wǎng)絡(luò)信道帶寬的同時易導(dǎo)致HIMAC(HINOC Medium Access Control)拆幀端接收的數(shù)據(jù)流失序。針對該問題，文中提出了一種拆幀重排序方...

基于深度學(xué)習(xí)的風(fēng)量傳感器多變量預(yù)測————作者：胡嘉鑫;付東翔;

摘要：針對傳統(tǒng)時序風(fēng)量預(yù)測方法無法深入提取數(shù)據(jù)重要特征、無法處理較長序列等問題，文中提出了一種結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network， CNN)和Transformer兩種技術(shù)的MCT(MultiCNN)-net模型。CNN部分利用滑動窗口機(jī)制將風(fēng)量序列數(shù)據(jù)分割成不同輸入/輸出模式，并使用多個獨(dú)立網(wǎng)絡(luò)提取各個模式的局部特征。Transformer部分將組合卷積網(wǎng)絡(luò)提取...

基于VMD-ISSA的新能源場站混合儲能容量優(yōu)化配置————作者：羅鑫;何宇;張靖;李佳;劉興艷;

摘要：針對新能源場站并網(wǎng)加重聯(lián)絡(luò)線協(xié)議功率的波動程度，從而影響電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行問題，文中提出一種基于變分模態(tài)分解(Variational Mode Decomposition ，VMD)和多策略改進(jìn)樽海鞘群算法(Improved Salp Swarm Algorithm， ISSA)的混合儲能系統(tǒng)容量優(yōu)化配置方法。基于典型風(fēng)光負(fù)荷功率和聯(lián)絡(luò)線協(xié)議功率得到混合儲能系統(tǒng)功率，通過VMD將混合儲能系統(tǒng)功率分解...

一種新穎的醫(yī)學(xué)圖像分割CNN模型————作者：王晗;楊晶東;呂江濤;邱澤浩;

摘要：針對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks， CNN)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像病灶分割時卷積核尺度固定、忽略關(guān)聯(lián)像素特征以及影響分割精度和泛化性能等問題，文中提出了一種新醫(yī)學(xué)圖像分割模型COPANet(Collaborative Convolutional Parallel Attention Network)。將RepVGG(Reparameterized Visual ...

鋰電池組多層電感主動均衡方法設(shè)計————作者：徐方旭;田恩剛;李磊;

摘要：針對傳統(tǒng)多層電感均衡電路存在的均衡時間利用率低、均衡速度慢以及均衡電流不連續(xù)等問題，文中提出了改進(jìn)型多層電感均衡電路。改進(jìn)型電路通過在電路結(jié)構(gòu)中增加均衡電感與耦合電容能夠有效實(shí)現(xiàn)電池組內(nèi)高電壓電池的電荷向低電壓電池轉(zhuǎn)移，同時保證了均衡電流的連續(xù)性，提升了均衡時間的利用率和均衡速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在相同初始條件下，相較于傳統(tǒng)設(shè)計，改進(jìn)型電路均衡時間縮短了58.9%，均衡速度提高了160%，均衡效率提...

基于雙流聚合Transformer的RGB-D語義分割————作者：葛夢嬌;蘇雯;何燁;陳稼煒;高金鳳;

摘要：針對RGB-D(Red Green Blue Depth)語義分割中色彩信息和深度信息無法有效融合以及多尺度上下文信息無法充分提取問題，文中提出了一種基于雙流聚合Transformer的RGB-D語義分割方法。通過Transformer提取全彩圖像和深度圖像的多層次特征，采用通道注意交叉融合模塊與深度增強(qiáng)RGB操作實(shí)現(xiàn)各層次特征模態(tài)鴻溝的補(bǔ)償，完成雙模態(tài)信息融合。使用多層聚合解碼器模塊整合多層次多...

基于混合特征和教師學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的心肌梗死定位————作者：卞飛彪;張鞠成;何曉玉;李楊;蔣明峰;

摘要：隨著可穿戴心電圖設(shè)備的進(jìn)步，研究單導(dǎo)聯(lián)心電設(shè)備的心肌梗死精準(zhǔn)定位并實(shí)現(xiàn)輕量化成為重要課題。文中提出了基于混合時域空間域特征與教師學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的心梗定位新方法。通過格拉姆角和域?qū)⒁痪S心電信號轉(zhuǎn)化為二維空間域矩陣，融合時域與空間域特征來提升分類精度。采用響應(yīng)式知識蒸餾的教師學(xué)生網(wǎng)絡(luò)模型確保單導(dǎo)聯(lián)信號分類準(zhǔn)確率逼近12導(dǎo)聯(lián)水平。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法在PTB數(shù)據(jù)集上定位準(zhǔn)確率為76.22%，學(xué)生模型參數(shù)僅為...

基于多尺度域適應(yīng)與掩膜偽標(biāo)簽的無監(jiān)督檢測————作者：單祎函;王永雄;

摘要：針對無監(jiān)督檢測器對小目標(biāo)與被遮擋目標(biāo)檢測精度不足問題，文中基于Faster RCNN(Faster Regions with Convolutional Neural Network)提出了無監(jiān)督域適應(yīng)改進(jìn)模型。預(yù)訓(xùn)練模型在特征提取網(wǎng)絡(luò)中引入多尺度域?qū)鼓K來提升域不變特征的提取能力，分離對抗參數(shù)至輔助主干網(wǎng)絡(luò)來防止不同目標(biāo)特征混淆，以免生成高置信度噪聲。在引入偽標(biāo)簽自訓(xùn)練代替實(shí)例級域適應(yīng)的同時利...

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