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基于eIQ的中藥材圖像識別系統(tǒng)的設計與實現

中藥材對人體疾病的預防及控制具有重要的作用,，然而普通百姓對中藥材知識了解過少,，可能由于濫用中藥材而帶來不可控的后果。因此,，對中藥材進行精準識別是一項緊迫的任務,。將輕量級神經網絡模型應用到中藥材識別中,，提出在微控制器上實現基于MobileNetV3模型的中藥材圖像識別系統(tǒng)。首先建立中藥材圖像數據集,，在eIQ機器學習軟件開發(fā)環(huán)境中根據MobileNetV3構建識別基礎模型,，并通過調整模型參數實現對模型的優(yōu)化，最后將模型文件部署到i.MX RT1060上,，實現了對30種中藥材的識別,。最終在驗證集的準確率達到86.79%。結果表明,，在i.MX RT1060上實現中藥材識別具有很好的實際效果,。

發(fā)表于：2023/10/23

基于云模型的變分自編碼器數據壓縮方法*

圖像數據解壓縮問題是一類重要的數據處理問題，數據特征學習在數據壓縮研究中有重要的研究價值,。提出了一種基于云模型的變分自編碼器特征表征模型,，將云模型作為變分自編碼器的先驗分布，解決變分自編碼器在特征表征上的局限性,。變分自編碼器的編碼器部分負責構建數據的特征空間,，通過在該空間中采樣獲得隱變量，完成數據壓縮,；解碼器部分完成從數據特征到原數據的生成,，即數據的解壓。在人臉數據集上與原方法作實驗對比，驗證了該方法的正確性和有效性,。

發(fā)表于：2023/10/23

結合不確定性估計的輕量級人體關鍵點檢測算法

人體關鍵點檢測在智能視頻監(jiān)控,、人機交互等領域有重要應用。針對基于熱圖的人體關鍵點檢測算法依賴高分辨率熱圖,、計算資源消耗大的問題,，提出一種結合不確定性估計的輕量級算法。使用低分辨率熱圖,，結合不確定性估計預測誤差分布的尺度參數,，提高了預測結果的可信度；利用尺度參數監(jiān)督和約束熱圖,，緩解梯度消失,，增強了網絡的魯棒性。COCO數據集上實驗結果表明,，與積分姿態(tài)回歸算法相比,，改進后算法的平均精度提高了3.3%，降低了資源占用,。

發(fā)表于：2023/10/23

利用RFID和NFC技術打造數字孿生，加速醫(yī)療業(yè)的數字化轉型

　　為了提高協(xié)作和流程的效率,，實現實時信息的準確獲取，增強決策能力,，甚至改善患者治療效果,，醫(yī)療業(yè)不斷加大數字孿生技術的占比，以收集,、跟蹤和分析有關醫(yī)療設備,、藥品和實驗室樣本等物理對象的數據。

發(fā)表于：2023/10/15

基于多尺度注意力融合網絡的胃癌病理圖像分割方法*

近年來,，隨著深度學習技術的發(fā)展,，基于編解碼的圖像分割方法在病理圖像自動化分析上的研究與應用也逐漸廣泛，但由于胃癌病灶復雜多變,、尺度變化大,，加上數字化染色圖像時易導致的邊界模糊，目前僅從單一尺度設計的分割算法往往無法獲得更精準的病灶邊界,。為優(yōu)化胃癌病灶圖像分割準確度，基于編解碼網絡結構,，提出一種基于多尺度注意力融合網絡的胃癌病灶圖像分割算法,。編碼結構以EfficientNet作為特征提取器，在解碼器中通過對多路徑不同層級的特征進行提取和融合，實現了網絡的深監(jiān)督,，在輸出時采用空間和通道注意力對多尺度的特征圖進行注意力篩選,，同時在訓練過程中應用綜合損失函數來優(yōu)化模型。實驗結果表明,，該方法在SEED數據集上Dice系數得分達到0.806 9,，相比FCN和UNet系列網絡一定程度上實現了更精細化的胃癌病灶分割。

發(fā)表于：2023/9/22

意法半導體GaN 驅動器集成電流隔離功能

2023 年 9 月 6 日,，中國 ——意法半導體推出了首款具有電流隔離功能的氮化鎵 (GaN) 晶體管柵極驅動器,，新產品 STGAP2GS縮小了芯片尺寸，降低了物料清單成本,，能夠滿足應用對寬禁帶芯片的能效以及安全性和電氣保護的更高要求,。

發(fā)表于：2023/9/20

貿澤備貨Superior Sensor Technology 適合高流量供氧設備的VN系列壓力傳感器

　　2023年9月18日 – 提供超豐富半導體和電子元器件?的業(yè)界知名新品引入 (NPI) 代理商貿澤電子 (Mouser Electronics) 即日起開始備貨Superior Sensor Technology的VN系列壓力傳感器。此系列是用于呼吸機和高流量供氧設備的一整套壓力傳感器,。

發(fā)表于：2023/9/20

復雜環(huán)境下輕量化口罩佩戴檢測算法研究

針對目前YOLOv4算法巨大的運算量難以滿足實時性要求高的口罩佩戴檢測系統(tǒng),，提出了一種輕量化檢測算法（Light-YOLOv4）。將融合ECA注意力機制的GhostNet網絡替換YOLOv4的主干網絡減少參數量,；借鑒空洞卷積和SPPF提出了ASPPFCSPC結構有效增大感受野,；針對目標過于密集而產生重疊問題，增加了RepBox損失函數,，使不同目標的預測框相互遠離從而減少漏檢,。實驗表明，Light-YOLOv4算法mAP為94.2%,，FPS為46.3幀,，模型大小為95 MB，相較于YOLOv4的mAP值僅降低了1.1%,，檢測速率提高了51.8%,，參數量減少了70.0%，模型大小減少了61.1%,，對低性能檢測設備很友好,。

發(fā)表于：2023/8/25

意法半導體高集成度高壓驅動器縮小高性能超聲波掃描儀尺寸,，簡化設計

　　2023 年 7 月 18 日，中國——意法半導體 STHV200超聲波 IC單片集成線性驅動器,、脈沖驅動器與鉗位電路,、開關和診斷電路，簡化醫(yī)用和工業(yè)用掃描儀設計,，縮減尺寸,，降低物料成本,。

發(fā)表于：2023/7/22

學子專區(qū)—ADALM2000實驗：心跳監(jiān)測電路

　　本實驗活動通過旨在獲取心跳信息的實際范例，介紹了如何使用放大器鏈實現增益和濾波,。系統(tǒng)的結果提供相關輸出,，使用Scopy軟件工具可顯示該輸出。

發(fā)表于：2023/7/17

康寧推出Viridian? 注射劑瓶,，助力減少制藥供應鏈中的浪費和碳排放

　　紐約州康寧——康寧公司（紐約證券交易所代碼：GLW）近日推出了Corning® Viridian? 注射劑瓶,，這是其不斷擴大的藥用玻璃包裝產品組合中的最新創(chuàng)新,。Viridian注射劑瓶將性能和可持續(xù)性結合在一起。這項新技術對灌裝線效率可實現最高達50%的提升,，同時將注射劑瓶生產過程中的二氧化碳當量（CO2e）排放量減少最多可達到30%,。

發(fā)表于：2023/7/17

矽典微ICL1112, ICL1122毫米波SoC發(fā)布,，賦能低功耗和遠距離檢測應用

2023年7月11日，矽典微發(fā)布新一代智能毫米波傳感器SoC ICL1112,、ICL1122兩款芯片,。提升了超低功耗檢測和極遠探測能力，精準檢測的同時易于安裝,。兼顧室內場景的人體生命存在感應,，及室外場景的遠距離測速測距場景。為感知層智能硬件廠商帶來突破邊界限制的能力,，拓展產品應用空間,。

發(fā)表于：2023/7/13

一種乳腺X線影像腫塊的多特征融合檢測算法

針對在單視圖的乳腺腫塊檢測算法中漏檢率和假陽性率較高的問題，提出了一種改進的自動檢測算法,。將擴張殘留網絡（Dilated Residual Network,，DRN）結合重新設計的特征金字塔網絡（Feature Pyramid Network，FPN）用于對乳腺腫塊的檢測,。首先利用DRN中的膨脹卷積,，減少對圖像的下采樣次數；再擴充網絡的深度,，使其輸出滿足FPN所需的輸入,；在FPN結構中，采用注意力機制降低不同特征圖直接融合所造成的信息損失,，同時采用密集連接代替原有的橫向連接,，充分融合淺層特征中目標的位置和細節(jié)信息。仿真實驗顯示,，所設計的模型在CBSI-DDSM數據集上的檢測精度相比于基準模型提升了7.1%,。

發(fā)表于：2023/7/11

如何通過低噪聲和低紋波設計技術來增強電源和信號完整性

　　工程師在為采用時鐘,、數據轉換器或放大器的醫(yī)療應用、測試和測量以及無線基礎設施的噪聲敏感型系統(tǒng)設計電源時,，經常遇到的一個問題是如何提高準確度和精度，并最大限度降低系統(tǒng)噪聲,。鑒于不同的人對“噪聲”這個術語有不同的理解,，我在此聲明，本篇文章講述的噪聲是指電路中電阻器和晶體管所產生的低頻熱噪聲,。您通?？蓪⒃肼曨l譜密度曲線（以微伏/平方根赫茲為單位）中10Hz至100kHz帶寬內的噪聲視為集成輸出噪聲（以均方根毫伏為單位）。電源噪聲會降低模數轉換器的性能并引起時鐘抖動,。

發(fā)表于：2023/7/7

針對醫(yī)療產品的可植入級晶體計時解決方案

Micro Crystal瑞士微晶為生命救助醫(yī)療設備提供超低功耗,、微型計時和頻率產品。其產品系列可以滿足低頻（32-102.4kHz）音叉式晶體,、AT-cut晶體（14-50MHz）,、低頻振蕩器（32.768-100kHz）和實時時鐘模塊的需求。

發(fā)表于：2023/7/6