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在红外目标识别领域,基于卷积神经网络的深度学习算法的识别精度已远远超过了传统模式识别算法,但神经网络的实现需要庞大的计算和存储,难以在无人机等嵌入式平台上进行部署。针对此问题,将通道级量化策略和梯度的近似优化训练引入到了低比特神经网络模型的建立中,并提出了一种可充分利用硬件计算资源的FPGA加速器,其整体平均性能为65.6GOPS。与其他相关工作的对比表明,低比特量化方法及其FPGA加速器实现,可以为嵌入式红外目标识别系统提供一种能效高、识别精度高的解决方案。 相似文献
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能源系统是飞行器的关键技术之一,能源系统性能的优劣对飞行器能否正常飞行及实现预定任务有重要影响。本文针对大功率飞行器对分布式循环能源系统的管理需求,开展高效能源系统管理与控制技术研究,提出一种集逐级调压控制、限流充电控制、恒流输出控制以及最大功率点跟踪(MPPT)控制为一体的层级梯次控制策略,实现分布式系统的全局优化控制和飞行器能源的功率优化调度。研制的能源管理系统(PCU)配备1条234~328 V高压母线,额定功率15 kW,电路效率大于97%,功率密度大于750 W/kg。PCU依托分布式架构,采用层级梯次控制策略,验证了高效能源系统管理与控制技术的正确性和有效性。 相似文献
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Biomachining utilizing chemolithotrophic microorganisms for material removal is one of the recently developed non-traditional machining methods offering innovative, low cost and environment-friendly benefits.However, its shortcomings are also obvious,low material removal rate(MRR),poor stability and low surface quality. The effects of temperature,shaking rate,pH value and bacteria concentration on the MRR,machining stability(linearity of material removal-time relationship)and surface roughness(Ra)are investigated using Taguchi methodology. The results indicate that the shaking rate is the most crucial parameter for the MRR and stability of MRR;while temperature is the most influential parameter for surface Ra. The optimum process parameters for overall machining property are temperature of 20 ℃,shaking rate of 160 r/min,pH of 1.8 and bacteria concentration of 3.32 × 107 cells/ml. 相似文献
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