贺占庄
- 作品数：139 被引量：328H指数：10
- 供职机构：西安微电子技术研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家杰出青年科学基金国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信航空宇航科学技术金属学及工艺更多>>
- 一种插拔式电子模件顶端增强结构及其工作方法
- 本发明公开了一种插拔式电子模件顶端增强结构及其工作方法，电子模块包括散热盒体和印制板卡，印制板卡设置在散热盒体上，在散热盒体的两边分别设置有锁紧机构，在散热盒体的顶端设置有增强结构；散热盒体设置在机箱内，两侧通过锁紧机构...
- 李霄光张强贺占庄
- 文献传递
- 一种嵌入式环境应用的多任务构造及处理方法
- 一种嵌入式环境应用的多任务构造及处理方法，将各个不同任务模块的代码通过编译指令放置在不同的起始地址；在系统中设置一个任务目录，使任务目录中的每个目录项对应一个任务；目录项包含指向任务起始地址的指针和任务的活动状态位；代码...
- 徐宏坤贺占庄杨乐
- 文献传递
- 基于DBAF算法的MongoDB负载均衡策略被引量：3
- 2021年
- 面对高速发展的物联网产业所带来的数据爆发式增长的问题,NoSQL能比较好的处理海量数据.本文选取NoSQL家族中比较典型的MongoDB开展了研究.分析了MongoDB的工作机制,针对当前其负载均衡算法的未考虑数据块访问频率的问题,提出了一种基于数据块访问频率(DBAF)算法的负载均衡策略.实验结果表明该新算法可以有效提高系统的并发读写性能.
- 冯国军贺占庄吕瑛
- 关键词：MONGODB负载均衡
- 高速通用DSP的并行技术被引量：11
- 2003年
- 近年来,通用DSP的发展速度已超过了专用DSP,而且有些DSP的浮点运算能力是专用DSP无法比拟的。文章主要介绍了ADSP-TS101S的性能和特点,并分析了以其作为处理单元构成并行处理系统的优缺点。
- 白军元贺占庄
- 关键词：数字信号处理器浮点运算DSP多处理器
- 一种消除VGA显示接口水波纹用电路及其工作方法
- 本发明公开了一种消除VGA显示接口水波纹用电路及其工作方法，通过对VGA显示接口的红、绿、蓝等模拟信号进行专门的共模、差模滤波及数字信号H‑SYNC和V‑SYNC的滤波整形，去除加载到VGA显示信号中的各种干扰信号，使得...
- 许军贺占庄李灏赵瑞丹
- 文献传递
- 一种基于多级流水布鲁姆滤波器的以太网数据包检测装置
- 本发明公开了一种基于多级流水布鲁姆滤波器的以太网数据包检测装置，包括预处理模块，多级流水布鲁姆滤波器模块、寄存器模块连接、接受缓存模块和输出模块；其中多级流水布鲁姆滤波器模块包括多级顺序连接的单级布鲁姆滤波器模块，单级布...
- 李龙飞冯海强张佳史阳春王剑峰贺占庄
- 文献传递
- 视觉感知启发的面向出舱活动的物体识别技术研究被引量：1
- 2018年
- 为提高航天员出舱活动(EVA)的工效,提出了一种基于视觉感知启发的物体识别方法。首先对视觉观察到的一定区域内的图像进行采集,然后进行二值化赋范梯度的特征提取,并预测物体所在区域的矩形框,选取比该矩形框扩大一定范围的图像作为输入,传递给深度卷积神经网络CNN进行类别识别和精定位。在自建的数据集上进行测试验证,结果表明:该方法达到了88.2%的平均识别准确率,识别速率为0.047 s,可以满足舱外物体识别需求。该方法可为信息化、智能化的出舱活动任务提供参考,对提高出舱活动任务的工效具有重要意义。
- 张菊莉马钟贺占庄周革强何双亮
- 关键词：出舱活动视觉感知
- 航天器智能化发展趋势研究
- 近年来人工智能在航天领域的应用引起了各航天大国的重视。本文首先说明人工智能技术在未来航天领域中广泛的应用前景。同时讨论了人工智能在智能感知和智能决策方面的发展,带给航天智能化新机遇。说明了航天器智能化中智能平台的必要性,...
- 毛远宏马钟贺占庄
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- 一种适应多种输入信号的里程计信号检测电路及方法
- 本发明公开了一种适应多种输入信号的里程计信号检测电路及方法，包括依次连接的信号检测电路、信号放大电路、滤波电路、隔离电路、整形电路和计数器电路，信号检测电路接收里程计输入信号并检测，通过信号检测确认里程计信号的输入形式，...
- 许军贺占庄鬲鹏飞陈华伟蔡芳萍张磊
- 文献传递
- 面向嵌入式FPGA的智能目标检测算法被引量：3
- 2021年
- 随着识别率和实时性的提高,卷积神经网络目标检测算法的计算复杂度和内存需求急剧增加,难以应用在小尺寸和低功耗的嵌入式平台上.本文在分析现有目标检测神经网络模型结构的基础上,根据FPGA高实时性、低功耗以及并行处理的特点,提出了一种在FPGA上高速运算的神经网络模型规整化方法.在此方法指导下设计改进了一款目标检测神经网络模型结构,包括删除LRN层、Scale层的融合和替换Leaky-ReLU为ReLU.通过在voc2007数据集上的对比实验验证了算法结构的有效性,在PC上其速度相比传统YOLO-V1算法提升了11.5%.在Xilinx ZCU102开发板上的仿真表明:该改进的目标检测算法速度达到29 FPS(Frames Per Second),精度达到62.3 mAP.
- 程钰清贺占庄马钟毕瑞星毛远宏
- 关键词：FPGA目标检测卷积神经网络
