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期刊论文 585

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2020 39

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2018 32

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2012 25

2011 20

2010 19

2009 13

2008 22

2007 20

2006 22

2005 30

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关键词

应用 16

人工智能 13

神经网络 5

3D打印 4

优化 4

卫星应用 4

增材制造 4

微地震监测 4

机器学习 4

GM(1 3

气候变化 3

遗传算法 3

1)模型 2

DX桩 2

互联网+ 2

关键技术 2

大数据 2

干细胞 2

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检索范围：

排序：展示方式：

后E级时代高性能处理器架构的探索 None

Xiang-hui XIE, Xun JIA

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第10期页码 1224-1229 doi: 10.1631/FITEE.1800424

摘要：科学计算与工程应用对高性能日益增长的需求将推动高性能计算进入后E级时代。高性能处理器作为超级计算系统核心部件，其架构设计对提高系统性能至关重要。首先介绍后E级时代高性能处理器架构设计的3个目标，即性能有效扩展、资源高效利用和适应多种应用。其次，提出标量运算众核主芯片连接应用加速从芯片的Massa处理器架构，通过计算资源分布和应用定制硬件的结合，满足后E级时代高性能处理器架构设计的目标。

关键词：高性能计算；后E级；处理器架构；应用定制硬件；计算资源分布

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“大规模定制”生产模式在钢铁企业的应用实践

周世春,丁建华,陈超

《中国工程科学》 2006年第8卷第3期页码 1-6

摘要：

探讨了全球化市场背景下企业所面临的市场个性化需求和现场共性化生产要求间的矛盾，指出了我国钢铁行业追求的主流生产模式应是“大规模定制”，分析了国内钢铁企业推行“大规模定制结合实际，总结分析了宝山钢铁股份有限公司（宝钢）推进“大规模定制”模式所取得的初步成果和经验。

关键词：市场生产模式大规模定制

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基于驾驶脑的智能驾驶车辆硬件平台架构 Article

李德毅,高洪波

《工程（英文）》 2018年第4卷第4期页码 464-470 doi: 10.1016/j.eng.2018.07.015

摘要：基于以驾驶脑为核心的智能驾驶车辆软件与硬件架构，决策模块将不直接与传感器信息处理模块发生关联，通过驾驶认知的形式化语言，将驾驶认知形式化，由驾驶脑认知形成决策。

关键词：驾驶脑智能驾驶硬件平台架构

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基于硬件加速的移动核心网实时预处理系统 Article

Mian CHENG, Jin-shu SU, Jing XU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第11期页码 1720-1731 doi: 10.1631/FITEE.1700507

摘要：在本文中，我们设计并评估了一个由硬件加速器和多核处理器构成的报文实时预处理系统，能够快速恢复移动核心网链路中每个封装和压缩的数据包，并有效地将还原后的流量分配到多个后端安全检测系统。

关键词：移动核心网；实时报文处理；硬件加速

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定制化产品智能设计关键技术研究综述

张树有, 徐敬华, 苟华伟, 谭建荣

《工程（英文）》 2017年第3卷第5期页码 631-640 doi: 10.1016/J.ENG.2017.04.005

摘要：定制产品智能设计的关键技术包括：客户需求的描述与分析、客户基础的产品族设计(PFD)、定制产品的配置和模块化设计、定制产品的变型设计，以及产品智能设计的知识推送。定制产品智能设计的发展趋势包括定制产品的大数据驱动智能设计技术和定制的设计工具和应用。通过计算机的高精度数控机床设计，我们验证了该方法的有效性。

关键词：定制化产品用户需求变形设计智能设计知识推送

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融入人工智能技术的规模定制生产服务模式发展研究

刘宇飞,孔德婧,屈贤明

《中国工程科学》 2018年第20卷第4期页码 118-121 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.04.019

摘要：

基于市场需求的拉动与人工智能技术的推动，规模定制生产正在悄然兴起。分析人工智能技术对规模定制生产服务模式的发展趋势的影响，以及总结规模定制生产服务模式未来发展需要突破的关键技术，就成为一项重要的研究内容。从顶层设计、企业、人才、金融四个方面为进一步推广融入人工智能技术的规模定制生产服务模式提出对策建议。

关键词：人工智能发展规划规模定制生产服务模式

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软硬件协同设计和系统级仿真探索

徐辉,王祖强,王照君

《中国工程科学》 2006年第8卷第4期页码 86-88

摘要：

简要介绍了系统级芯片设计的软硬件协同设计、协同仿真技术和SoC开发中系统级协同仿真的工具，并给出了一个在CCSS（CoCentric system studio）环境下完成软硬件协同仿真的实例。

关键词：片上系统软硬件协同仿真 System C CCSS （CoCentric system studio）

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我国人工智能核心软硬件发展战略研究

高蕾,符永铨,李东升,廖湘科

《中国工程科学》 2021年第23卷第3期页码 90-97 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.03.008

摘要：

人工智能（AI）是推动全球数字化发展的重要赋能技术，正在引领新一轮科技革命和产业变革；加快培育和推进我国AI核心软硬件技术及产业发展，对推动我国实现跨越式发展本文围绕当前AI核心软硬件在技术、产业和政策等方面的发展情况，梳理了国内外的发展现状，分析了我国发展面临的问题，指出了我国AI核心软硬件技术及产业的发展思路，提出了面向2025年和2035年的AI核心软硬件发展战略目标，从AI核心硬件、AI核心软件、AI相关基础技术3个方面凝练了今后发展的重点任务。研究建议，将AI核心软硬件技术纳入国家科技创新顶层规划，加大科研投入；加强AI开源平台建设，开展示范应用；开展AI关键共性技术研发，实现协同创新；实施AI产业基础再造，牵引产业链升级；完善AI创新人才培养体系，以期推动我国AI核心软硬件持续发展。

关键词：人工智能核心软硬件人工智能芯片智能基础算法新型使能技术

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未来网络发展趋势和挑战 Special Feature on Future Network-Review Article

Jiao ZHANG, Tao HUANG, Shuo WANG, Yun-jie LIU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第9期页码 1185-1194 doi: 10.1631/FITEE.1800445

摘要：本文调研了最近提出的新型网络架构以及满足网络新需求的新兴技术，介绍了这些网络体系结构和新技术的一些应用案例，提出结合当前网络优势的新型网络体系架构——服务定制网络，并讨论了未来互联网的一些开放性挑战和机遇

关键词：未来网络；网络体系架构；服务定制网络

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国外ICT供应链安全管理研究及建议

倪光南,陈晓桦,尚燕敏、徐克付

《中国工程科学》 2016年第18卷第6期页码 104-109 doi: 10.15302/J-SSCAE-2016.06.021

摘要：美国作为ICT供应链管理的先行者，在提升战略地位、开展风险管理、确保软硬件安全、监管政府采购等方面为各国提供了丰富经验；欧盟、俄罗斯也加强了ICT供应链的安全管理。

关键词：供应链风险管理硬件供应链软件供应链采购安全

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基于TMS320DM642的疲劳检测系统硬件设计

耿磊,吴晓娟,彭彰

《中国工程科学》 2005年第7卷第11期页码 87-90

摘要：该系统可以满足多路视频的实时采集、处理、显示的需求，可以作为疲劳检测算法的硬件平台，同时也可以作为视频处理、图像处理的硬件平台。

关键词： TMS320DM642 疲劳检测 DFS FPGA OSD

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增材制造（3D打印）发展趋势 Perspective

卢秉恒, 李涤尘, 田小永

《工程（英文）》 2015年第1卷第1期页码 85-89 doi: 10.15302/J-ENG-2015012

摘要： 3D打印技术将会推动生产模式的变革，通过实现5个“任意”的工艺发展，将会为制造行业带来一个以定制化制造为特征的新时代。

关键词：增材制造 3D打印制造模式定制化制造创新设计

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面向运动估计器硬件实现的加权块匹配检测算法

张霞,郑南宁,张光烈,吴勇,王少瑞,徐维朴

《中国工程科学》 2002年第4卷第1期页码 47-53

摘要：运动估计器的硬件实现是各种运动补偿视频处理算法在实际系统中运用的关键。由于块匹配运动估计算法较低的运算复杂度和硬件实现难度以及块匹配检测标准函数很高的调用频率，已经广泛应用到各种实际系统中。文中提出了加权最小最大误差的匹配检测标准，能够降低运动估计器的运算复杂度，减少估计器的硬件面积，提高硬件速度，而且能够降低递归搜索块匹配运动估计算法固有误差传递带来的负面影响。

关键词：视频处理运动补偿运动估计块匹配检测标准

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用于个人降温和保暖的具有定制热传导和热辐射特性的双功能非对称织物 Article

Yucan Peng, Hiang Kwee Lee, David S. Wu, Yi Cui

《工程（英文）》 2022年第10卷第3期页码 167-173 doi: 10.1016/j.eng.2021.04.016

摘要：本文提出了一种简单的表面改性方法，在商用织物的基础上定制热传导和热辐射特性，以便更好地管理从人体到环境的整个传热路径。本文对一种同时具有降温和保暖效果的双功能非对称织物（BAF）进行论证。

关键词：织物个人热管理双功能非对称织物热传导热辐射

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机器学习辅助的高通量虚拟筛选用于实现先进含能材料按需定制 Article

宋思维, 王毅, 陈方, 晏蜜, 张庆华

《工程（英文）》 2022年第10卷第3期页码 99-109 doi: 10.1016/j.eng.2022.01.008

摘要：

受限于试错法较低的研发效率，寻找具有特定性能的含能材料始终是一个极具挑战性的工作。本文展示了基于领域知识、机器学习算法和实验验证的含能材料研发新模式。设计了一个集成分子生成和机器学习模型的高通量虚拟筛选（HTVS）系统，该系统可预测分子性能，并对晶体堆积模式进行评估。在该系统指导下，快速生成了25 112 个分子，并从中确认了具有理想性能和晶体堆积模式的候选分子。对目标分子进行实验合成，后续的晶体结构和性质研究表明，目标分子良好的综合性能与预测结果一致；验证了本文中研发模式的有效性。本研究展示了一种用于发现新型含能材料的新的研究范式，并且可以无障碍地
将其用于其他有机功能材料的探索。

关键词：含能材料机器学习高通量虚拟筛选分子性能合成