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卷积神经网络，也称为 ConvNets 或 CNN，是一类专门设计的深度神经网络，专为擅长计算机视觉任务而设计。深度学习（使用深度神经网络的学习）已经证明自己是一个非常强大的工具，因为它能够处理大量数据。这主要是由于使用了隐藏层，使这些网络超越了传统技术。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种常用于图像识别和计算机视觉任务的深度学习模型。卷积神经网络的核心是卷积操作，而卷积核参数是卷积操作的关键。

卷积核参数是卷积神经网络中的权重，用于提取输入数据中的特征。卷积核是一个小的矩阵，可以理解为一个滤波器，通过滑动窗口的方式在输入数据上进行卷积操作。卷积操作可以将输入数据与卷积核进行逐元素相乘，并将结果相加得到输出特征图。

摘要：本文主要介绍深度学习领域中具有代表性的卷积神经网络VGG模型，作为处理复杂图像数据的强有力工具，VGG通过其简洁而深刻的设计理念，在AI技术的发展历程中占据了重要位置。VGG模仿人脑视觉皮层的工作机制，特别适用于图像识别任务。其核心在于使用一系列3x3的小型卷积滤波器堆叠构成卷积层，自动且高效地提取图像从低级到高级的特征表示，无需人工干预即可捕捉空间相关性。每个滤波器负责检测输入图像的不同局部特征，如边缘、纹理等。随着网络深度的增加，VGG能够构建出更为抽象和复杂的特征表达，从而实现对图像内容的精准理解。

卷积神经网络是由 Yann LeCun 等人在论文 Gradiennt-Based Learning Applied to Document Recognition 中提出，用于手写数字识别的一种神经网络模型。

在该论文中，作者将基于卷积神经网络的模型称为 LeNet-5。LeNet-5 网络模型是第一个成功应用于手写数字识别的项目，被认为是卷积神经网络领域的开创性工作之一。该网络也是第一个被广泛应用 于计算机视觉领域的神经网络之一，许多基于卷积神经网络的模型也相继被推出。

李嘉楠，谢雪松，张小玲，陈 君，哈 悦

（北京工业大学 电子信息与控制工程学院，北京100124）

摘 要：为了解决实际军工测试中需要遥测多达几百路的被测信号来完成对遥测信号的调理和动态校准，基于直接数字频率合成技术(DDS)设计了一种多路电气隔离型的程控信号源，为遥测系统提供模拟激励信号。用户通过上位机人机交互界面完成对下位机模拟激励信号源的参数设置，经485总线通信使下位机自动产生多种波形，最多实现128路相互电气隔离通道中的一路或多路独立输出。信号源的频率范围为0～8 kHz，波形幅值能达到70 V

在日常的学习与工作中，我们时常会面临修改PDF格式文件的挑战。

与直接可编辑的Word文档不同，PDF文件往往因其固有的格式而难以直接进行修改。

摘 要：自整角机是一种用于角度测量的微型电机，其可输出包含角度信息的四路模拟信号，为了便于信息处理，需要将这些模拟信号数字化。本文针对现有国内外数字化转换技术存在的各种问题，介绍了一种以单片机为控制和处理核心的自整角机信号数字化方案。该方案主要包括硬件电路设计和系统程序设计，硬件电路包括：A/D转换模块、单片机模块、系统接口模块。系统程序包括：系统初始化、A/D转换时序控制、数值计算和数据输出。与现有技术相比，本方案电路简单，加工方便，精度高。

摘要

提出一种由3颗量子卫星组成的量子导航定位系统的总体框架结构，分别对其组成部件、作用及其工作的全过程进行了详细研究，包括量子纠缠光源子系统，捕获、跟踪和瞄准（ATP）子系统中的信标光模块、粗跟踪模块、精跟踪模块和超前瞄准模块，光子干涉测量子系统和信号处理子系统。相对于现有的六颗量子卫星的导航定位系统的设计方案，本文所提出的设计方案极大地减少所需要的卫星数量，因而更加节省实现的成本。

引文格式

摘 要： 提出一种基于硬件和固件相结合的掉电保护策略在固态电子盘模块中的应用方案。主要以电源检测为掉电保护策略的启动中心，续流模块（储能单元）和固态电子盘模块主控器（内嵌高性能CPU）为硬件平台。主控器的固件基于FPGA内嵌PowerPC软核平台用于控制NandFlash数据的存储。通过电源检测监控系统电源的电压或电流产生物理激励信号，将整个固态电子盘模块的供电切换到续流模块，同时启动主控器动态调整NandFlash的读写策略，保证掉电瞬间能够最大程度地保护固态电子盘模块存储单元文件系统的完整性和一致性。测试结果表明，该应用方案具有较高的可靠性。

摘 要： 介绍了一种基于ADI公司最新器件AD9914设计的宽带微波中频线性调频源，其瞬时工作带宽超过1 000 MHz，克服了国内研究处于200 MHz～400 MHz带宽的技术难题。同时，提出了一种利用DDS可编程特性对信号的相位进行分段补偿从而获得高边带抑制比的方法。

0 引言

在现代雷达系统中，对雷达工作频率、频率稳定度和频带宽度都有很高的要求[1]。因此，雷达为了获得较高的分辨率以激励出目标细节特征，雷达微波源的发射信号必须具有较大瞬时带宽。