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本文探讨了低功耗神经形态VLSI在FPGA上的实现及其在生物医学诊断中的应用，分析了不同FPGA家族在功耗、延迟和资源利用方面的性能差异。同时，研究了基于物联网与机器学习的能源消耗预测模型在智慧城市中的节能应用，涵盖传感器、执行器、无线通信技术及数据处理流程。文章进一步提出将低功耗硬件与物联网系统结合，以提升能源效率，并在医疗与城市管理等领域实现高效、可持续的解决方案。

本文探讨了基于全摆幅门扩散输入（GDI）技术的高效低功耗电路设计，包括全加器和Baugh-Wooley乘法器的优化实现，并对比了其在功率、延迟和晶体管数量上的优势。同时，研究了低功耗神经形态脉冲神经网络（SNN）的超大规模集成电路（VLSI）实现，分析了其在生物医学信号处理中的应用潜力与挑战。通过改进的GDI技术和专用硬件架构设计，实现了高性能、低功耗的智能计算系统，为未来人工智能与物联网设备提供了可行的技术路径。

本文介绍了适用于可穿戴设备的超宽带方形槽圆形贴片天线和基于全摆幅GDI技术的Baugh-Wooley乘法器设计。天线通过在贴片和接地平面开槽，实现了2.7-12.11 GHz的超宽带覆盖，增益优良且SAR值低于安全限值，适合可穿戴应用；乘法器采用GDI技术显著降低晶体管数量，实现面积减少6.25%、功耗延迟积降低44%，在低功耗VLSI设计中具有广泛应用前景。两项技术分别在无线通信与集成电路领域展现出高性能、低成本、小尺寸的优势，为未来物联网、移动设备及边缘计算发展提供有力支持。

本文探讨了高效可调窗口函数在信号处理中的应用及其与传统窗口函数的性能对比，结果显示提出的窗口函数在高阶数下具有更低的旁瓣峰值和泄漏因子，显著提升了FIR滤波器的阻带衰减性能。同时，研究还介绍了一种基于卷积神经网络（CNN）的脑肿瘤检测方法，利用迁移学习和多种预训练模型（如AlexNet、ResNet等）对MRI图像进行分类，实验表明AlexNet取得了98.5%的最高准确率。未来工作将聚焦于模型组合优化及3D医学图像分析的拓展应用。

本文提出了一种高效的脑微出血（CMB）自动检测方法，结合各向异性滤波预处理与边界框和分水岭变换进行图像分割，并引入深度学习边界框（DLBB）算法提升分割精度。实验结果显示该方法在PSNR、SSIM、Dice系数等指标上优于传统方法，具有高准确率和低误报率。同时，设计了一种基于修改汉明窗与凯泽窗融合的高效可调窗口函数，用于FIR数字滤波器设计，显著降低了旁瓣幅度和泄漏因子，提升了滤波性能。两项技术在医学图像处理与信号分析中展现出良好的互补性与应用前景。

本文探讨了低电压低功耗电路设计与脑部微出血自动检测技术的最新进展。在电路设计方面，重点介绍了基于BDQFG技术的低电压OTA，实现了高增益、高带宽与微瓦级功耗的平衡；在医学图像处理方面，提出结合深度学习边界框与分水岭分割的方法，显著提升了脑部微出血检测的灵敏度至96%。两项技术分别在便携式医疗设备和临床诊断中展现出广阔应用前景，并对未来发展趋势与挑战进行了深入分析。

本文探讨了物联网安全通信中的高效组密钥建立方法与高性能模拟电路中改进型电流镜的设计。在安全通信方面，提出了一种适用于多播网络的组密钥管理机制，结合消息签名验证、会话密钥生成与基于Shamir算法的密钥保险库，显著降低了传输与加密能耗，提升了安全性与能效。在电路设计方面，通过引入调节共源共栅级的翻转电压跟随器（FVF）结构，大幅提高了电流镜的输出电阻和带宽，同时保持较低功耗，适用于便携式可穿戴设备和高速数据处理系统。仿真结果表明，改进方案在±0.5V低压下仍具备优异性能。文章还分析了技术挑战与解决方案，并展望

本文介绍了低复杂度高速蒙哥马利乘法与高效组密钥建立技术。前者基于改进的快速傅里叶变换（FFT）和McLaughlin结构，提出FMLM3算法，实现无零填充的快速模乘计算，在区域延迟效率和处理速率上优于现有方法；后者针对异构无线传感器网络（HWSNs）提出新型组密钥建立协议，具备高能效、强可扩展性和良好安全性，支持多播通信的前后向保密性。两项技术分别在密码计算和物联网安全通信领域具有重要应用价值，并通过FPGA实现与实际场景验证了其有效性。

本文介绍了两个创新技术：物联网无卡银行系统和集群自适应平稳小波扩散（CWD）技术。前者通过GSM、指纹模块、矩阵键盘与物联网平台协同工作，实现安全便捷的无卡交易，支持生物识别与PIN码双重验证，提升用户体验与安全性；后者是一种高效的图像去噪方法，结合平稳小波变换与模糊c-均值聚类，针对不同图像区域自适应扩散，显著提高PSNR和视觉质量，尤其在边缘保留和平滑区域表现优于传统方法。实验表明，CWD在不同噪声水平下均表现出色，10个集群为综合性能最优选择。两项技术分别在金融安全与图像处理领域展现出重要应用价值。

本文深入解析了硬件安全中的混淆技术及其在数字设计中的应用，涵盖固定、时变和动态三种密钥混淆方法，并以FFT电路为例展示了仿真结果与性能开销。同时介绍了基于物联网和树莓派的无卡银行系统，该系统结合指纹识别与PIN认证，提升了交易的安全性与用户体验。文章还探讨了两种技术的优势、应用前景及发展建议，展现了其在半导体安全与金融科技领域的重要价值。

本文综述了通信与识别技术在多个领域的研究进展，涵盖FBMC-OQAM信号处理、基于深度学习的手语识别以及硬件设计中的安全防护技术。在FBMC-OQAM方面，提出的快速卷积滤波器组在降低误比特率和计算复杂度方面表现优异，但仍面临高PAPR挑战；手语识别采用CNN结合SVM等分类器，实现了98.74%的高准确率，但目前仅限于字母手势识别；硬件安全通过动态混淆技术提升了抗攻击能力，未来需优化密钥管理与实时监测。文章进一步提出了各领域未来的改进方向，包括降低PAPR、扩展手势识别范围及多模态融合、加强混淆算法等，为

本文提出了一种低复杂度的改进双耦合线性同余生成器（Dual CLCG），通过简化架构和优化算法，显著降低了硬件资源消耗与初始时钟延迟，提升了伪随机比特生成效率。同时，研究了FBMC-OQAM系统在无线通信中的应用，结合快速卷积滤波技术，有效降低峰均功率比（PAPR）并优化误比特率（BER）。仿真结果表明，改进方案在LUT和DFF数量、延迟及功耗方面优于传统方法，且FBMC-OQAM系统展现出优异的频谱效率与抗干扰能力，适用于5G及异步通信场景。未来工作将聚焦于进一步优化性能并拓展实际应用场景。

本文探讨了基于未下采样双树复小波变换（UDTCWT）的多模态生物识别系统与改进的双耦合线性同余伪随机比特生成技术。在生物识别方面，提出利用UDTCWT提取局部和全局相位模式（LUPP和GUPP），结合小区域直方图构建特征描述符，并通过核Fisher分析实现高精度分类，在MEPCO、PolyU和CASIA数据集上表现出优异的识别与验证性能。在密码学领域，针对传统双耦合LCG存在的序列长度不足、延迟高和硬件开销大等问题，提出一种改进方法，通过优化结构降低复杂度并实现均匀时钟速率，提升了伪随机比特的安全性与生成效

本文提出并分析了两个基于机器学习的创新应用：一是利用智能手机CMOS传感器对紫外线光谱的敏感性，结合机器学习模型实现环境空气污染物的量化检测，具有低成本、移动性强的优势；二是构建基于非下采样双树复小波变换（UDTCWT）的多模态生物识别系统，通过融合面部-虹膜和面部-掌纹等多模态特征，显著提升了识别准确率与系统鲁棒性。实验结果表明，该空气污染模型能有效评估污染程度，而多模态系统在不同配置下均表现出高识别率。未来可进一步优化算法、扩展应用场景，推动其在环境监测与智能安全领域的广泛应用。

本文探讨了4G/5G网络在呼叫准入控制方面的挑战与未来发展方向，特别是在支持低延迟交互式应用和集成网络环境下的扩展需求。同时，介绍了一种基于AI的智能手机摄影专业模式，通过构建图像数据库、图像分割、特征提取与内容检索技术，实现对用户拍摄图像的自动质量增强。该方法结合亮度、饱和度、对比度等特征优化图像，并利用NIQE指标评估增强效果，支持数据库持续学习与更新。文章还分析了当前技术面临的计算资源消耗和复杂场景适应性等挑战，并展望了网络融合、AI摄影智能化升级及跨领域应用的未来趋势。

本文提出了一种基于移动代理的呼叫准入控制方案，旨在解决4G LTE网络中交互式多媒体应用（如虚拟现实）面临的资源不足、延迟高和吞吐量不稳定等问题。通过动态调整准入阈值、优先保障交互式VR应用的资源分配，并结合用户反馈与历史性能数据进行自适应优化，该方案显著提升了用户体验和系统稳定性。文章建立了M/M/1分析模型，设计了三个核心算法，并通过仿真验证了其有效性。相比传统方法，该方案在资源利用率、延迟控制和负载适应性方面表现更优，适用于大型活动、工业自动化和远程教育等场景，未来可与5G和人工智能技术融合，实现更智

本文系统解析了文本、图像、语音和视频隐写术的基本框架与技术原理，涵盖行移位法、字移位法、选择性隐藏法、LSB替换、DCT、回声隐藏、小波变换及扩频技术等核心方法。通过对比各类隐写术的优缺点与适用场景，结合军事、商业和情报领域的实际应用案例，探讨了隐写术的发展趋势、安全挑战及应对策略。文章还展示了隐写术与密码学、人工智能和区块链融合的未来方向，强调在提升安全性的同时需兼顾法律与道德规范。

本文探讨了多领域技术研究，涵盖人脸识别、宽带天线设计和隐写术三大方向。在人脸识别方面，对比了HOG、LBP及其级联特征与KNN、SVM、RF分类器的性能，结果显示级联特征结合KNN或SVM可显著提升识别率。在天线设计中，提出了一种基于超材料和介质谐振器的宽带贴片天线，实现了X和Ku频段的高效宽带响应，并通过实验验证了性能提升。在隐写术部分，系统介绍了文本、图像、语音和视频隐写技术的基本框架、应用及发展趋势，强调其在社交网络、医疗、金融和军事领域的安全性价值。最后总结了各技术的优势与未来发展方向，展望了其在安

本文探讨了遥感卫星天线控制系统的性能评估方法，重点分析闭环伺服系统在X自动跟踪模式下的阶跃响应特性，确保跟踪精度与实时性。同时提出一种级联HOG与LBP特征提取的人脸识别方法，在ORL数据集上结合KNN、SVM和RF分类器显著提升识别率，有效应对光照、姿态和表情变化等挑战。通过实验验证，级联特征方法在多种分类器下均表现出优越性能。文章最后展望了自适应跟踪算法与人工智能在天线控制及多模态生物识别中的未来应用前景。

本文深入解析了8位寄存器在不同偏置技术下的功耗与延迟特性，并介绍了基于Python和OpenCV的光学标记识别与面部识别系统（OMRFRS）的技术实现。系统结合人脸检测、对齐、特征提取与匹配，以及答卷扫描、QR码校正和气泡识别等流程，应用于考勤与考试场景。文章分析了各类偏置技术的适用场景，探讨了OMRFRS在学校、企业和考试机构中的应用优势与挑战，并展望了未来在环境适应性、数据安全和应用拓展方面的发展趋势。

本文探讨了白内障检测与数字集成电路体偏置技术的研究进展。在白内障检测方面，采用Inception模块、全局平均池化和迁移学习等深度学习方法，结合Google Colaboratory平台实现高效分类，准确率可达89%。在数字集成电路方面，研究了标准偏置、VDD/2偏置、3VDD/4和VDD/4偏置以及门级体偏置（GLBB）四种技术，基于180nm工艺使用Cadence Virtuoso对4位和8位移位寄存器进行设计与仿真，结果表明GLBB在功耗和延迟方面表现优异。未来可进一步优化模型泛化能力与电路能效。

本文研究了基于SOI FinFET的6T SRAM设计与基于GoogLeNet架构的白内障检测模型。在半导体领域，6T SRAM通过优化晶体管尺寸和利用FinFET技术实现了低泄漏功耗、高可靠性和鲁棒性，适用于微处理器和低功耗设备。在医疗领域，基于深度卷积神经网络的白内障检测模型通过图像增强和GoogLeNet架构实现高效训练，具备早期疾病筛查潜力。两种技术分别在高性能计算与智能医疗诊断中展现出广阔应用前景。

本文探讨了发电厂每小时电能输出的预测方法与SOI FinFET基6T SRAM的设计技术。在电能预测方面，对比了线性回归、多项式回归和线性支持向量机三种模型，分析其在训练与测试数据上的MSE、RMSE、r²分数及交叉验证表现，结果显示多项式回归在拟合能力上更优，且三者均无过拟合或欠拟合。在SRAM设计方面，基于FinFET器件模型，利用Silvaco TCAD和H-spice工具完成反相器与6T SRAM单元的设计与仿真，验证了其在读写性能与功耗控制方面的优势。研究为电力系统调度与高性能低功耗存储电路设计提

本文提出了一种基于平稳小波变换（SWT）和分组稀疏全变差（GSTV）的SWT-GSTV模型，用于有效去除单通道脑电图中的电偏移和线性趋势伪影，实验表明该模型在恢复α频段方面优于现有方法。同时，研究了线性回归、多项式回归和线性支持向量机等参数模型在联合循环发电厂小时电能输出预测中的应用，通过十折交叉验证评估模型性能，结果表明机器学习方法能以较少参数实现较高预测精度。未来可进一步优化模型并探索跨领域关联。

本文介绍了基于能量属性和参数自适应脉冲耦合神经网络（PA-PCNN）的医学图像融合方法，以及基于平稳小波变换（SWT）和组稀疏总变分（GSTV）的脑电信号去噪模型。前者通过NSST分解与多规则融合策略，有效整合多模态图像信息，在保留细节与抑制噪声方面表现优异；后者针对EEG信号中的电气偏移和线性趋势（ESLT）伪影，实现了高保真去噪。两种方法在各自领域展现出良好性能，同时文章也分析了其计算复杂度、参数依赖性和噪声适应性等不足，并提出了未来优化方向。

本文综述了图像检索与医学图像融合的关键技术，涵盖基于文本、内容、语义和多模态的图像检索方法，详细分析了颜色、形状和纹理等图像特征提取技术，并介绍了常用CBIR数据集与评估指标。在医学图像融合方面，探讨了多尺度分析变换、融合度量及边缘保留滤波方法，提出一种结合能量属性与参数自适应PCNN的新框架，并通过实验验证其有效性。文章进一步分析了两类技术在疾病诊断、治疗规划和医学研究中的关联与应用，指出了当前面临的语义鸿沟、融合质量、实时性等挑战，并提出了相应的解决方案。最后展望了智能化、个性化和实时化的发展趋势，强调

本文综合探讨了云计算中的负载均衡算法、具有空心圆柱体的堆叠矩形介质谐振器天线设计，以及基于内容的图像检索（CBIR）技术。在云计算方面，分析了静态与动态负载均衡算法的性能差异，并通过CloudSim模拟比较响应时间、处理时间和资源利用率等指标；在天线设计方面，介绍了工作于13GHz的DRA结构，通过移除不同位置的介质板研究其对回波损耗、增益和辐射特性的影响；在图像检索方面，详细阐述了颜色、形状、纹理和空间位置等特征提取方法，提出了特征降维、索引结构优化和相关性反馈等提升检索效率的技术路径。同时展望了三大领域

本文研究了库存、存储与路由优化以及云计算负载均衡策略。在物流领域，通过构建混合整数规划（MIP）模型，综合考虑运输成本、库存成本和车辆成本，实现了资源的高效利用，并基于印度中央邦数据集验证了模型的有效性。在云计算领域，对比分析了静态与动态负载均衡算法的特点及适用场景，探讨了轮询、随机、阈值、主动聚类和蜜蜂觅食行为等算法的优劣。文章进一步提出了两类技术的综合应用思路，并展望了未来结合人工智能提升系统智能化水平的发展方向。

本文探讨了基于深度学习的植物图像分类与供应链库存路由优化两大主题。在植物图像分类方面，通过提取叶脉特征并应用随机森林、KNN、SVM等算法，实验表明随机森林以98.9%的准确率表现最优。在供应链优化方面，提出了一种结合车辆路径问题（VRP）、图聚类（GC）和混合整数规划（MIP）的混合方法，用于解决二级分销网络中的循环库存路由问题，有效降低了运输、车辆和存储成本。通过对200个客户规模的案例测试，MIP差距控制在1%以内，验证了方法的可行性与扩展性。文章还对比了两类优化方法，提出了跨领域方法借鉴、数据驱动决

本文研究了无线传感器网络中的自私节点识别与植物物种图像分类两个重要方向。在无线传感器网络方面，提出基于重传次数和阈值判断的自私节点检测算法，并结合安全令牌机制提升网络可靠性；在植物物种分类方面，采用图像预处理、特征提取与多种机器学习分类器相结合的方法，利用Flavia数据集实现高效准确的植物识别。通过实验验证，所提方法在检测率和分类精度上均表现出良好性能，为相关领域的进一步应用提供了技术基础。

本文探讨了物联网（IoT）和无线传感器网络（WSN）的发展现状、应用领域及面临的挑战。物联网在运输、库存管理等领域展现出巨大潜力，但也面临安全、政府参与和设备兼容性等问题；WSN在军事、气候、医疗等场景广泛应用，但受限于电池寿命和节点行为异常。文章深入分析了安全、信任、数据处理等关键技术难题，并提出了未来优化方向，包括建立标准规范、提升能源效率和改进网络结构，以推动两大技术的可持续发展与广泛应用。

本文探讨了英语-马拉地语机器翻译中的语言差异预处理方法，包括分词、停用词去除、词性标注和句法分析等关键技术，并分析了其优势与挑战。同时，文章深入阐述了物联网的发展历程、核心特点及在医疗、智能城市、家居、农业和交通等领域的广泛应用，展望了物联网向智能化、广泛连接、高安全性和与AI深度融合的未来趋势。最后，提出了机器翻译与物联网技术在多语言交互和数据共享方面的融合前景，展示了两大技术推动社会进步的巨大潜力。

本文探讨了智能雾-IoT疾病诊断医疗系统与英语-马拉地语机器翻译中语言差异预处理技术的前沿应用。在医疗领域，结合物联网、云计算和机器学习的智能系统实现了高精度的实时健康监测、远程诊疗与个性化服务，显著提升医疗效率与患者体验；在语言翻译方面，通过分词、停用词去除、词性标注和句法分析等预处理手段，有效应对英-马语言间的语法与语义差异，提升翻译质量。文章还分析了两类技术的优势、挑战及优化方向，展望了其在未来的发展潜力。

本文探讨了基于球形可分性的新型联想记忆与智能雾-物联网（Fog-IoT）疾病诊断医疗系统的最新研究进展。在联想记忆方面，提出了一种突破传统线性可分限制的球形可分模型，支持更复杂的模式分类，并分析了其收敛特性与高维投影潜力；在智能医疗方面，构建了一个融合传感器、雾计算与云平台的疾病诊断系统，具备实时监测、报警机制和临床决策支持功能，有效提升偏远地区医疗服务水平。文章还讨论了系统架构、安全隐私挑战及未来在远程医疗与健康管理中的拓展方向，展现了人工智能与物联网技术在神经网络和智慧医疗领域的深远应用前景。

本文深入解析了高效路由规划与联想记忆两项关键技术。在路由规划方面，提出基于部分匹配的缓存方案（PPC），通过共享路段缓存显著降低计算延迟达32%，提升系统效率；在联想记忆领域，分析了Hopfield神经网络的原理及其虚假记忆问题，创新性地采用最近邻（汉明距离）映射方法将虚假记忆关联至所需记忆，确保检索可靠性。同时，提出基于球形可分性的新型联想记忆模型，拓展了传统线性可分性的局限，并与聚类方法建立联系。文章还对比了不同联想记忆方法，总结了技术流程与应用场景，涵盖交通、通信网络及人工智能等领域，展示了其在提升系

本文深入探讨了高效推荐系统与路径规划系统的技术原理与应用实践。推荐系统采用支持向量机（SVM）算法，基于用户偏好为儿童推荐学术、体育和艺术类爱好，实验结果显示SVM在准确率、召回率和F1得分上均优于朴素贝叶斯。路径规划方面，提出基于缓存的PPC系统，通过PPattern检测、最短路径估计和新型缓存管理机制，显著降低计算延迟并提升缓存命中率。文章还分析了传统系统的局限性，并展望了与物联网、深度学习、自动驾驶等技术融合的未来发展方向。

本文探讨了多类别不平衡大数据的处理方法，包括采样技术、算法级方法和集成技术，并分析了各类方法的优势与局限。同时，提出基于支持向量机的儿童兴趣推荐系统，介绍其数据收集、特征提取与模型训练流程。文章进一步揭示两者在数据处理与算法应用上的内在关联，展望未来在高效集成技术、实时处理、个性化推荐及多模态数据融合等方面的发展方向，并提出将不平衡数据处理技术应用于推荐系统的创新思路，以提升推荐准确性与多样性。

本文综述了端到端短语音说话人验证与多类不平衡大数据分类的研究进展。在说话人验证方面，基于原始波形输入的CNN-GRU架构（如RawNet）表现出优越性能，尤其通过Sinc-卷积层提取低级特征，并结合时间增强和短语音训练策略提升短语音验证准确率。实验表明，长语音数据表现优于短语音，但通过优化可显著改善结果。在多类不平衡分类领域，分析了数据级（欠采样、过采样、SMOTE等）、算法级（损失函数调整）和集成方法（Bagging、Boosting）的优劣及发展趋势，指出综合使用多种技术是提高分类性能的关键。未来研究方

本文探讨了医疗与语音领域的两项创新技术。在医疗领域，基于Hyperledger Fabric的EHR-Sec系统利用许可区块链实现以患者为中心的电子健康记录安全管理，确保数据的机密性、完整性和可控共享；在语音领域，提出采用原始波形输入的端到端短语音说话人验证方法，通过改进RawNet模型提升短语音下的验证准确性。文章对比了传统特征提取技术的优劣，总结了当前技术优势，并展望了未来在多模态生物认证、数据隐私保护及智能医疗中的应用前景。

本文介绍了两项医疗科技领域的创新方案：一是基于物联网和机器学习的心律失常患者健康监测系统，通过可穿戴传感器、数据传输与云存储，结合多种机器学习算法实现心律失常的早期预测，其中支持向量机（SVM）表现出最高准确率；二是基于区块链的电子健康记录安全系统EHR-Sec，利用Hyperledger Fabric构建去中心化、安全、可互操作的EHR管理平台，提升数据安全性、患者控制权和系统可用性。两项技术共同推动医疗行业向智能化、安全化和以患者为中心的方向发展。