导学-NOC路由微架构

最新推荐文章于 2025-10-29 16:09:31 发布
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TEI-NoC：超低功耗网络优化
10-21
TEI-Noxim模拟器的开发进一步验证了TEI-NoC方法在多种网络结构与路由算法下的有效性和可行性。 文章还强调，在当前技术条件下，为了防止芯片过热，动态热管理技术得到了广泛应用。然而，该技术虽然能够避免热失控和...
3D-NoC的测试端口选择优化 (2015年)
04-29
在现代集成电路设计中，随着芯片功能的日益复杂和技术节点的不断缩小，片上网络（Network-on-Chip，NoC）作为一种高效的通信架构被广泛应用。然而，这也带来了新的挑战，尤其是在测试方面。测试NoC时需要考虑的因素...
导学-NOC路由算法
zjsilicon的博客
06-15 148
导学-NOC系统架构
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06-15 124
导学-NOC overview
zjsilicon的博客
06-15 122
导学-NOC流控机制
zjsilicon的博客
06-15 138
导学-NOC课程介绍
zjsilicon的博客
06-15 94
导学-NOC内部的故障控制
zjsilicon的博客
06-15 125
导学-NOC的性能测量和评估
zjsilicon的博客
06-15 134
NOC路由算法-自适应路由
zjsilicon的博客
07-11 470
12、神经形态系统通信网络中的3D-NoC技术解析
jupi8的博客
07-10 99
本文深入探讨了神经形态系统通信网络中采用的3D-NoC（三维片上网络）技术，分析了传统2D-NoC的局限性以及3D-IC的优势，并详细解析了3D-NoC的链路设计、路由器架构、路由算法及其优化方案。文章还介绍了3D-OASIS-NoC的改进设计及其在实际应用中的性能评估，展示了3D-NoC在降低延迟和功耗方面的显著优势。
面向功耗优化的3D-NoC路由协议
"面向功耗的三维片上网络路由协议" ...通过深入理解3D-NoC的功耗行为，并开发相应的自适应路由协议，该研究为未来的3D集成芯片设计提供了理论基础和技术支持，有助于推动高性能计算和低功耗电子设备的进步。
Scratch-NOC竞赛-图形化-低年级组
04-11
Scratch-NOC竞赛是针对低年级学生的一项编程竞赛，它主要使用Scratch这一图形化编程工具，旨在激发孩子们对计算机科学的兴趣，培养他们的创新思维、逻辑能力和问题解决能力。Scratch是一款由麻省理工学院（MIT）媒体...
OL个人开发的C++跨平台工具库介绍
2302_80253020的博客
10-29 1000
OL 是一款 C++ 工具库，涵盖高性能主从 Reactor 多线程网络通信（仅 Linux，需 epoll）、MySQL/Oracle 数据库交互及 FTP 客户端功能，核心组件含 ollib（基础工具 + Linux 网络库）、oldblib（数据库模块）、ol_ftp（FTP 客户端）。遵循 CC BY 4.0 协议（使用需署名），支持 C++17，基于 CMake 构建（可通过变量配置编译选项），提供完整 Doxygen 注释。数据库模块需对应客户端库。
基于Scrapy与MySQL的百度贴吧爬虫系统实现与文档资料
12-07
本项目提供了一套完整的百度贴吧数据采集系统实现方案，包含详细的技术文档与相关资源。该系统采用Scrapy框架进行开发，并以MySQL作为数据存储后端。 该实现方案代码结构清晰，功能经过充分验证，运行稳定可靠。项目内容适用于高等院校计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息及物联网等相关专业的教学与研究活动，可供在校师生及行业技术人员参考使用，亦可用于毕业设计、课程实践、项目原型开发等学术与应用场景。 对于具备一定编程基础的使用者，可根据实际需求对现有代码进行功能扩展与定制化修改。本资源旨在为相关领域的学习与实践提供技术参考，促进知识与经验的交流。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
12-07
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文研究了一种具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机，重点围绕其建模与控制展开。通过引入螺旋桨倾斜机制，该无人机能够实现全姿态可控，突破传统四旋翼飞行器在某些方向上的力矩限制，提升机动性和控制灵活性。研究详细建立了该无人机的动力学模型，并设计了相应的控制系统，利用Matlab代码与Simulink工具进行仿真验证，展示了其在复杂飞行任务中的优越性能。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的科研人员、自动化与航空航天领域的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高机动性无人机的设计与开发；②作为先进飞控算法（如非线性控制、自适应控制）的验证平台；③服务于无人机轨迹跟踪、姿态控制等复杂任务的仿真研究； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型，深入理解动力学建模过程与控制器设计思路，并通过调整参数进行仿真实验，以掌握全驱动无人机的控制特性。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
12-07
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究”展开，提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络（RNN）模型线性化方法，旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型，克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题，并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证，展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员，尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能预测控制；②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路；③结合深度学习与经典控制理论，推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现部分，深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式，重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节，并可通过替换实际系统数据进行迁移验证，以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
云数据中心两地三中心建设方案（70页 PPT）.pptx
最新发布
12-07
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基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）
12-07
基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕《基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）》展开，重点介绍利用粒子群优化算法（PSO）对电动汽车充电过程进行动态优化的策略。研究内容涵盖充电负荷的不确定性建模、目标函数设计（如最小化充电成本、平衡电网负荷、减少峰谷差等）、约束条件设定以及算法实现过程，并通过Matlab进行仿真验证。文中还提及相关应用场景，如有序充电调度、微电网能量管理等，展示了粒子群算法在解决复杂非线性优化问题上的有效性。 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标：①研究电动汽车大规模接入对电网的影响及应对策略；②学习并实现基于智能优化算法的充电调度模型；③掌握Matlab在电力系统优化仿真中的应用方法。 其他说明：文中提及多个相关案例和代码资源可通过提供的网盘链接获取，建议结合实际代码进行学习与复现，以加深对算法原理和实现细节的理解。
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