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公开(公告)号：CN110299900A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910518923.9
申请日：2019-06-16
申请人： 杰创智能科技股份有限公司 , 广州智慧城市发展研究院 , 广州中大微电子有限公司
摘要： 本发明公开了一种支持多频率输出的精准振荡器电路，涉及集成IC集成电路领域。该电路包括由奇数个反相器构成的环形振荡器电路，各相器的输出端均连接有一个电容，各反相器的源极分别接入有使该环形振荡器电路的每级延迟时间为一个固定时间单位的基准电流Iref，基准电流Iref由带隙基准电流源电路输出，带隙基准电流源电路包括依次连接的电流源启动电路、一级运算放大器、基准电压与绝对温度成正比的电流产生器以及双电压域基准电流源转化电路，双电压域基准电流源转化电路完成基准电流工作在不同电压域的转换。本发明采用带隙基准电流源电路产生基准电流Iref，并通过电流镜镜像，实现了对环形振荡器电路中的各级反相器的振荡频率的精准控制。
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公开(公告)号：CN210041779U
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201920900206.8
申请日：2019-06-16
申请人： 杰创智能科技股份有限公司 , 广州智慧城市发展研究院
摘要： 本实用新型公开了一种支持多频率输出的精准振荡器电路，涉及集成IC集成电路领域。该电路包括由奇数个反相器构成的环形振荡器电路，各相器的输出端均连接有一个电容，各反相器的源极分别接入有使该环形振荡器电路的每级延迟时间为一个固定时间单位的基准电流Iref，基准电流Iref由带隙基准电流源电路输出，带隙基准电流源电路包括依次连接的电流源启动电路、一级运算放大器、基准电压与绝对温度成正比的电流产生器以及双电压域基准电流源转化电路，双电压域基准电流源转化电路完成基准电流工作在不同电压域的转换。本实用新型采用带隙基准电流源电路产生基准电流Iref，并通过电流镜镜像，实现了对环形振荡器电路中的各级反相器的振荡频率的精准控制。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号：CN118585694A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410717236.0
申请日：2024-06-04
申请人： 中科视语(北京)科技有限公司 , 广州智慧城市发展研究院
IPC分类号： G06F16/953 , G06F18/22 , G06N3/0464
摘要： 本申请公开了一种面向大规模分布式系统的轻量化模型自动搜索方法。本方法首先找到在给定任务上性能最佳的神经网络架构，随机或使用预定义的初始网络架构作为起点，选择模块化单元，迭代计算单元级别相似性和网络级别相似性，直到达到预定的搜索次数或达到性能阈值。根据搜索过程中得到的最佳网络架构，作为最终的轻量化模型输出，本申请实现了更加高效的大规模分布式系统的轻量化自动搜索。
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公开(公告)号：CN117113270A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310977144.1
申请日：2023-08-03
申请人： 中山大学 , 广州智慧城市发展研究院
IPC分类号： G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06V20/40 , G06F40/284
摘要： 本发明公开了一种基于改进对齐方法的知识融合多模态交互方法及装置，其中，方法包括获取多模态数据；构建查询变换模型；根据多流特征提取方法对视觉变换器进行改进处理，得到多尺度视觉变换器；根据联合文本方法对多尺度视觉变换器进行训练处理，得到目标视觉变换器；对目标视觉变换器进行冻结处理，并根据目标视觉变换器对查询变换模型进行视觉文本对齐训练处理，得到目标查询变换模型；将目标查询变换模型连接语言模型，得到知识融合多模态交互模型；将多模态数据输入知识融合多模态交互模型，得到交互结果。本发明实施例中知识融合多模态交互模型将视觉表示和文本表示对齐，能够最大化它们之间的相互信息，可广泛应用于人工智能技术领域。
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公开(公告)号：CN109597476B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN201811564769.0
申请日：2018-12-20
申请人： 广州智慧城市发展研究院
摘要： 本发明公开了种物联网信息感知SOC芯片的电源管理系统，包括数字IO输入模块、数字IO输出模块、外部电源模块、集成控制模块、模拟电路供电模块、数字电路供电模块、发射模块和接收模块。本发明通过模拟电路供电模块和数字电路供电模块分别为模拟电路和数字电路供电，能够有效隔离数字电路对模拟信号的干扰，而且能有效降低了模拟内部电路和数字电路的功耗，符合低功耗设计以及能大幅度降低数字电路部分的版图面积。本发明可广泛应用于IC电路领域中。
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公开(公告)号：CN114968365B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202210889131.4
申请日：2022-07-27
申请人： 广州智慧城市发展研究院 , 广州中科曜芯集团有限公司 , 广州中科集成电路设计有限公司 , 深圳中科集成电路设计有限公司
IPC分类号： G06F9/30 , G06F1/3237
摘要： 本申请涉及适配器领域，提供一种适配器寄存器单元及包含其的主机适配器电路。所述适配器寄存器单元包括：命令控制寄存器、数据控制寄存器、中断使能寄存器和状态寄存器；命令控制寄存器包括：等待卡中断位和SDIO暂停位；数据控制寄存器包括：数据传输类型位、数据线宽度配置位、读等待使能位、读等待类型位和SDIO使能位；数据传输类型位用于配置数据块传输和数据流传输，数据线宽度配置位用于配置1位、4位和8位数据线传输宽度；中断使能寄存器包括：SDIO卡中断请求使能位；状态寄存器包括：接收到SDIO卡中断标志。本申请实施例提供的适配器寄存器单元可以简化芯片设计的同时增加适配器的通用性。
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公开(公告)号：CN115067990A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210732264.0
申请日：2022-06-23
申请人： 广州智慧城市发展研究院
摘要： 本发明涉及智慧医疗领域，具体为一种基于5G的智慧医疗电子听诊的方法及系统，其方法包括：基于硅麦采集初级心音数据；对初级心音数据进行预处理后生成数字心音数据；基于树莓派4B对所述数字心音数据中的识别字符进行去除处理；树莓派4B驱动5G传输模块将去除识别字符后的数字心音数据发送到云端处理模块；基于人工神经网络对所述去除识别字符后的数字心音数据进行心音分类处理，生成心音曲线和心音音频。本发明能够远程对采集到的心音数据进行处理，生成心音曲线和心音音频，实现对就诊者的心音问题进行直观展示，并协助医生通过对心音的各方面的指标判断，对就诊者的心音数据提出初步诊断结果，有利于诊断效率的提高。
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公开(公告)号：CN115065575A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210881757.0
申请日：2022-07-26
申请人： 广州智慧城市发展研究院
IPC分类号： H04L12/40
摘要： 本申请涉及CAN总线控制领域，提供一种基于CAN总线控制器的数据传输系统及电子设备。该系统包括CAN总线、与CAN总线连接的CAN收发器：用于解析CAN总线上的电压变化，得到逻辑电平信号；至少一个设置于CAN节点中的CAN总线控制器，CAN总线控制器的接收管脚和发送管脚与CAN收发器连接，CAN总线控制器的寄存器模块用于根据所述逻辑电平信号生成寄存器配置信息；CAN总线控制器的控制器模块用于根据所述寄存器配置信息将所述CAN节点的模式切换到工作模式，并检测数据传输信号，根据该数据传输信号在CAN节点和CAN总线之间进行数据传输。本申请提供的数据传输系统通过CAN总线控制器可以使CAN总线上的节点之间通过CAN总线进行通信，消除节点间的通信隔离，提高通信效率。
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公开(公告)号：CN114710159A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210337358.8
申请日：2022-03-31
申请人： 中山大学 , 广州智慧城市发展研究院
摘要： 本发明提供一种模数转换器的校准电路和模数转换器，包括校准模块和比较模块；电容阵列用于接收处理器发送的控制信号，并将基于控制信号输出的电压信号发送至比较模块；其中，控制信号是处理器基于电容阵列中的当前待校准电容确定的；比较模块用于将电压信号和参考电压信号进行比较，将比较结果发送至处理器；处理器用于基于比较结果确定电压信号和参考电压信号不相同时，通过校准模块控制电容阵列输出的电压信号与参考电压相同。本发明的模数转换器的校准电路和模数转换器，实现了对当前待校准电容的模拟校准，避免了数字校准所需要的复杂逻辑，简化了电容校准过程。
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公开(公告)号：CN114299343A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111664965.7
申请日：2021-12-31
申请人： 中山大学 , 中山大学深圳研究院 , 广州智慧城市发展研究院
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种多粒度信息融合细粒度图像分类方法及系统，通过输入图像构成图像数据集；通过全局干扰模块构建三元组；通过渐进式多粒度信息融合训练策略将三元组输入到CNNs骨干网络中进行训练获得优化的分类模型；通过优化的分类模型对输入的图像进行分类从而得到最终的分类结果，该方法不需要使用任何手工标注，通过两个相互协作的过程：全局干扰和渐进式多粒度信息融合，使网络能够融合不同粒度的信息，从而找出更具判别性的局部特征，基准网络加上该方法在所有数据集上都能大大提高识别精度。
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