第一章 计算机组成原理实验概述 第二章 FD-CES实验台 第三章 可编程器件技术 第四章 PLD硬件基础 第五章 PLD开发环境

系统的硬件选型及电路设计 嵌入式系统体系结构设计 S3C44B0X概述 印刷电路板的设计

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

以一款插电式燃料电池电动汽车(plug-in fuel cell electric vehicle，PFCEV)为研究对象，为改善燃料电池氢气消耗和电池电量消耗之间的均衡，实现插电式燃料电池电动汽车的燃料电池与动力电池之间的最优能量分配，考虑燃料电池汽车实时能量分配的即时回报及未来累积折扣回报，以整车作为环境，整车控制作为智能体，提出了一种基于增强学习算法的插电式燃料电池电动汽车能量管理控制策略.通过Matlab/Simulink建立整车仿真模型对所提出的策略进行仿真验证，相比于基于规则的策略，在不同行驶里程下，电池均可保持一定的电量，整车的综合能耗得到明显降低，在100、200和300 km行驶里程下整车百公里能耗分别降低8.84%、29.5%和38.6%；基于快速原型开发平台进行硬件在环试验验证，城市行驶工况工况下整车综合能耗降低20.8%，硬件在环试验结果与仿真结果基本一致，表明了所制定能量管理策略的有效性和可行性

介绍了一种新型β射线电离式气体流量计.该流量计基于标记分子法测气体流速,通过硬件模拟电路对所得微弱电流信号进行放大滤波,经A/D转换输入计算机,由软件寻峰定时,实现对大管径高温气体流量的非接触测量.设计并制作了硬件电路,给出了详细的软件设计流程图

2.1 MCS-51 单片机的硬件结构 2.2 MCS-51的引脚 2.3 MCS-51的CPU 2.4 MCS-51存储器的结构 2.5.5 P0～P3端口功能 2.6 时钟电路与时序 2.7 复位操作和复位电路

计算机系统是一个由软件和硬件组成的、用以实现数据处理的、非常复杂的自动化设备。本章讲述：计算机的分类和应用，计算机硬件、软件的概念和组成，计算机系统主要性能指标及按功能划分的多级层次结构

◼9.1 硬件设计概述 ◼9.2 DSP系统的基本电路设计 ◼9.3 外部程序存储器扩展 ◼9.4 外部数据存储器扩展 ◼9.5 C55x与A/D和D/A转换器的接口

◼9.1 硬件设计概述 ◼9.2 DSP系统的基本电路设计 ◼9.3 外部程序存储器扩展 ◼9.4 外部数据存储器扩展 ◼9.5 C55x与A/D和D/A转换器的接口

• 指令集并行的基本概念及挑战 • 软件方法挖掘指令集并行 – 基本块内的指令集并行 • 硬件方法挖掘指令集并行 – Scoreboard – Tomasulo • 跨越基本块的指令集并行 • 基于硬件的推测执行 • 以多发射和静态调度来挖掘指令集并行 • 以动态调度、多发射和推测执行来挖掘指令集并行