利用S参数对射频开关模型进行高频验证

S （散射）参数用于表征使用匹配阻抗的电气网络。这里的散射是电流或电压在传输线路中断情况下所受影响的方式。利用. S参数可以将一个器件看作一个具有输入和相应输出的“黑匣子”，这样就可以进行系统建模而不必关心其实际结构的复杂细节。

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阻抗匹配与史密斯（Smith）圆图：基本原理

在处理RF系统的实际应用问题时，总会遇到一些非常困难的工作，对各部分级联电路的不同阻抗进行匹配就是其中之一一般情况下，需要进行匹配的电路包括天线与低噪声放大器（LNA）之间的匹配功率放大器输出（RFOUT）与天线之间的匹配LNA/VCO输出与混频器输入之间的匹配匹配的目的是为了保证信号或能量有效地从信号源传送到负载。

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详解矢量信号分析仪原理

模拟扫描调谐式频谱分析仪使用超外差技术覆盖广泛的频率范围；从音频、微波直到毫米波频率。快速傅立叶变换（FFT）分析仪使用数字信号处理（DSP）提供高分辨率的频谱和网络分析。如今宽带的矢量调制（又称为复调制或数字调制）的时变信号从 FFT 分析和其他 DSP 技术上受益匪浅。VSA 提供快速高分辨率的频谱测量、解调以及高级时域分析功能，特别适用于表征复杂信号，如通信、视频、广播、雷达和软件无线电应用中的脉冲、瞬时或调制信号。

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利用机器学习技术进行半导体制造FinalTest测试良率分类的新框架

先进的数据分析工具和技术对半导体公司获得竞争优势非常重要。特别是，充分利用生产数据的良率预测工具，有助于提高运营效率和降低生产成本。利用机器学习技术进行半导体制造最终测试（FT）良率预测的新颖和可扩展的框架。该框架能够在晶圆制造阶段预测FT良率，因此与过去相比，FT低良问题可以在更早的生产阶段被发现。提出了一个稳健的解决方案，可以自动处理数值和分类的生产相关数据，而无需事先了解低良率的根本原因。采用了高斯混合模型、独热编码和标签编码技术进行数据预处理。为了提高二类和多类分类的模型性能，演示了使用F1-Marco方法的模型选择和模型集合。该框架已被应用于三种具有不同晶圆技术和制造流程的大规模生产产品。所有这些产品都取得了较高的F1-Macro测试分数，表明了框架的稳健性。

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一文解读合成数据在机器学习技术下的表现

为了测试每个数据集的强度，我将采用三种不同的机器学习技术：多层感知器（MLP），支持向量机（SVM）和决策树（Decision Trees）。为了帮助训练，由于某些特征的幅度比其他特征大得多，因此利用特征缩放来规范化数据。使用网格搜索调整各种模型的超参数，以最大化到达最好的超参数集的概率。

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大数据环境下学习风格行为采集模型构建研究

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

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基于大数据平台的电信用户行为日志分析研究

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基于大数据的X房地产企业税务风险预警研究

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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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中国城市人工智能发展指数报告（2025-2026）

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