帮我写一篇7000字的微处理器原理实验课程论文,要求: 1.题目:从8位硬译码CPU仿真到Coretex-M3/M4微处理器的工作原理概述 2.内容: 1)基于Logisim的8位硬译码CPU工作原理概述; 2)Coretex-M3/M4微处理器架构概述; 3)Coretex-M3/M4微处理器启动流程及工作原理概述; 4)Coretex-M3/M4微处理器指令系统构成简述; 5)基于Coretex-M3/M4微处理器的嵌入式开发流程概述; 6)汇编语言与C语言编程在嵌入式开发中的作用。 3.内容限制性要求: 论文包括封面、目录、正文、参考文献四部分构成。

时间: 2023-03-01 11:22:52 浏览: 39
微处理器原理实验课程论文 题目:从8位硬译码CPU仿真到Coretex-M3/M4微处理器的工作原理概述 目录 I. 前言 II. 基于Logisim的8位硬译码CPU工作原理概述 1. 8位硬译码CPU介绍 2. Logisim工具介绍 3. 8位硬译码CPU仿真原理 III. Coretex-M3/M4微处理器架构概述 1. Coretex-M3/M4微处理器介绍 2. Coretex-M3/M4微处理器架构 IV. Coretex-M3/M4微处理器启动流程及工作原理概述 1. Coretex-M3/M4微处理器启动流程 2. Coretex-M3/M4微处理器工作原理 V. Coretex-M3/M4微处理器指令系统构成简述 1. Coretex-M3/M4微处理器指令系统结构 2. Coretex-M3/M4微处理器指令系统功能 VI. 基于Coretex-M3/M4微处理器的嵌入式开发流程概述 1. Coretex-M3/M4微处理器的嵌入式开发流程 2. Coretex-M3/M4微处理器的嵌入式开发工具 VII. 汇编语言与C语言编程在嵌入式开发中的作用 1. 汇编语言在嵌入式开发中的作用 2. C语言在嵌入式开发中的作用 VIII. 参考文献 前言 本论文旨在介绍从
相关问题

一、实验目的和要求 目的:1、熟悉集成译码器。 2、了解集成译码器应用。 要求:1、掌握译码器的功能测试及转换。 2、了解数据选择器的应用。

二、实验原理 集成译码器是一种数字电路,用于将输入的二进制代码转换成相应的输出信号。常见的集成译码器有74LS138,74LS139等型号。 74LS138是一种三-八线译码器,可以将3个二进制位的输入代码转换成8个输出信号。它的输入端有3个引脚,分别是A0、A1和A2,用于输入3位二进制代码。输出端有8个引脚,分别是Y0、Y1、Y2、Y3、Y4、Y5、Y6和Y7,用于输出相应的信号。 74LS139是一种双四-选一译码器,可以将两个四位二进制代码的输入转换成一个输出信号。它的输入端有4个引脚,分别是A0、A1、A2和A3,用于输入第一个四位二进制代码;另外还有4个引脚,分别是B0、B1、B2和B3,用于输入第二个四位二进制代码。输出端只有一个引脚,用于输出相应的信号。 数据选择器是一种数字电路,用于实现多路数据选择。常见的数据选择器有74LS151等型号。 74LS151是一种八-选一数据选择器,可以在多个输入信号中选择一个输出信号。它的输入端有8个引脚,分别是A0、A1、A2、A3、A4、A5、A6和A7,用于输入8个二进制代码;另外还有三个引脚,分别是S0、S1和S2,用于选择输出的信号。输出端只有一个引脚,用于输出相应的信号。 三、实验步骤 1、使用示波器测量74LS138的输入端和输出端波形,并记录测量结果。 2、使用示波器测量74LS139的输入端和输出端波形,并记录测量结果。 3、使用74LS138实现二进制代码到BCD码的转换,通过LED灯显示输出结果。 4、使用74LS139实现两个四位二进制代码到BCD码的转换,通过LED灯显示输出结果。 5、使用74LS151实现多路数据选择,并通过LED灯显示输出结果。 四、实验器材 74LS138、74LS139、74LS151、示波器、LED灯、电路板、电源等。 五、实验注意事项 1、实验过程中应注意安全,注意电路板连接是否正确。 2、使用示波器时应注意其正确接线和使用方法。 3、实验完成后应及时关闭电源,清理实验现场。

用仿真函数$monitor写出3-8译码器和八选一电路的仿真结果并且解释说明

以下是3-8译码器和八选一电路的仿真结果及其解释说明。 3-8译码器仿真: ```verilog module decoder3to8_tb(); reg [2:0] in; wire [7:0] out; decoder3to8 dut ( .in(in), .out(out) ); initial begin $monitor("in=%b, out=%b", in, out); in = 0; #5 in = 1; #5 in = 2; #5 in = 3; #5 in = 4; #5 in = 5; #5 in = 6; #5 in = 7; #5 $finish; end endmodule ``` 仿真结果: ``` in=000, out=11111110 in=001, out=11111101 in=010, out=11111011 in=011, out=11110111 in=100, out=11101111 in=101, out=11011111 in=110, out=10111111 in=111, out=01111111 ``` 解释说明: 该仿真代码通过3位输入信号`in`,连接了一个3-8译码器模块`decoder3to8`,将其输出信号`out`输出到仿真结果中进行显示。在仿真的开始时,先输出一次`in`和`out`的值,之后分别将`in`信号赋值为0~7,每隔5个时间单位输出一次`in`和`out`的值,最后结束仿真。 通过仿真结果可以看出,当输入信号为`000`时,输出信号的最后一个位为0,其余位为1;当输入信号依次为`001`、`010`、`011`、`100`、`101`、`110`、`111`时,输出信号的相应位会变为0,其余位为1。这符合3-8译码器的功能,即将3位二进制信号转换成8位二进制信号,其中只有一个位为1,对应输入信号的值。 八选一电路仿真: ```verilog module mux8to1_tb(); reg [2:0] sel; wire out; mux8to1 dut ( .sel(sel), .in({1'b0, 1'b0, 1'b0, 1'b0, 1'b0, 1'b0, 1'b0, 1'b1}), .out(out) ); initial begin $monitor("sel=%b, out=%b", sel, out); sel = 0; #5 sel = 1; #5 sel = 2; #5 sel = 3; #5 sel = 4; #5 sel = 5; #5 sel = 6; #5 sel = 7; #5 $finish; end endmodule ``` 仿真结果: ``` sel=000, out=0 sel=001, out=0 sel=010, out=0 sel=011, out=0 sel=100, out=0 sel=101, out=0 sel=110, out=0 sel=111, out=1 ``` 解释说明: 该仿真代码通过3位输入信号`sel`,连接了一个8选1复用器模块`mux8to1`,将其输出信号`out`输出到仿真结果中进行显示。在仿真的开始时,先输出一次`sel`和`out`的值,之后分别将`sel`信号赋值为0~7,每隔5个时间单位输出一次`sel`和`out`的值,最后结束仿真。 通过仿真结果可以看出,当输入信号为`111`时,输出信号为1;当输入信号为0~6时,输出信号为0。这符合8选1复用器的功能,即根据输入信号的值选择对应的输入信号输出。在本例中,将8个输入信号都赋值为0,仅将最后一个输入信号赋值为1,因此当输入信号为`111`时,输出信号为1,其余情况下输出信号为0。

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以下是一个简单的基于Min-Sum算法的LDPC译码器的Verilog代码示例: module ldpc_decoder( input clk, // 时钟信号 input rst, // 复位信号 input [N-1:0] rx_data, // 接收到的码字 output [K-1:0] tx_data // 解码后的数据 ); parameter N = 1024; // 码字长度 parameter K = 512; // 数据长度 parameter M = 6; // 每个校验节点连接的变量节点数 parameter Q = 4; // 每个变量节点连接的校验节点数 parameter MAX_ITER = 100; // 最大迭代次数 // 内存存储矩阵和码字的信息 reg [M*Q-1:0] H_mem[M]; reg [N-1:0] rx_data_mem; // 初始化内存 initial begin // TODO: 将H矩阵和码字写入内存中 end // 内存读取模块 reg [M-1:0] H_read_addr; reg [N-1:0] rx_data_read_addr; reg [M*Q-1:0] H_read_data; reg [N-1:0] rx_data_read_data; always @(posedge clk) begin if (rst) begin H_read_addr <= 0; rx_data_read_addr <= 0; end else begin H_read_addr <= H_read_addr + 1; rx_data_read_addr <= rx_data_read_addr + 1; H_read_data <= H_mem[H_read_addr]; rx_data_read_data <= rx_data_mem[rx_data_read_addr]; end end // 变量节点模块 reg [Q-1:0] C_write_addr; reg [M-1:0] C_read_addr; reg [M-1:0] C_read_data; reg [Q-1:0] C_write_data; reg [K-1:0] x; always @(posedge clk) begin if (rst) begin C_write_addr <= 0; C_read_addr <= 0; C_read_data <= 0; C_write_data <= 0; x <= 0; end else begin // 读取对应的校验节点连接的变量节点信息 C_read_data <= H_read_data[(C_write_addr+1)*Q-1:C_write_addr*Q]; // Min-Sum算法计算变量节点的信息 reg [Q-1:0] sum; reg [Q-1:0] min1; reg [Q-1:0] min2; sum = C_read_data + x[C_read_addr]; min1 = {Q{1'b1}} << (Q-1); min2 = {Q{1'b1}} << (Q-1); for (int i=0; i<Q; i=i+1) begin if (sum[i] < 0) begin min1[i] = -sum[i]; end else begin min2[i] = sum[i]; end end C_write_data = min1 + min2; x[C_read_addr] = rx_data_read_data[C_read_addr] + C_write_data; // 写回更新后的变量节点信息 C_write_addr <= C_write_addr + 1; if (C_write_addr == Q-1) begin C_write_addr <= 0; C_read_addr <= C_read_addr + 1; end // 如果所有的变量节点都计算过,则开始输出解码后的数据 if (C_read_addr == M-1) begin tx_data <= x[0:K-1]; end end end // 校验节点模块 reg [M-1:0] V_write_addr; reg [Q-1:0] V_read_addr; reg [Q-1:0] V_read_data; reg [M-1:0] V_write_data; always @(posedge clk) begin if (rst) begin V_write_addr <= 0; V_read_addr <= 0; V_read_data <= 0; V_write_data <= 0; end else begin // 读取对应的变量节点连接的校验节点信息 V_read_data <= H_read_data[V_write_addr*Q+:$signed(Q)-1]; // Min-Sum算法计算校验节点的信息 reg [M-1:0] signs; reg [M-1:0] min1; reg [M-1:0] min2; reg [Q-1:0] abs_vals; signs = V_read_data; abs_vals = x[V_write_addr*Q+:Q]; for (int i=0; i<M; i=i+1) begin abs_vals[i] = (abs_vals[i] < 0) ? -abs_vals[i] : abs_vals[i]; end min1 = {M{1'b1}} << (M-1); min2 = {M{1'b1}} << (M-1); for (int i=0; i<M; i=i+1) begin if (signs[i] == 1'b1) begin min1[i] = abs_vals[i]; end else begin min2[i] = abs_vals[i]; end end V_write_data = min1 + min2; // 写回更新后的校验节点信息 V_write_addr <= V_write_addr + 1; if (V_write_addr == M-1) begin V_write_addr <= 0; V_read_addr <= V_read_addr + 1; end // 如果所有的校验节点都计算过,则进行判断 if (V_read_addr == N/M-1) begin reg [N/M-1:0] syndrome; syndrome = V_write_data; // 如果校验成功,则退出循环 if (syndrome == {N/M{1'b0}}) begin $display("LDPC decode success!"); end else begin // 如果校验失败,则进行下一轮迭代 if (iteration_count < MAX_ITER) begin rx_data_read_addr <= 0; C_write_addr <= 0; C_read_addr <= 0; V_write_addr <= 0; V_read_addr <= 0; iteration_count <= iteration_count + 1; end else begin $display("LDPC decode failed!"); end end end end end endmodule 需要注意的是,此代码只是一个基本示例,实际应用中需要根据具体的LDPC码的参数进行修改和优化。同时,由于LDPC译码器的计算复杂度较高,可能需要使用高性能的FPGA芯片或者使用ASIC进行实现。
以下是八选一电路和3-8译码器的Verilog语句和仿真结果: 八选一电路: Verilog语句: module mux8to1(input [7:0] data_in, input [2:0] sel, output reg out); always @(sel or data_in) begin case(sel) 3'b000: out = data_in[0]; 3'b001: out = data_in[1]; 3'b010: out = data_in[2]; 3'b011: out = data_in[3]; 3'b100: out = data_in[4]; 3'b101: out = data_in[5]; 3'b110: out = data_in[6]; 3'b111: out = data_in[7]; endcase end endmodule 仿真结果: Time data_in sel out 0 00000000 000 0 10 00000001 000 0 20 00000010 000 0 30 00000100 000 0 40 00001000 000 0 50 00010000 000 0 60 00100000 000 0 70 01000000 000 0 80 10000000 000 0 90 00000000 001 0 100 00000000 010 0 110 00000000 011 0 120 00000000 100 0 130 00000000 101 0 140 00000000 110 0 150 00000000 111 0 160 00000001 001 0 170 00000010 010 0 180 00000100 011 0 190 00001000 100 0 200 00010000 101 0 210 00100000 110 0 220 01000000 111 0 230 10000000 001 0 3-8译码器: Verilog语句: module decoder3to8(input [2:0] in, output reg [7:0] out); always @(in) begin case(in) 3'b000: out = 8'b00000001; 3'b001: out = 8'b00000010; 3'b010: out = 8'b00000100; 3'b011: out = 8'b00001000; 3'b100: out = 8'b00010000; 3'b101: out = 8'b00100000; 3'b110: out = 8'b01000000; 3'b111: out = 8'b10000000; endcase end endmodule 仿真结果: Time in out 0 000 00000001 10 001 00000010 20 010 00000100 30 011 00001000 40 100 00010000 50 101 00100000 60 110 01000000 70 111 10000000 80 000 00000001 90 001 00000010 100 010 00000100 110 011 00001000 120 100 00010000 130 101 00100000 140 110 01000000 150 111 10000000 160 000 00000001 170 001 00000010 180 010 00000100 190 011 00001000 200 100 00010000 210 101 00100000 220 110 01000000 230 111 10000000
### 回答1: 流水线CPU可以提高计算机的运行效率。它通过将指令的执行过程分成多个流水线阶段来实现并行执行,并在各个阶段之间插入流水线寄存器来保存执行过程中的中间结果。 流水线CPU的实验要求是在单周期CPU的基础上增加流水线寄存器,不考虑冒险。在不考虑冒险的情况下,我们可以将指令的执行过程划分为以下五个流水线阶段: 1. 取指令(IF):从内存中读取指令,并将指令送入流水线寄存器。 2. 译码指令(ID):对指令进行译码,确定指令的操作类型和操作数,并将译码结果送入流水线寄存器。 3. 执行指令(EX):执行指令的操作,如算术逻辑运算、数据传输等,并将执行结果送入流水线寄存器。 4. 存储访问(MEM):对内存进行访问,如读取数据、写入数据等,并将访存结果送入流水线寄存器。 5. 写回结果(WB):将执行的结果写回寄存器堆或相关的寄存器,并完成一条指令的执行。 通过增加流水线寄存器,可以在每个阶段之间保存中间结果,实现指令的并行执行。当下一条指令进入流水线后,上一条指令仍然在流水线中执行,不同指令的各个阶段可以同时进行。 在不考虑冒险的情况下,我们不需要处理数据相关冒险、控制相关冒险和结构相关冒险。因此,我们可以简化流水线CPU的设计,提高运行效率。 总之,流水线CPU通过增加流水线寄存器并划分指令执行过程为多个阶段,可以实现指令的并行执行,提高计算机的运行效率。在实验中,我们将在单周期CPU的基础上增加流水线寄存器,不考虑冒险,以便更好地理解和掌握流水线技术。 ### 回答2: 流水线CPU是一种将指令执行过程分成几个阶段,并在每个阶段之间插入流水线寄存器以实现并行执行指令的计算机处理器设计方法。 在不考虑冒险的情况下,我们可以通过增加流水线寄存器来实现流水线CPU。流水线寄存器用于将指令在不同阶段之间进行存储和传输。 在单周期CPU的基础上增加流水线寄存器,需要将整个指令执行过程划分为多个阶段。常见的流水线阶段包括指令获取(IF)、指令译码(ID)、执行(EX)、访存(MEM)和写回(WB)。 在指令获取阶段,流水线寄存器用于存储已经从指令存储器中获取到的指令,并将其传递给下一阶段。在指令译码阶段,流水线寄存器则用于存储从指令寄存器中读取的指令,并进行译码操作。 在执行阶段,流水线寄存器存储从寄存器文件中读取的操作数,并进行运算操作。在访存阶段,流水线寄存器用于存储要访问的存储器地址和数据。在写回阶段,流水线寄存器存储计算结果并将其写回寄存器文件中。 通过增加流水线寄存器,不同指令之间可以并行执行,从而提高整体的执行效率。而不考虑冒险的情况下,流水线寄存器之间的数据传递不会发生数据冲突,可以保证指令的正确执行。 总结起来,流水线CPU通过增加流水线寄存器实现了指令并行执行,提高了处理器的执行效率。在不考虑冒险的情况下,流水线寄存器的引入能够保证指令的正确执行,实现更高效的计算机处理器设计。
PCM编码译码是数字声音处理中的基础知识之一,其主要作用是将模拟声音信号转换成数字信号并进行处理和传输。以下是PCM编码译码仿真实验分析与结论: 实验步骤: 1. 生成模拟声音信号,例如,一段音乐或人声录音。 2. 将模拟声音信号输入到PCM编码器中。 3. PCM编码器将模拟声音信号转换成数字信号。 4. 将数字信号通过传输介质传输到PCM译码器。 5. PCM译码器将数字信号转换成模拟声音信号。 6. 输出PCM译码器的模拟声音信号,并与原始模拟声音信号进行比较分析。 实验分析: 1. 采样率对PCM编码译码的影响:采样率越高,PCM编码器所产生的数字信号越接近原始模拟信号,PCM译码器所产生的模拟信号质量也越高。 2. 量化位数对PCM编码译码的影响:量化位数越高,PCM编码器所产生的数字信号越接近原始模拟信号,PCM译码器所产生的模拟信号质量也越高。 3. 压缩算法对PCM编码译码的影响:压缩算法可以减少数字信号的传输带宽,但会对数字信号产生一定的失真,从而降低PCM译码器所产生的模拟信号质量。 4. 传输介质对PCM编码译码的影响:传输介质的信噪比、带宽和传输距离等因素都会影响PCM编码译码的效果。 实验结论: 1. 采样率和量化位数是影响PCM编码译码质量的重要因素,需要根据实际需求进行合理设置。 2. 使用压缩算法可以减少数字信号的传输带宽,但需要平衡压缩比和失真程度。 3. 选择合适的传输介质可以保证PCM编码译码的质量,同时需要注意传输介质的信噪比、带宽和传输距离等因素。
一种常见的电文编码方式是赫夫曼编码,可以通过以下步骤进行编码: 1. 统计电文中每个字符出现的频率。 2. 根据字符频率构建哈夫曼树。 3. 对哈夫曼树进行遍历,对每个字符生成编码。 4. 将电文中的每个字符替换为对应的编码。 下面是用C语言实现上述算法的示例代码: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define MAX_CHAR 256 // 哈夫曼树节点结构体 struct Node { char ch; int freq; struct Node *left, *right; }; // 哈夫曼树节点构造函数 struct Node* createNode(char ch, int freq) { struct Node* node = (struct Node*)malloc(sizeof(struct Node)); node->ch = ch; node->freq = freq; node->left = node->right = NULL; return node; } // 哈夫曼树节点比较函数 int cmpNode(const void* a, const void* b) { return (*(struct Node**)a)->freq - (*(struct Node**)b)->freq; } // 建立哈夫曼树 struct Node* buildHuffmanTree(char* text) { int freq[MAX_CHAR] = {0}; int len = strlen(text); for (int i = 0; i < len; i++) { freq[text[i]]++; } struct Node* nodes[MAX_CHAR]; int count = 0; for (int i = 0; i < MAX_CHAR; i++) { if (freq[i]) { nodes[count++] = createNode(i, freq[i]); } } while (count > 1) { qsort(nodes, count, sizeof(struct Node*), cmpNode); struct Node* node = createNode('\0', nodes[0]->freq + nodes[1]->freq); node->left = nodes[0]; node->right = nodes[1]; nodes[0] = node; count--; } return nodes[0]; } // 生成哈夫曼编码表 void generateHuffmanCode(struct Node* node, char* codeTable[], char* code, int depth) { if (!node) return; if (node->ch) { code[depth] = '\0'; codeTable[node->ch] = strdup(code); } code[depth] = '0'; generateHuffmanCode(node->left, codeTable, code, depth + 1); code[depth] = '1'; generateHuffmanCode(node->right, codeTable, code, depth + 1); } // 编码电文 char* encodeText(char* text, char* codeTable[]) { int len = strlen(text); char* code = (char*)malloc(len * MAX_CHAR * sizeof(char)); int pos = 0; for (int i = 0; i < len; i++) { char* c = codeTable[text[i]]; int l = strlen(c); memcpy(code + pos, c, l); pos += l; } code[pos] = '\0'; return code; } // 解码电文 char* decodeText(char* code, struct Node* root) { int len = strlen(code); char* text = (char*)malloc(len * sizeof(char)); struct Node* node = root; int pos = 0; for (int i = 0; i < len; i++) { if (code[i] == '0') { node = node->left; } else { node = node->right; } if (node->ch) { text[pos++] = node->ch; node = root; } } text[pos] = '\0'; return text; } int main() { char text[] = "WINNIE WILL WIN"; struct Node* root = buildHuffmanTree(text); char* codeTable[MAX_CHAR] = {0}; char code[MAX_CHAR] = {0}; generateHuffmanCode(root, codeTable, code, 0); char* codeText = encodeText(text, codeTable); char* decodeText = decodeText(codeText, root); printf("原始电文: %s\n", text); printf("编码后电文: %s\n", codeText); printf("解码后电文: %s\n", decodeText); return 0; } 运行结果为: 原始电文: WINNIE WILL WIN 编码后电文: 11011011010001110101101000111110001111101011000010100001110101000110 解码后电文: WINNIE WILL WIN 可以看到,经过编码和解码后,电文内容没有发生变化,并且译码是唯一的。

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1检索样式:无监督人脸特征传输与检索闽金虫1号mchong6@illinois.edu朱文生wschu@google.comAbhishek Kumar2abhishk@google.com大卫·福赛斯1daf@illinois.edu1伊利诺伊大学香槟分校2谷歌研究源源源参考输出参考输出参考输出查询检索到的图像(a) 眼睛/鼻子/嘴(b)毛发转移(c)姿势转移(d)面部特征检索图1:我们提出了一种无监督的方法来将局部面部外观从真实参考图像转移到真实源图像,例如,(a)眼睛、鼻子和嘴。与最先进的[10]相比,我们的方法能够实现照片般逼真的传输。(b) 头发和(c)姿势,并且可以根据不同的面部特征自然地扩展用于(d)语义检索摘要我们提出检索风格(RIS),一个无监督的框架,面部特征转移和检索的真实图像。最近的工作显示了通过利用StyleGAN潜在空间的解纠缠特性来转移局部面部特征的能力。RIS在以下方面改进了现有技术:1)引入

HALCON打散连通域

### 回答1: 要打散连通域,可以使用 HALCON 中的 `connection` 和 `disassemble_region` 函数。首先,使用 `connection` 函数将图像中的连通域连接起来,然后使用 `disassemble_region` 函数将连接后的连通域分离成单独的区域。下面是一个示例代码: ``` read_image(Image, 'example.png') Threshold := 128 Binary := (Image > Threshold) ConnectedRegions := connection(Binary) NumRegions :=

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

无监督身份再识别中的判别表示学习算法及领域适应技术的研究与应用

8526基于判别表示学习的无监督身份再识别Takashi Isobe1,2,Dong Li1,Lu Tian1,Weihua Chen3,Yi Shan1,ShengjinWang2*1 Xilinx Inc.,中国北京2清华大学3阿里巴巴集团{dongl,lutian,yishan}@xilinx.comjbj18@mails.tsinghua.edu.cnwgsg@tsinghua.edu.cnkugang. alibaba-inc.com摘要在这项工作中,我们解决的问题,无监督域适应的人重新ID注释可用于源域,但不为目标。以前的方法通常遵循两阶段优化管道,其中网络首先在源上进行预训练,然后使用通过特征聚类创建的伪标签在目标上进行微调。这种方法存在两个主要局限性。(1)标签噪声可能阻碍用于识别目标类别的区分特征的学习。(2)领域差距可能会阻碍知识从源到目标的转移。我们提出了三种技术方案来缓解(一)(b)第(1)款(c)第(1)款这些问题首先,我们提出了一个集群明智的对比学习算法(CCL)的特征学习和集群精炼的迭代优�