消費(fèi)級AR眼鏡與智能手機(jī)的無線通信場景需求，提出一種超高速、低功耗、低時延、短距離的定制化無線MAC協(xié)議。首先從應(yīng)用場景的需求出發(fā)，對有效吞吐率、時延等指標(biāo)進(jìn)行定量分析，再通過指標(biāo)進(jìn)行協(xié)議的設(shè)計。與現(xiàn)有的ECMA-398協(xié)議相比，有效吞吐率標(biāo)準(zhǔn)從71%提高到86%，通過引入數(shù)據(jù)優(yōu)先級機(jī)制來減少延時，使得關(guān)鍵數(shù)據(jù)的最大幀傳輸延時相比同類的ECMA-398協(xié)議降低了一個量級(小于1 ms)；然后根據(jù)指標(biāo)完成系統(tǒng)級模型的搭建與仿真、RTL級的編碼與驗證；最后通過FPGA平臺進(jìn)行測試。仿真和測試結(jié)果表明，所設(shè)計的定制化MAC協(xié)議可以較好地滿足場景需求。

型號/規(guī)格USB 3.1公頭連接器品牌/商標(biāo)USB 3.1公頭連接器體積約為8.3MM*2.5MM供應(yīng)商鄭R：18948314942USB 3.1 Type C型公頭連接器，超纖薄設(shè)計；

USB 3.1 Type C型公頭連接器支持從正反兩面均可插入的“正反插”，不分上下；

USB 3.1 Type C型公頭連接器最大數(shù)據(jù)傳輸速度達(dá)到10Gbit/秒；

USB 3.1 Type C型公頭連接器能向下兼容USB2.0/3.0/USB PD，雖物理接口不同但可通過轉(zhuǎn)接實現(xiàn)；

USB 3.1 Type C型公頭連接器強(qiáng)大的EMI性能。

傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化算法廣泛使用對稱均勻量化操作對模型權(quán)值進(jìn)行量化，沒有考慮到相鄰權(quán)值量化之間的相互關(guān)系，即上一個權(quán)值的量化操作產(chǎn)生的量化噪聲可以通過調(diào)整之后權(quán)值的量化方向加以彌補(bǔ)。提出了一種基于權(quán)值交互思想的三值卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化算法，達(dá)到了16倍的模型壓縮比，以ImageNet作為數(shù)據(jù)集，量化后的AlexNet和ResNet-18網(wǎng)絡(luò)上模型預(yù)測準(zhǔn)確率只下降了不到3%。該方法達(dá)到了較高的模型壓縮比，具有較高的精度，可以用于將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)移植到計算資源有限的移動端平臺上。

分析了云計算、網(wǎng)絡(luò)安全存儲等方面存在的安全隱患，此外為了有效降低數(shù)據(jù)丟失和泄漏的風(fēng)險，使用加密技術(shù)對傳輸中的數(shù)據(jù)進(jìn)行保護(hù)是一種較為有效的措施。一種運(yùn)用混合混沌加密的方法對計算機(jī)中的數(shù)據(jù)塊進(jìn)行加密，有效地保障了數(shù)據(jù)的安全性，更好地防止暴力破解秘鑰的攻擊。