本设计中的抗SEU存储器的设计可通过ACTEL的ProAsic系列A3P400 FPGA实现,并可使用与其配套的Liber08.5 EDA工具进行代码的编辑和原理图的绘制,并进行功能仿真与电路的综合。
2024-07-17 19:36:02 94KB FPGA FPGA
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第一章 SEU简介 1.1 功能总表 1.2 权限要求 第二章 启动SEU 2.1 从PDM启动SEU 2.2 从程序员菜单启动SEU 2.3 从SDA启动SEU 2.4 从命令行启动SEU 第三章 处理成员 3.1 显示成员列表 3.2 修改成员列表 3.3 生成成员 3.4 显示成员 3.5 编辑成员 3.6 打印成员 3.7 删除成员 3.8 SEU如何操作处理成员的显示 3.9 SEU如何处理编辑显示 3.10 SEU如何处理编辑对话 第四章 修改编辑对话环境 4.1 修改成员类型的缺省情况 4.2 用全屏方式编辑 第五章 使用语法检查 5.1 查找及标识语法错误 5.2 当插入或修改记录时做语法检查 5.3 做语法检查的AS/400源类型 第六章 查找和修改字符串 6.1 查找及修改串 6.2 用日期查找记录 6.3 查找语法错误 6.4 用PDM查找成员列表中的一个串 第七章 使用行命令 7.1 记录的顺序号 7.2 修改顺序号的增量 7.3 复制、删除、插入、移动和打印记录 7.4 输入数据 7.5 修改显示 7.6 进入行命令的原则 7.7 行命令总结 第八章 使用SEU命令 8.1 分屏显示中进入SEU命令 8.2 HIDE命令 8.3 FIND命令 8.4 CHANGE命令 8.5 SET命令 8.6 TOP命令 8.7 BOTTOM命令 8.8 SAVE命令 8.9 FILE命令 8.10 CANCEL命令 第九章 用提示和格式行编辑 9.1 命令提示 9.2 选择提示 9.3 选择一个高级语言提示 9.4 取消一个提示 9.5 格式行 9.6 选择格式行 第十章 生成提示 10.1 生成一个提示 10.2 修改一个用户定义的提示 10.3 选择一个用户定义的提示 10.4 用户定义提示的缺省存储和重试 10.5 限制访问用户定义的提示 10.6 生成另外的用户定义的提示 第十一章 结束SEU 第十二章 生成一个源成员――教材 12.1 用STRSEU命令启动 12.2 用插入命令插入源语句 12.3 用格式行插入源语句 12.4 用提示插入源语句 12.5 保存成员 第十三章 修改一个源成员――教材 13.1 用PDM处理成员的显示启动SEU 13.2 直接修改记录 13.3 用格式行修改记录 13.4 用SEU FIND命令修改记录 13.5 用分屏编辑显示记录 13.6 用提示来修改记录 13.7 保存所做的修改 第十四章 生成用户定义的选项――教材 14.1 定义提示码 14.2 生成提示的字段 14.3 显示和保存提示
2023-04-08 22:04:38 134KB AS400 SEU cobol
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目前星载信号处理平台中大量使用商用芯片,但商用芯片抗辐射能力较弱,在空间环境下常出现单粒子翻转(Single Event Upset,SEU),从而造成系统功能紊乱,甚至中断。提出以星载信号处理平台中大量使用的SRAM型FPGA为研究对象,采用故障注入的方式研究FPGA中不同硬件资源对于SEU效应的敏感性问题。根据不同资源对SEU效应表现出不同敏感性的结论,可在SRAM型FPGA的抗SEU防护上进行有针对性的设计。
2022-11-29 17:31:51 458KB 单粒子翻转
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知识推理背景场景基于逻辑的方法基于机器学习的方法基于神经网络的方法知识推理方法简介目前大部分的开放知识图谱,例如Freebase 、 DBpedia都是有人工或
2022-11-21 16:27:43 604KB 机器学习 神经网络 知识图谱
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Robomaster2018-SEU-开源 这是东南大学为Robomaster 2018设计的一个项目,其中包括完成自动射击和符文检测任务的完整过程。 包括装甲检测,符文检测,角度求解算法和驱动程序,串行通信。 这基本上是我们在比赛中使用的代码。 1.要求 平台: 杰特逊TX2 ubuntu16.04 环境 QT5 OpenCV3.4.0(Opencv4Tegra) 2.项目框架 Armor , Rune & Pose :此处实现了三个核心算法。 您可以在这三个目录下阅读文档。 Darknet :我们需要运行该项目的深度学习库,您需要首先对其进行编译。 驱动程序:相机驱动程序。 常规:所有程序的常规资源。 串行:与STM32的串行通信协议。 Main :程序进入。 图:文档的资源文件 3.配置 1.克隆项目 将项目克隆到您执行的目录。 如果不确定,则/home/usrname/就可以了。 2.编译darknet库 darknet库是实现Rune Detection中的深度学习算法所需的依赖库。 为了满足我们的需求,我们对原始库进行了一些更改。 无论如何,请确保先进行
2022-11-10 17:41:27 6.57MB computer-vision cpp deeplearning opencv3
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2. 所用到的设备清单) 1. 企业、住宅安全和管理 2. 电子护照及身份证、公安、司法和刑侦、自助服务、信息安全
2022-08-04 22:00:51 799KB dnn 算法
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2. 所用到的设备清单) 1.完成了 pynq.io 上 QNN 和 BNN 项目的重建与源代码学习 3.在 Python notebook 中完成了系统控制程
2022-08-04 22:00:29 1.06MB 网络 性能优化 软件/插件
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第一部分 第二部分 第三部分 第四部分 第五部分
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2022-02-10 19:02:44 1.42MB 实验 课程设计 微机实验
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