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空客与其中方合作伙伴签署合作框架协议，天津总装线将生产A321飞机

空中客车宣布与其中方合作伙伴签署合作框架协议，计划将位于中国天津的A320系列飞机亚洲总装线生产能力扩展至A321飞机。

2021年11年05日

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奥科赛通航获得M2生产许可证（PC）

上海奥科赛通用航空有限公司持有型号为PC0078A-HDM2的设计批准证书，编号为TC0048A-HD，颁证时间为2024年11月18日。

2024年11年21日

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振华风光申请基于LC网络的低噪声放大器输入驻波优化电路及方法专利

贵州振华风光半导体股份有限公司申请一项名为"基于LC网络的低噪声放大器输入驻波优化电路及方法"的专利，申请日期为2024-02-02。专利摘要显示，本发明请求保护一种基于LC网络的低噪声放大器输入驻波优化电路及方法，其包括：包括依次相连的输入匹配电路、第一级放大电路、级间匹配电路、第二级放大电路及输出匹配电路，其中低噪声放大器LNA的输入端引入了LC网络，通过串联电感与电容调整输入阻抗虚部，使得输入阻抗Zin接近50Ω，实现对驻波优化。所述方法为以pHEMT放大器件为基础，采用两级放大级联形式，第一级采用源极负反馈形式提升稳定性，第二级电路拓扑结构与第一级相同，本发明在电路输入端口加入了LC网络电路，优化电路的输入端匹配网络，使得放大器输入阻抗在工作频段接近

2024年06年11日

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神舟十八号成功发射！网通院测控通信系统全程保驾护航

此次任务中，网络通信研究院研制的13套测控通信设备为飞船发射、交会对接及在轨运行提供坚实保障，确保了任务的安全与成功。

2024年04年26日

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Reticulate Micro成功演示通过MUOS战术卫星网络实时传输视频流

成功演示了通过移动用户目标系统 (MUOS) 战术卫星网络进行实时视频流传输，这是美国特种作战组织首次实现此类传输。

2024年09年23日

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Marotta Controls将其业务扩展至新泽西州新工厂，优化航空航天和海洋产品线生产能力

Marotta Controls 宣布将其业务扩展至新泽西州帕西帕尼的新升级工厂，该工厂将成为动力和驱动系统的卓越中心，集中工程、开发和生产。此次扩张将优化太空和海洋产品线的生产能力，并释放蒙特维尔工厂资源用于再投资。Marotta Controls 成立于1943年，拥有200多项专利，专注于为航空航天和国防领域提供集成解决方案。

2025年01年28日

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兵器计算所申请一种基于带内网络遥测的遥测数据实时压缩方法和系统专利

中国兵器工业计算机应用技术研究所申请一项名为"一种基于带内网络遥测的遥测数据实时压缩方法和系统"的专利，申请日期为2024-01-25。专利摘要显示，本发明涉及一种基于带内网络遥测的遥测数据实时压缩方法和系统，方法包括：获取网络数据包并进行解析得到数据包头、每个节点的INT数据和业务数据；判断当前是否是重解析阶段；若不是，则按照第一格式收集当前节点的网络状态数据构成当前节点的INT数据；将数据包头、每个节点的INT数据和业务数据进行逆解析构成网络数据包，将构成的网络数据包发送至当前节点的入端；若是重解析阶段，则将当前节点的INT数据解析为第二格式的网络状态数据；对当前节点的第二格式的网络状态数据进行压缩，将压缩后的网络状态数据作为当前节点的INT数据；将数据包头、每个节点的INT数据和业务数据进行逆解析构成网络数据包，发送至下一跳节点。

2024年05年10日

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兵器计算所取得一种基于带内网络遥测的遥测数据实时压缩方法和系统专利

中国兵器工业计算机应用技术研究所取得一项名为"一种基于带内网络遥测的遥测数据实时压缩方法和系统"的专利，授权公告号CN118018615B，申请日期为2024-01-25。专利摘要显示，本发明涉及一种基于带内网络遥测的遥测数据实时压缩方法和系统，方法包括：获取网络数据包并进行解析得到数据包头、每个节点的INT数据和业务数据；判断当前是否是重解析阶段；若不是，则按照第一格式收集当前节点的网络状态数据构成当前节点的INT数据；将数据包头、每个节点的INT数据和业务数据进行逆解析构成网络数据包，将构成的网络数据包发送至当前节点的入端；若是重解析阶段，则将当前节点的INT数据解析为第二格式的网络状态数据；对当前节点的第二格式的网络状态数据进行压缩，将压缩后的网络状态数据作为当前节点的INT数据；将数据包头、每个节点的INT数据和业务数据进行逆解析构成网络数据包，发送至下一跳节点。

2024年09年13日

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701所申请一种基于时序卷积网络的接收机干扰响应建模方法和系统专利

中国舰船研究设计中心申请一项名为"一种基于时序卷积网络的接收机干扰响应建模方法和系统"的专利，申请日期为2024-05-14。专利摘要显示，本发明提供了一种基于时序卷积网络的接收机干扰响应建模方法和系统，通过时序卷积网络对接收机的非线性特性建模，利用部分典型干扰条件下接收机端口的数据训练时序卷积网络，然后将训练好模型用于预测其他干扰条件下的干扰响应本发明采用时序卷积网络，通过扩大感受野和使用因果卷积有效地弥补了现有建模方法存在的问题，在接收机内部参数未知的条件下，准确拟合了信号在接收机内部滤波、混频带来的非线性特性。

2024年08年06日

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航天智能院取得基于实值放电的脉冲神经网络训练方法、识别系统及设备专利

航天科工集团智能科技研究院有限公司取得一项名为"基于实值放电的脉冲神经网络训练方法、识别系统及设备"的专利，授权公告号CN117709418B，申请日期为2022-10-09。专利摘要显示，本发明提供了一种基于实值放电的脉冲神经网络训练方法、识别系统及设备，所述方法包括：S10、将数据集分为n组，并将某一组数据依次输入待训练的脉冲神经网络；S20、获取每一层的各个神经元的膜电压；S30、对获取的每一层的各个神经元的二值放电脉冲进行实值处理，得到每一层的各个神经元的实值放电脉冲；S40、获取脉冲神经网络的交叉熵损失；S50、得到更新后的脉冲神经网络；S60、判断是否完成n组数据的迭代，若是，转至S70，否则，将另一组数据依次输入更新后的脉冲神经网络，并转至S20；S70、进行重参数化处理，得到二值脉冲神经网络。本发明能够解决现有技术中脉冲神经网络在低功耗和高精度上无法兼容的技术问题。

2024年08年06日

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