“复微杯”第二届大学生电子设计大赛报名通道

本赛题要求给出一个神经网络的数据量化方案，并设计相应的核心数字电路模块，最终输出RTL code、验证方案和书面报告。

本赛道要求使用数字电路的方式实现大数蒙哥马利模乘，并输出相应代码和书面报告。

1. 选定数据集为CIFAR-10，训练一个图像分类神经网络。


2. 设计一种能够量化神经网络各层所提取到的特征量的度量准则。

a) 譬如在决策树中可以使用信息增益来表示某一特征所能提供的信息量纯度；在神经网络中，我们希望某个filter尽可能只纯净地学习到属于某一特定类别的特征，即被特定类别所激活（即不同的filter所表达的跨类信息重叠越小，那么这一层所提取的特征量就越纯净），那么，条件熵是神经网络卷积层习得特征的inter-category的重叠程度的某种度量。

b) 又如：在Filter Pruning方法中，使用信息熵表示每个filter所提取的信息量大小，从而对提取信息量小的filter进行剪枝，那么信息熵即作为filter提取的特征信息量的某种度量。


3. 通用性与一致性要求：

1) 该度量准则能够比较同一神经网络不同层之间所提取的特征量大小，神经网络不同层提取的特征图大小不同，要考虑如何归一化度量

2) 该度量准则不依赖于所选取的具体网络结构，即是一种可跨网络使用的度量标准

3) 最好能够结合可视化分析来说明该度量的可靠性

已知布线图G(nodes, edges)，给定一组线网(nets)， 为每个线网(net)在图G中找到连通路径(path)且不同线网的路径不能有重叠的node(无overflow)。

本竞赛要求基于HyperLedger fabric实现食品区块链溯源模拟系统，食品种类可以任选。溯源系统参与方包括但不限于原料供应商、食品生产商、仓储中心、零售商以及消费者：


1. 原料供应商可借助溯源系统录入原料信息，信息种类可自定。

2. 食品生产商可借助溯源系统录入食品信息，信息种类可自定。

3. 仓储中心可借助溯源系统录入入库时间、出库时间等。

4. 零售商可借助溯源系统录入上架时间等。

5. 消费者可借助客户端可查询食品溯源信息。

本赛道的命题方向为面向物联网（IOT）应用的模拟及射频电路设计。

本赛道的命题方向为面向物联网（IOT）应用的模拟及射频电路设计。

本赛道的命题方向为面向物联网（IOT）应用的模拟及射频电路设计。

近年来，随着物联网概念的普及，物联网设备连接数保持强劲的增长趋势，
各种物联网应用场景不断展现。此次大赛的参赛者可基于FM33LC0xxx系列MCU设计并开发创新性的物联网应用作品，不限制方向，鼓励参赛选手发散思维。通讯模块可以从蓝牙、WIFI、LORA中选择。
参赛的相关开发资料可在论坛进行下载，开发中遇到的问题也可在论坛中留
言提问。
论坛地址：http://www.fmdevelopers.com.cn/forum.php

低功耗是嵌入式设备中越来越被关注的性能，很多嵌入式开发者在测试低功耗性能时仍然停留在使用普通手持万用表测试设备的电流消耗。当设备处于工作状态切换时，这种方法暴露出了不直观和数据精度低的缺点。
但是采购高性能的电流分析设备又是中小开发者所不能承受的，因此设计一款基于FM33LC0xxx系列MCU的低成本动态电流检测设备具有一定的现实意义。
作品的电流测试数据需要在设备自带液晶或电脑上动态显示。考虑到电流测试精度需求，参赛者可以使用独立的高精度ADC芯片。
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