VO2/GaAs异质结的制备及其光电特性研究

采用直流磁控溅射和后退火氧化工艺在p型GaAs单晶衬底上成功制备了n-VO_2/pGaAs异质结,研究了不同退火温度和退火时间对VO_2/GaAs异质结性能的影响,并分析其结晶取向、化学组分、膜层质量以及光电特性。结果表明,在退火时间2 h和退火温度693 K下能得到相变性能最佳的VO_2薄膜,相变前后电阻变化约2个数量级。VO_2/GaAs异质结在308 K、318 K和328 K温度下具有较好的整流特性,对应温度下的阈值跳变电压分别为6.9 V、6.6 V和6.2 V,该结果为基于VO_2相变特性的异质结光电器件的设计与应用提供了可行性。     

Transition from random packing to stable state in a continuously avalanching granular flow

We investigate the transition evolution from the initial state with the random packing of the particles to the stable state in which successive avalanches exhibit consistent characteristics under the slumping regime. It is found that there exist three distinct stages in the transition evolution, considering the change of the volume fraction. The coordination number is almost unchanged during the transition evolution, which indicates the particle contact form is consistent in the three stages. The pause phenomena are discovered in some avalanches, and the probability of pause occurrence increases continuously in the three consecutive stages. We also explore the distribution of particles in the passive layer at the stable state. The particles in the middle region of the passive layer have the closest packing status, and the deeper the region is located, the later it reaches the stable state.     

放电故障紫外检测系统及其状态识别方法

紫外成像检测技术是一种检测高压设备故障的新方法;在此技术上研究设计了一种放电故障紫外检测系统,该系统能对实时采集的紫外图像进行相关的技术处理,同时可对故障点进行准确定位;根据数据建立了设备状态模型并提出一种基于人工神经网络的状态识别方法,应用MATLAB工具进行神经网络的设计和模拟,仿真结果达到预期效果;该系统可以准确地诊断设备的故障和运行状况,有较好运用前景和理论意义。     

基于Ziegler-Nichols频率响应方法的自适应PID控制

提出一种基于Ziegler-Nichols频率响应方法的自适应PID控制器,它通过控制回路正常运行中的过程对象输入输出数据在线辨识出过程对象重要的临界频率响应特性,然后基于Zieger-Nichols整定规则或改进的方法在线更新PID控制器参数.PID控制器的自适应过程不需要系统的任何先验知识,也不需要建立任何对象模型,可以保证控制回路始终运行在最佳状态.仿真实验表明了自适应PID控制的有效性和可行性.     

翻转教学在算法设计与分析中的应用研究

"算法设计与分析"是计算机科学与技术专业的一门核心课程,是一门理论与实践相结合的课程。传统教学中,该课程主要以教师课堂授课,学生听讲为主,对于基础参差不齐的学生,其授课效果大打折扣。为此提出在算法设计与分析课程的教学过程中,采用翻转课堂代替传统课堂,强调以学生为主体,调动学生的学习积极性,不搞一刀切模式,以问题为导向,引导学生自主学习,课堂互动解疑。文章就教学目标、教学内容、翻转课堂、考核形式四个方面提出了策略。教学实践证明,该教学方法可以明显提高教学效果。     

Spark中一种高效RDD自主缓存替换策略研究

由于并行计算框架Spark缓存替换算法的粗糙性,LRU（least recently used）算法并未考虑RDD的重复使用导致易把高重用数据块替换出内存且作业执行效率较低等问题。通过优化权重模型和改进替换策略,提出了一种高效RDD自主缓存替换策略（efficient RDD automatic cache,ERAC）,包括高重用自主缓存算法和缓存替换分级算法,可实现高效RDD的自主缓存和缓存目标的分级替换。最后利用SNAP（Stanford network analysis project）提供的标准数据集将ERAC和LRU、RA（register allocation）等算法进行了对比实验,结果显示ERAC算法能够有效提高Spark的内存利用率和任务执行效率。     

服务Agent的设计与实现

将Web服务与Agent相结合代表了Web技术的发展方向之一。服务Agent能够管理一组密切相关的Web服务,并智能化地向外界提供综合的、集成的服务功能。服务Agent的能力建立在内部定义的一组规划基础上。在BDIAgent的基础上,本文提出了一种服务Agent的结构定义;提出了基于目标规划的语义模型和基于ECA规则规划的语法模型,用以进行基于事件驱动的规划选择和执行;实现了支持服务Agent建模的可视化工具;最后介绍一个应用实例。     

一种加密域鲁棒图像哈希算法

随着云计算的发展,越来越多的多媒体数据存储在云端,出于安全需要,往往需要对其加密后再上传至云端进行存储或运算等操作.针对加密图像,在不具备图像明文内容的情况下,为了认证图像内容的完整性和真实性,提出了一种基于Paillier同态加密的鲁棒图像哈希算法.该算法主要由3个部分构成:图像所有者端图像加密,云服务器端密文图像哈希计算以及接收者端明文图像哈希生成.具体地,图像所有者对图像进行Paillier加密,并将加密图像上传至云服务器,由云服务器利用Paillier密码系统的运算法则执行加密域DCT与Watson人眼视觉特征等的计算,并利用密钥控制的伪随机矩阵增加哈希的随机性,接收者解密并分析接收到的密文哈希,生成明文图像哈希.实验结果表明,所提算法在鲁棒性、唯一性和安全性上具有较理想的性能.     

基于张量鲁棒主成分分析的视网膜眼底图像序列变化检测

在计算机辅助诊断系统中,视网膜眼底图像序列的变化检测是一项重要且具有挑战性的任务。针对视网膜眼底图像序列采样帧少、光照干扰大、难以获得稳健的背景模型,提出了一种基于张量鲁棒主成分分析(tensor robust principal component analysis, TRPCA)的变化检测方法。该方法以TRPCA为模型,通过对序列背景扩充,再利用张量分解而获得变化区域：首先,先选择出序列中最接近正常状态的一张图像作为背景模型;然后,通过预处理将单帧背景模型扩张成多帧背景使得背景模型包含更丰富的光照变化;接着,将整个序列建模为一个3维张量体;最后,利用总变分约束背景模型和变化区域的时空连续性,通过Tucker分解分离出背景模型,获得变化区域。实验结果表明,与基于矩阵的鲁棒主成分分析(matrix robust principal component analysis, Matrix RPCA)方法,Masked-RPCA方法以及不加总变分约束的TRPCA方法相比,基于总变分约束的TRPCA方法能够更准确地分离出变化区域,对血管和光照干扰更具有鲁棒性。