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1.
2.
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。  相似文献   
3.
液相色谱-串联质谱(LC-MS/MS)技术具有高灵敏度、高特异性、高分辨率和高效率的优点。近年来随着仪器灵敏度的提高,LC-MS/MS在常规临床检验中显示出极大的潜力,并在疾病早期预防和诊断中发挥着不可替代的作用。本文对LC-MS/MS在新生儿疾病筛查、维生素D检测、内分泌激素检测、肽类和蛋白质定量分析等临床检验方面的研究进展进行综述,并讨论了未来面临的挑战。  相似文献   
4.
为研究低压静电场辅助冷冻对竹笋冻结特性的影响,以冻结曲线、硬度、水分损失率、水分迁移、冰晶形态和组织微观结构为指标,探究低压静电场辅助冷冻(-35 ℃)和普通冷冻(-35 ℃)条件下竹笋品质的变化规律。结果表明:低压静电场辅助冷冻提高了冻结效率,改变了冰晶形态及分布,减轻了组织微观结构破损程度,改善了解冻汁液流失情况。与静电板间距10、20、30、40 cm处的冷冻竹笋解冻后水分损失率分别为14.16%、12.58%、9.73%、10.44%,显著低于对照组(21.01%)(P<0.05),硬度分别为461.19、507.48、496.65 g和455.31 g,显著高于对照组(350.70 g)(P<0.05)。低场核磁共振分析结果表明,在低压静电场辅助冷冻下竹笋解冻后汁液流失减少,扫描电子显微镜观察结果显示,竹笋纤维排列整齐,组织微观结构保持较好。低压静电场辅助冷冻可有效改善竹笋品质,可为利用低压静电场进行果蔬的冷冻贮藏和冷链运输提供参考。  相似文献   
5.
Yang  Annan  Li  Bo  Yang  Mao  Yan  Zhongjiang  Xie  Yi 《Wireless Networks》2021,27(1):809-823
Wireless Networks - In this paper, a grouping-based uplink orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) random access method is studied which can improve users’ satisfaction in the...  相似文献   
6.
7.
Food Science and Biotechnology - Various hilling materials (rice hulls, pine sawdust, and perlite) were compared to produce sprout vegetables using beach silvertop (Glehnia littoralis Fr. Schm. ex...  相似文献   
8.
《药物分析学实验》是药学专业的一门独立必修课程,是药学科学领域中的一个重要组成部分,具有较强的实践性和综合性,旨在培养学生综合运用所学知识分析药品质量的能力.综合设计性实验作为《药物分析学实验》的重要组成部分,对学生实践操作能力,发现问题、分析问题、解决问题的能力,创新能力,应用能力,团结协作能力,劳动素养等综合能力的培养具有极其重要的意义.  相似文献   
9.
纤维素和几丁质具有相似的结构,是自然界中储量丰富的两类天然多糖。经2, 2, 6, 6-四甲基哌啶氮氧化物(TEMPO)氧化修饰制备的纤维素和几丁质纳米纤维,不仅具有多糖类物质的良好亲水性、生物可降解性、生物相容性及丰富的官能团(羟基、羧基、乙酰氨基和氨基等)所带来的特定化学性质,而且还具有纳米纤维的纳米尺寸效应、大比表面积、高表面活性、高结晶度和手性液晶相结构等特点,已成为生物质纳米材料领域的研究重点之一。本文对TEMPO氧化修饰制备天然多糖纳米纤维的方法及剥离机制进行了总结,同时重点综述了TEMPO氧化修饰的天然多糖纳米纤维在薄膜、凝胶、导电、医用、电磁屏蔽及环境等复合材料的增强和功能升级等方面的研究进展,强调了纤维素和几丁质纳米纤维的官能团及纳米尺寸在复合材料中的增效机制。最后,对天然多糖纳米纤维的发展方向及其在各领域应用的机遇与挑战进行了展望。  相似文献   
10.
瞿中  谢钇 《计算机科学》2021,48(4):187-191
针对现有的混凝土裂缝检测算法在各种复杂环境中检测精度不够、鲁棒性不强的问题,根据深度学习理论和U-net模型,提出一种全U型网络的裂缝检测算法。首先,依照原U-net模型路线构建网络;然后,在每个池化层后都进行一次上采样,恢复其在池化层之前的特征图规格,并将其与池化之前的卷积层进行融合,将融合之后的特征图作为新的融合层与原U-net网络上采样之后的网络层进行融合;最后,为了验证算法的有效性,在测试集中进行实验。结果表明,所提算法的平均精确率可达到83.48%,召回率为85.08%,F1为84.11%,相较于原U-net分别提升了1.48%,4.68%和3.29%,在复杂环境中也能提取完整裂缝,保证了裂缝检测的鲁棒性。  相似文献   
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