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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.
5G蜂窝网络发展迅猛,其覆盖面积将逐渐增大,因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位,以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络,并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量,选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集,对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库,非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间,但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快,可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB,且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。 相似文献
4.
摘 要:核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础,通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题,提出了一种长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络与卷积LSTM (convolution LSTM,ConvLSTM)网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能(artificial intelligence,AI)技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测,形成数据反馈闭环,实现网络自优化调整,助力网络智能化建设。 相似文献
5.
随着互联网规模的不断扩大以及应用场景的多元化,传统网络无法很好地满足新业务的动态多样化需求,因此国内外对未来网络展开了深入研究.本文首先介绍了未来互联网体系架构的研究现状.其次,介绍了具备"三层、两域"特征的智慧标识网络(Smart Identifier NETwork,SINET)体系架构,然后重点阐述了SINET服务机理在服务的命名与解析、路由机制、服务缓存、移动性、传输控制机制、可扩展性、绿色节能等关键技术方面取得的研究进展,并进一步详细分析了SINET服务机理的安全性.最后总结了SINET面临的挑战,对SINET服务机理在大规模场景部署中可能存在的问题做出讨论. 相似文献
6.
International Journal of Speech Technology - With the development of multimedia technology and network technology applications, it is possible to implement online teaching systems in schools. This... 相似文献
7.
大气波导干扰是特定气象条件下发生的时分双工(time-division duplex,TDD)系统内干扰,是TDD移动通信系统大规模组网面临的顽疾。在总结分析大气波导干扰成因和分类等的基础上,对大气波导干扰进行建模和表征,验证了海量干扰源在时域和频域的功率集总特征,并结合大量4G/5G现网实测数据给出了典型条件下内陆波导和海面波导的量化干扰信号传播模型,对于干扰的预测和预防具有重要意义。基于干扰特征,给出了TDD系统预防大气波导干扰的帧结构与组网的4项设计原则,5G现网数据表明干扰控制方案有效,上行干扰下降10 dB以上,相关原则对于6G系统的设计也具有指导意义。 相似文献
8.
Yixuan ZHOU Huajie WANG Yi YU Yihang CHEN Rui KE Min XU Chijie XIAO Zhanhui WANG Jiquan LI Xuru DUAN Minyou YE 《等离子体科学和技术》2021,23(7):75105-52
In this article, we present the optical design of a novel diagnostic on the HL-2 A tokamak, i.e. the20-channel edge Lyman-alpha beam emission spectroscopy, which is a promising solution for edge density turbulence research on tokamaks, as it offers the possibility of density fluctuation measurement with a 3.3 mm spatial resolution while maintains a high temporal resolution of1 μs. The optical path, including the reflective collection optics, the high-dispersion spectrometer, and the linear detector array, is carefully optimized to obtain a good image quality and a high throughput. The maximum root mean square radius of the collection optics is 64 μm.The detected photon flux is estimated to be about 10~(11) photons/s/channel. 相似文献
9.
人工智能的普及促进了语音交互技术的发展,语音传感器阵列作为智能语音交互的硬件前端,成为语音交互领域的前沿研究方向.矢量语音传声器自有的偶极子指向性、零点深度以及阵列体积小便于集成的特点特别符合语音交互技术对硬件设备的要求.基于此,通过采用两组矢量敏感单元"共点正交"形成矢量微阵列实现声源空间锐化波束指向,其不受瑞利限与空间采样率限制,与传统空间离散分布的声压麦克风阵列有着本质区别,是矢量微阵列的核心优势所在.矢量微阵列传声器弥补了现有双麦阵列的不足,具有更为广阔的应用前景,作为智能语音交互的硬件前端,对推动智能语音交互领域的发展具有重要意义. 相似文献
10.
Jiangyou Long Qingfa Peng Gaopan Chen Yuliang Zhang Xiaozhu Xie Guoshun Pan Xiaofeng Wang 《Ceramics International》2021,47(16):23134-23143
Femtosecond (fs) lasers have been proved to be reliable tools for high-precision and high-quality micromachining of ceramic materials. Nevertheless, fs laser processing using a single-mode beam with a Gaussian intensity distribution is difficult to obtain large-area flat and uniform processed surfaces. In this study, we utilize a customized diffractive optical element (DOE) to redistribute the laser pulse energy from Gaussian to square-shaped Flat-Top profile to realize centimeter-scale low-damage micromachining on single-crystal 4H–SiC substrates. We systematically investigated the effects of processing parameters on the changes in surface morphology and composition, and an optimal processing strategy was provided. Mechanisms of the formation of surface nanoparticles and the removal of surface micro-burrs were discussed. We also examined the distribution of subsurface defects caused by fs laser processing by removing a thin surface layer with a certain depth through chemical mechanical polishing (CMP). Our results show that laser-induced periodic surface structures (LIPSSs) covered by fine SiO2 nanoparticles form on the fs laser-processed areas. Under optimal parameters, the redeposition of SiO2 nanoparticles can be minimized, and the surface roughness Sa of processed areas reaches 120 ± 8 nm after the removal of a 10 μm thick surface layer. After the laser processing, micro-burrs on original surfaces are effectively removed, and thus the average profile roughness Rz of 2 mm long surface profiles decreases from 920 ± 120 nm to 286 ± 90 nm. No visible micro-pits can be found after removing ~1 μm thick surface layer from the laser-processed substrates. 相似文献