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采用阵列碳纳米管作为模板制备出了SiC纳米晶/非晶复合纳米纤维(以下称SiC纳米纤维),并对其晶体结构、形貌和精细结构使用X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)和高分辨透射电子显微镜(HR-TEM)进行了表征.比较了SiC纳米纤维和碳纳米管模板的场发射性能,研究了SiC纳米纤维直径的变化对其绝对场增强因子的影响.结果表明:SiC纳米晶/非晶复合纳米纤维具有特殊的"树状"结构,顶端及"树枝"中分布着大量的SiC纳米晶粒.SiC纳米晶粒以及特殊的分支结构增强了SiC纳米纤维的场发射性能,开启场强低至1.1 V/μm,仅为相同直径碳纳米管模板的1/2.随着SiC纳米纤维直径的减小,绝对场增强因子β0呈明显增大趋势. 相似文献
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卫星导航差分RTK(Real Time Kinematic)定位方法的定位精度极易受到载波相位整周模糊度固定算法的影响,在模糊度固定失败的情况下,差分RTK定位将出现大幅偏差.针对该问题,基于Jerk模型提出了一种利用Kalman滤波修正差分RTK定位坐标的方法.在传统Jerk模型基础上,将卫星导航系统输出的载体运动速度信息引入状态空间模型的观测方程.基于扩展状态空间模型,利用Kalman滤波器实时修正载体的位置坐标.半实物仿真表明,所提方法能大幅改善卫星导航差分RTK定位精度. 相似文献
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为了解决基于集中式算法的传统物联网数据分析处理方式易引发网络带宽压力过大、延迟过高以及数据隐私安全等问题,该文针对弹性网络回归这一典型的线性回归模型,提出一种面向物联网(IoT)的分布式学习算法。该算法基于交替方向乘子法(ADMM),将弹性网络回归目标优化问题分解为多个能够由物联网节点利用本地数据进行独立求解的子问题。不同于传统的集中式算法,该算法并不要求物联网节点将隐私数据上传至服务器进行训练,而仅仅传递本地训练的中间参数,再由服务器进行简单整合,以这样的协作方式经过多轮迭代获得最终结果。基于两个典型数据集的实验结果表明:该算法能够在几十轮迭代内快速收敛到最优解。相比于由单个节点独立训练模型的本地化算法,该算法提高了模型结果的有效性和准确性;相比于集中式算法,该算法在确保计算准确性和可扩展性的同时,可有效地保护个体隐私数据的安全性。 相似文献
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