4H-SiC(0001)硅面原子级平整抛光方法

以4H-SiC(0001)面Si面为加工对象,提出了一种可以快速获得平整、无损伤表面的化学机械抛光方法。先在复合铜、锡盘上对2英寸(1英寸=2.54 cm)的SiC晶片进行机械抛光,去除研磨造成的损伤层和划痕,最后用特殊的抛光液进行化学机械抛光。用微分干涉显微镜和原子力显微镜观察晶片表面形貌的变化,观察结果显示,经3 h抛光后晶片的表面粗糙度状况得到了明显的改善,表面没有观察到划痕,表面粗糙度值达到了0.1 nm以下,并且出现规则排列的原子台阶构型,达到了原子级平整。实验研究了抛光液组成对抛光效果的影响,在最优的条件下,化学机械抛光的去除速率约为387 nm/h。     

一种基于博弈的联盟组网方法

针对缺乏有效联盟收益分配机制,导致发送端拒绝协作,同时发送信号,造成接收端信号重叠,该文提出一种基于博弈的安全联盟组网方法。首先,将协作博弈机制中的收益分摊机制引入安全联盟组网自适应形成方法,建立发送端联盟组网模型。然后,为实现联盟方式组网,基于博弈方法将联盟组网相比非联盟时增加的总安全速率作为可转移的收益函数,平均分配给组网内各个发送端;之后,发送端遍历所有可能形成的联盟组网,得到均摊收益最大的联盟组网方式;最后,发送端自适应形成该联盟组网,无需发送信号或相同需求下窃听信道条件最坏的发送端发信号,其余所有发送端通过发送人工噪声进行协作。仿真分析验证了该方法的公平性和有效性,当发送端功率等于20 mW时,高斯信道下的网络平均安全速率相比初始状态提高1.8 。     

一种基于两次报价博弈机制的安全中继选择方法

无线网络中,中继转发数据需要消耗自身的能量和计算资源,具有自私性。针对中继自私性导致数据发送中断、源节点安全速率降低的问题,提出了一种基于两次报价博弈机制的无线网络安全中继选择方法。该方法引入虚拟货币的形式鼓励和规范不同节点间的转发关系,并提出基于虚拟货币衡量的两次报价竞争博弈机制,中继根据转发数据所需消耗的能量等成本决定其报价,所有中继将提供的安全速率进行标价,并且中继两次报价的占优策略均为上报真实成本才能获得源节点支付的报酬,源节点根据中继所提供的安全速率和报价的多少选择使其安全速率增益最大的中继。仿真和分析表明,发送功率为15mW的功率条件下,相比传统方法,文章方法的安全速率提高40%。     

石英缝管火焰原子吸收光谱法测定茶叶中的痕量铅

设计并自制了石英缝管装置,用以辅助火焰原子吸收光谱法测定茶叶中的痕量铅。对铅的测量灵敏度较常规火焰原子吸收法提高了9倍以上,检出限低达0 02μg/mL。装置简单,方法简便,有效地降低了对测量灵敏度较低的组分的富集要求,提高了分析结果的可靠性。     

一种甲苯磺酸盐核磁共振谱峰归属与晶体制备

通过两步有机反应制备出4-N,N-二甲胺基-4’-N’-甲基-氮杂茋的对甲苯磺酸盐(DAST)粉体,并利用重结晶法进行提纯。通过DAST的二维核磁共振(2D NMR)中同核相关谱(correlated spectroscopy,COSY)、异核单量子相干谱(heteronuclear single-quantum coherence,HSQC)和异核多键相关谱(heteronuclear multiple-bond correlation,HMBC)进行表征,实现了1H和13C NMR谱峰的完全归属,确证了DAST分子结构。使用经提纯后的DAST粉体配制其甲醇溶液,通过溶液降温法自发成核过程生长出尺寸为(1~3)mm×(1~3)mm×(0.3~0.6)mm的DAST晶体。     

不同热稳定剂复配体系对PVC热稳定性的影响

以硬脂酸钙、硬脂酸锌和1,3-二甲基-6-氨基脲嘧啶进行复配，采用静态热老化法、刚果红法、转矩流变仪法、热重分析法对不同比例复配的复合型PVC热稳定剂的热稳定性进行研究。结果表明：当热稳定剂的配方Cast₂、Znst₂、DMAU的复配比例为3:1:2时，该复合热稳定剂呈现出较好的热稳定性、白度、润滑性与抗热降解能力，能有效达到PVC热稳定剂的目的。     

为计量事业可持续发展提供人才智力保障——改革开放40周年中国计量院人才工作回顾

正"国以才立、政以才治、业以才兴",人才是事业发展最可宝贵的财富,人才始终是决定事业成功的关键因素。中国计量科学研究院(以下简称"中国计量院")历来高度重视人才工作和人才队伍建设,把发现人才、培育人才、选拔人才、凝聚人才作为自身发展的重要使命。改革开放以来,中国计量院不断改进和加强党对人才工作的领导,聚焦现代化国家计量院建设和计量事业发展,锐意进取,改革创新,着力营造和改善有利于人才成长的政策环境,积极建立健全支撑创新、服务创新的人才保障机制,人才工作取得了显著的成绩。     

卷积神经网络在纺织及服装图像领域的应用

随着大数据时代的到来,作为类脑计算领域的一个重要研究成果,卷积神经网络(convolutional neural net-works,CNNs)已广泛应用于多个领域.与传统机器学习相比,卷积神经网络拥有更复杂的网络结构和更多隐藏层,有更强的特征学习和特征表达的能力,已被较好地运用处理多个大规模分类识别任务.目前纺织服装行业大量丰富的图像数据正好迎合了它的应用,已经有许多纺织服装图像领域的研究运用卷积神经网络技术,并取得了较好的效果.梳理了卷积神经网络运用在图像分类和目标检测两方面的主要经典网络结构,并分别介绍了这些网络为更好地应用于纺织服装领域而进行的改良与创新,最后结合现阶段发展给出未来可以运用的理论方向.     

电子电气产品中有害物质检测方法实践(上)

欧盟RoHS指令实施以后，欧盟内部和国际组织至今未出台相应标准或指导，一些技术难题需要解决，如X射线检测、PBBs和PBDEs检测．六价铬检测以及机械拆分等问题。针对这些问题，介绍了电子电气产品中有害物质检测的经验。     

PVT法同质籽晶AlN晶体生长

为了获得高质量AlN晶体,通过物理气相传输(PVT)法,采用AlN籽晶进行AlN晶体生长,并通过双温区加热装置对衬底与原料之间的温差进行调节。研究结果表明,籽晶形核阶段,随着AlN籽晶与原料顶温差的减小,AlN的形核机制呈现三种模式,分别为岛生长模式、畴生长模式和螺旋位错生长模式;晶体生长阶段,通过增加AlN籽晶与原料顶温差来提高晶体生长速率,采用10℃/h的变温速率将温差从10℃增加为30℃时,AlN晶体生长模式不变,仍然保持螺旋位错生长模式,该生长模式下获得的AlN晶体结晶质量最高,(0002)面摇摆曲线半峰宽(FWHM)约为55 arcsec。