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为了研究不同压力和不同模板对InAlN薄膜外延生长的影响,分别选取以GaN为模板时生长压力为4.00、6.67和13.33 kPa,压力为4.00 kPa时模板为GaN和A1N这两组条件进行实验比较.研究发现,随着生长压力的增加,样品中In含量降低,样品的粗糙度则随压力的增加而增大;压力为4.00 kPa时,分别以摇摆曲线半高宽(FWHM)为86.97”的AIN和224.1”的GaN为模板,发现A1N模板上生长的InAIN样品(002)和(102)峰的FWHM值及表面粗糙度比上述GaN为模板生长的InAlN样品都要小很多.综合以上结果可初步得知:降低压力可以优化InAlN薄膜的表面形貌,增加In组分含量;采用高质量的AIN作模板能生长出晶体质量和表面形貌都比较好的InAlN薄膜. 相似文献
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对广电业旗下各网络电视台而言,视频网站数据挖掘技术至关重要,有效的视频挖掘技术除了可以优化在视频内容制作和利用,并可向用户提供更多符合其访问习惯的内容,改善网站整体的友好度并提高网站访问量。本文提出了适用于视频网站的数据挖掘系统模型,并以上海电视台所属的"看看新闻网"数据挖掘系统为例介绍视频网站数据挖掘系统的实际构建。 相似文献
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Co-training算法要求两个特征视图满足一致性和独立性假设,但是,许多实际应用中不存自然的划分且满足这种假设的两个视图,且直接评估两个视图的独立性有一定的难度.分析Co-training的理论假设,本文把寻找两个满足一致性和独立性特征视图的目标,转变成寻找两个既满足一定的正确性,又存在较大的差异性的两个基分类器的问题.首先利用特征评估函数建立多个特征视图,每个特征视图包含足够的信息训练生成一个基分类器,然后通过评估基分类器之间的差异性间接评估二者的独立性,选择两个满足一定的正确性和差异性比较大的基分类器协同训练.根据每个视图上采用的分类算法是否相同,提出了两种改进算法TV-SC和TV-DC.实验表明改进的TV-SC和TV-DC算法明显优于基于随机分割特征视图的Co-Rnd算法,而且TV-DC算法的分类效果要优于TV-SC算法. 相似文献
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闪光接触焊“灰斑”的得名是由宏观观察焊缝断口,其缺陷的光学及形貌的特征是较周围正常区域更灰暗,无光泽且平坦光滑小平面而,定义的[1,2]。近年来人们用扫描电镜观察灰斑形态归纳为二类形态:一类为平浅等轴韧窝中有夹杂;另一种为纤维鳞片状拉长孔坑FeO型灰斑。[3,4]。我们对约200个灰斑试样进行观察,归类,分析的基础上,认为灰斑有五种不同的形态,并对成因做了分析。第一种形态灰斑为平浅光滑的等轴韧窝,部份韧窝中有夹杂(图1)。用电子探针和X光衍射得知灰斑区域是2Fe和Si,Al,Mn氧化物或其盐类组成。由化学热力学观点分析[2],对应灰斑形成的机理是在焊接过程中打弧造成局部区域温度过高形成深火口而且在高温时间过长使Mn;Si;Al参加置换Fe和 相似文献
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在室温和液氮温度下对不同层厚的GaAs/AlAs短周期超晶格在0—50kbar范围内进行了静压光致发光研究。在导带最低能级为类Γ态能级(Ⅰ类超晶格)和类X态能级(Ⅱ类超晶格)两种情况下都得到了类Γ态能级与类X态能级差随层厚的变化。首次直接观察到室温、常压下(GaAs)_(11)(AlAs)_(11)超晶格中类Γ态能级与类X态能级发生交叉。从发光峰的强度随压力的变化求得室温下在类Γ态能级与类X态能级恰好交叉的压力下类X态电子和类Γ态电子到价带空穴的跃迁几率之比从(GaAs)_(17)(AlAs)_(17)的1.4×10~(-4)逐渐增加到(GaAs)_6(AlAs)_6的4.6×10~(-3)。表明类Γ态和类X态间的混合较弱。对实验结果进行了简短的讨论。 相似文献