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基于对40Cr钢淬火后与经热机械处理超高碳钢1.6% C-UHCS电场作用下超塑性焊接可行性的分析,在非真空、无保护气氛下,进行了电场作用下1.6% C-UHCS/40Cr的超塑性焊接工艺试验.结果表明,当施加试样接正极、环状电极接负极的电场时,可明显提高40Cr钢淬火后与经热机械处理超高碳钢1.6% C-UHCS的超塑性焊接效果.与不加电场相比,当两者在外加电场+3 kV/cm、预压应力56.6 MPa、焊接温度780℃、初始应变速率1.5×10-4/s的条件下,经20 min超塑性焊接,接头强度提高26.8%. 相似文献
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基于机器视觉的原理,在所设计的实验平台上对高速、高加速度IC芯片粘片机并联焊头机构的定位精度进行了测量,测量和处理方法具有简单、容易实现及成本低的优点。实验结果表明:拾片和焊片时定位精度分别达到28.4、18.1μm,满足IC芯片粘片机工作的需要。 相似文献
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随着液晶显示系统在手持设备中的广泛应用,低功耗已经成为液晶显示控制器芯片设计的重要目标。本文从体系结构层次讨论了液晶显示控制器的低功耗设计方案,主要包括系统时钟分配和显示数据压缩两个方面。功耗分析结果表明,这两种设计技术极大降低了芯片的功耗。 相似文献
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聚类作为数据挖掘和机器学习中最基本的任务之一,在各种现实世界任务中已得到广泛应用.随着深度学习的发展,深度聚类成为一个研究热点.现有的深度聚类算法主要从节点表征学习或者结构表征学习两个方面入手,较少考虑同时将这两种信息进行融合以完成表征学习.提出一种融合变分图注意自编码器的深度聚类模型FVGTAEDC(Deep Clustering Model Based on Fusion Varitional Graph Attention Self-encoder),此模型通过联合自编码器和变分图注意自编码器进行聚类,模型中自编码器将变分图注意自编码器从网络中学习(低阶和高阶)结构表示进行集成,随后从原始数据中学习特征表示.在两个模块训练的同时,为了适应聚类任务,将自编码器模块融合节点和结构信息的表示特征进行自监督聚类训练.通过综合聚类损失、自编码器重构数据损失、变分图注意自编码器重构邻接矩阵损失、后验概率分布与先验概率分布相对熵损失,该模型可以有效聚合节点的属性和网络的结构,同时优化聚类标签分配和学习适合于聚类的表示特征.综合实验证明,该方法在5个现实数据集上的聚类效果均优于当前先进的深度聚类方法. 相似文献
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该文提出了字移编码和CRC校验技术的文本内容认证的脆弱型文本数字水印方案。通过使文本行内字符发生平移,即利用字间距的变化嵌入需要的水印信息。采用这种编码,首先是利用循环冗余检测技术(CRC)来求得该字符串的特征,然后是利用相邻字符之间的距离可以各不相同来得以实现。在水印检测时,通过重新计算CRC的余式,可以检测到文本是否遭受篡改。通过进一步的研究还可以发现,该方案不但可以以很高的精度检测到文本发生的篡改并能进行高精确度的定位,而且该方案还能将篡改进行分类:增加、删除和修改。 相似文献
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