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使用匀胶法在ITO衬底上制备不同质量配比的聚乙烯基咔唑(PVK)/8-羟基喹啉铝(Alq3)复合薄膜,分别利用AFM和四探针法测量分析薄膜的成膜性能、表面形貌与低磁场强度电阻特性,研究分析在磁场下有机薄膜电阻效应的机理。研究发现PVK和Alq3的质量配比为4∶1时,PVK/Alq3材料成膜性好,薄膜表面均匀,电阻变化率达到-30.58%。分析其机理是外加磁场增强了薄膜内载流子的自旋极化,从而增加了极化子和单线态激子的形成概率。形成概率的增加提高了薄膜内载流子的迁移率,进而减小了薄膜的电阻值,导致了薄膜的电阻效应。 相似文献
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扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter, EKF)的准确性依赖于观测的质量、观测对象的非线性程度及动态模型的准确性. 该方法通常假设其动态模型是不变的, 而且默认为非线性程度较弱, 这些在实际的车辆运动中都是不可靠的处理方式. 本文提出了一种利用最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine, LSSVM)的技术增强扩展卡尔曼滤波的新算法. LSSVM改进后的EKF算法(LSSVM-EKF)一定程度上弥补了EKF处理强非线性问题的不足; 而且可以自适应地估计历史数据的动态建模偏差, 并使用估计偏差来补偿动态模型. 开发了一种引入Allan方差的K折交叉验证方法来确定LSSVM的训练参数; 将动态模型偏差通过有限数据集与LSSVM一起训练; 并引入无损变换将LSSVM与EKF进行了集成. 为了验证算法, 最后设计了车载试验, 并采用列车数据验证了文中所提的方法, 结果表明LSSVM-EKF可以较好地适应实际车辆运动环境, 可以提供一种可用的车辆定位方法. 相似文献
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105.
随着深度学习应用的愈发广泛,针对深度学习模型的安全性研究也变得至关重要.在商业应用中,深度学习的模型往往处于应用的底层,一旦对底层模型攻击成功,可能会给商业应用带来巨大的损失.好的攻击算法可以很好的对深度学习模型进行风险评估,从而避免损失.针对实际场景中存在的Hard-label问题,现存算法解决此问题都需要上万次查询,具有很高的攻击成本,提出了FastGBA(fast geometric boundary attack)攻击算法:一种在样本空间内针对决策边界进行几何探测的攻击算法,初始从具有较大扰动的对抗样本出发,进行二分逼近至决策边界附近,最终在决策边界附近进行邻域几何探测来缩短样本距离.FastGBA攻击算法在4个深度学习模型上同SurFree攻击算法以及HSJA(hop skip jump attack)攻击算法进行了对比实验,在查询次数不超过500次,中等扰动(L2距离
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目的 针对激光熔覆制备IN625高温合金涂层时易产生缺陷和元素偏析进而导致合金性能下降的问题,提高增材制造IN 625高温合金的力学性能。方法 在激光熔覆IN 625涂层的过程中施加超声振动辅助,通过物相检测和微观组织观测研究超声功率对涂层物相种类和晶体尺寸的影响;通过分析析出相含量、分布方式及析出形态,研究超声功率对元素偏析的影响;通过对显微硬度、高温耐磨性进行测试,研究超声功率对涂层力学性能的影响。结果 施加超声前的涂层组织主要为方向杂乱的粗大枝晶,施加超声后的涂层物相组成未发生明显变化,但枝晶内亚晶排列紧密且尺寸明显减小;施加超声振动后的涂层析出相尺寸减小、含量下降,其中Laves相含量在施加超声后降幅较大,表明超声振动可以抑制Nb、Mo等元素的偏析;施加超声振动后涂层的显微硬度提高,磨损率明显下降,磨损机制由原来的表面疲劳磨损、黏着磨损和磨粒磨损的复杂磨损转变为磨粒磨损、黏着磨损的简单磨损。结论 施加超声辅助可以有效细化IN 625涂层组织,并抑制Laves相的析出,提高涂层的硬度和耐磨性。 相似文献
107.
本文介绍一种集成了以太网(Ethernet)接口的PLC,它支持TCP/IP通讯协议,可在线编程、调试、并可以组成传统PLC难以实现的低成本控制网络,实现了对整个分布式系统的远程综合控制和管理。 相似文献
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江阴兴澄钢铁有限公司在 1 0 0tUHPEAF LF(VD) CCM生产线上生产的GCr1 5轴承钢 ,2 0 0 1年平均氧含量达到 7.3 5× 1 0 - 6 ,最好水平达到4 3× 1 0 - 6 ,在国内处于领先水平 ,见表 1。表 1 兴澄钢铁公司轴承钢材氧含量水平Table 1 OxygencontentinfinishedbearingsteelproductatXingcheng年份生产量 t 平均氧含量 × 10 -6最低氧含量 × 10 -62 0 0 1年 13932 2 7.354 .32 0 0 2年 1~ 3月 4 0 5587.4 0 4 .51 轴承钢生产工艺流程兴澄钢铁公司GCr1… 相似文献
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