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目的 制备15 nm的(AlCrTaTiZrMo)N六元高熵合金氮化物薄膜,并对其扩散阻挡性能进行表征。方法 使用直流磁控溅射设备在单晶硅上沉积(AlCrTaTiZrMo)N高熵合金氮化物薄膜,然后在薄膜上沉积150 nm的Cu,形成Cu/(AlCrTaTiZrMo)N/Si结构。在600 ℃下,对该结构进行不同时间的退火处理,使用X射线衍射仪(XRD)、四探针测试仪(FPP)、原子力显微镜(AFM)和场发射扫描电子显微镜(FESEM)研究薄膜成分及退火时间对薄膜组织结构、表面形貌、方块电阻的影响,研究其扩散阻挡性。结果 高熵合金氮化物薄膜与基体Si和Cu的结合性较好。沉积态高熵合金氮化物薄膜为非晶结构,表面光滑平整,方块电阻阻值较低。在600 ℃下经1 h退火后,薄膜仍为非晶结构,表面发生粗化。随着退火时间增加,5 h退火后,结构中出现少量纳米晶,大部分仍为非晶,表面粗糙度增加。退火7 h后,结构没有发生变化,仍为非晶包裹纳米晶结构,Cu表面生成部分岛状物,方块电阻阻值仍然较低,且无Cu-Si化合物生成,证明(AlCrTaTiZrMo)N高熵合金氮化物薄膜在长时间退火处理后,仍能保持良好的铜扩散阻挡性。结论 15 nm的(AlCrTaTiZrMo)N高熵合金氮化物薄膜在600 ℃下退火7 h后,其非晶包裹纳米晶的结构能有效阻挡Cu的扩散,表现出了优异的热稳定性与扩散阻挡性。 相似文献
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利用上下文视觉显著性,探讨了格子、星形和点状色织物瑕疵检测的方法。针对色织物织物背景和瑕疵的对比度和分布特点,提出一种融合主成分分析法和上下文视觉显著性的色织物瑕疵检测算法。针对几种不同图案和纹理的色织物以及5种不同类型的瑕疵进行检测验证。试验结果表明:该算法能够较好地抑制不同类型织物花纹背景,疵点平均检测准确率达92.2%。认为:本文所采用的算法在色织物瑕疵的自动检测应用上具有一定可行性。 相似文献
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144.
论述了毛细管电泳法的优点及在分离等众多领域的应用前景。阐述了毛细管电泳技术的分离模式、分离原理、联用技术及涂层技术。着重介绍了毛细管电泳介孔材料涂层技术的原理及应用,如涂层技术在毛细管电泳法分析过程中的研究及发展,在药物拆分、环境监测、临床检测等领域应用等。 相似文献
145.
六种市售禽蛋蛋清氨基酸主成分分析与综合评价 总被引:2,自引:0,他引:2
采用氨基酸比值系数法及主成分分析法对6种市售禽蛋蛋清的氨基酸水平和组成进行比较分析,以评价6种禽蛋的营养价值。结果表明,6种市售禽蛋蛋清均含有16种氨基酸且含量丰富,总氨基酸含量在8.977~11.926 mg/100g,其中方洪鲜鹌鹑蛋蛋清总氨基酸含量最高。画乡农聪明贝贝蛋、秦巴山土鸡蛋、秦巴山无公害鸡蛋和方洪鲜鹌鹑蛋蛋清必需氨基酸模式较为接近FAO/WHO必需氨基酸模式,必需氨基酸营养价值较高。主成分分析提取3个主成分并对6种市售禽蛋蛋清中氨基酸进行综合评价,结果表明鸟王五谷蛋综合质量最好,其次是方洪鲜鹌鹑蛋和秦巴山无公害鸡蛋。 相似文献
146.
目的: 探讨帕金森病( Parkinson's disease,PD)患者肠道症状(便秘)、结肠病理改变及肠源性内毒素(lipopolysaccharide,LPS)与PD的相关性,为寻找PD的早期标志物及发病机制提供理论及实验根据。方法: 通过便秘问卷及判别式分析对102例PD患者的便秘进行分型,多因素Logistic回归分析患者的便秘类型与PD患者年龄、运动症状病程、便秘病程的关系;6例早期伴严重便秘的PD患者给予结肠镜检测及结肠黏膜组织免疫组化检测;78例PD患者(无便秘23例和有便秘55例),空腹抽取外周血,鲎试剂动态浊度法检测外周静脉血LPS含量。结果:(1)102例PD患者中无便秘23例,有便秘79例。其中慢传输障碍型便秘(slow-transit constipation,STC),混合型便秘(mixture of the two,Mixed),进出口障碍型便秘(rectal evacuatory disorder,RED)分别为31例(39.24%)、33例(41.77%)和15例(18.99%)。(2)6例伴便秘的PD患者结肠黏膜均呈慢性炎症改变,伴有大量的CD+4细胞浸润。(3)78例PD患者中,LPS≥0.1 EU/mL 15例,0.01~0.1 EU/mL 29例,<0.01 EU/mL 34例;LPS增高与便秘相关(P<0.05)。结论: 便秘、结肠黏膜炎症及肠源性LPS诱发的慢性低度炎症与PD发生发展相关。 相似文献
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148.
花卉种类识别属于植物分类的重要分支之一,有着很高的研究和应用价值。但是,目前的花卉识别方法普遍存在着时间长、准确率较低的问题。针对这些问题,本文以花卉图像作为研究对象,首先选择Gabor滤波器对花卉图像进行纹理分析,然后采用改进后的LeNet-5和GoogLeNet神经网络模型对处理后的花卉图片分别进行特征提取,并对得到的两个不同的特征向量进行特征融合,以此进行花卉种类的识别和模型训练。为了验证模型的优劣,使用Tensorflow框架对实验进行仿真,基于混合卷积神经网络无论在泛化能力还是拟合能力上都有显著的提高。 相似文献
149.
150.