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网络技术层出不穷,SDN是近几年涌现出的新技术,其核心技术OpenFlow通过将网络设备控制面与数据面分离开来,从而实现了网络流量的灵活控制,是下一代网络发展的趋势.随着对SDN研究的深入,也涌现出了越来越多的SDN相关专利申请.因此,基于DWPI数据库对涉及该技术的申请情况进行分析,各个公司可以在分析结果的基础上对公司的专利进行更合理的布局. 相似文献
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黑索今基含铝炸药烤燃实验和数值模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
含铝(Al)炸药在烤燃过程中,Al粉会改变炸药内部传热机制从而影响炸药热反应,因此需要研究含Al炸药热反应特征。采用多点测温烤燃法,对压装黑索今(RDX)/石蜡(WAX)(96/4)炸药进行了烤燃实验,获得了炸药内部不同位置处温度变化;结合数值模拟计算,标定了RDX炸药反应动力学模型参数;分别采用多点测温烤燃法和烤燃弹法,对压装RDX/Al/Binder(60/31/9)和熔铸梯恩梯(TNT)/RDX/Al(60/24/16)两种含Al炸药进行了烤燃实验,获得了炸药内部温度变化及点火时间。建立含Al炸药热反应计算模型,计算分析了炸药热反应特征。对RDX/Al/Binder考虑了Al粉的吸热和热传导;对TNT/RDX/Al考虑了相变及多步热分解反应,并采用多组元网格单元计算法同时考虑Al粉的吸热;对炸药烤燃实验进行了数值模拟计算,通过与实验结果比较验证了计算结果的准确性。研究结果表明:Al粉的加入会加快压装RDX/Al/Binder(60/31/9)含Al炸药内部的传热速率,缩短其点火时间,降低炸药热安全性;Al粉的加入对铸装TNT/RDX/Al(60/24/16)含Al炸药的传热过程没有显著影响。 相似文献
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本文基于GaAs肖特基势垒二极管以及混合集成电路工艺,对太赫兹固态倍频和检测技术开展了研究.文章结合肖特基势垒二极管物理结构,采用电磁场仿真软件和电路仿真软件相结合的综合分析方法,对各模块电路进行优化设计,研制出了高倍频效率的倍频源和高灵敏度的检测器(检波器和谐波混频器).0.15THz检波器测得最高检波电压灵敏度1600mV/mW,在0.11~0.17THz灵敏度典型值为600mV/mW,切线灵敏度优于-29dBm.0.15THz二倍频器测得最高倍频效率7.5%,在0.1474~0.152THz效率典型值为6.0%.0.18THz二倍频器测得最高倍频效率14.8%,在0.15~0.2THz效率典型值为8.0%.0.15THz谐波混频器测得最低变频损耗10.7dB,在0.135~0.165THz变频损耗典型值为12.5dB.0.18THz谐波混频器测得最低变频损耗5.8dB,在0.165~0.2THz变频损耗典型值为13.5dB,在0.21~0.24THz变频损耗典型值为11.5dB. 相似文献
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为减小激光自混合干涉位移传感器测量误差,提 出了基于小波分析的自混合干涉信号 处理方法。在进行全相位快速傅里叶变 换(FFT)解调相位之前,利用离散小波分解、重构去除自混合干涉归一化信号的奇异点 ,有效降低调制电流斜率突变引入的高次 谐波干扰,同时去除高频随机噪声干扰。简述了自混合干涉位移测量原理,介 绍了基于小波分析的自混合干涉信号处理算法原理并进行了算法仿真,采用数值仿 真分析了系统反馈水平及调制参数对测量误差的影响,利用压 电陶瓷(PZT)对自混合干涉位移测量系统进行标定。结果表明,位移测量误差减小到2.45nm。应用小波分析处理干涉信号可减小激光自混合干涉位移传感器的 测量误差。 相似文献
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Different living environments of cancer samples lead to different molecular mechanisms of cancer development, which in turn leads to different cancer subtypes. How to identify cancer subtypes is a key issue for the realization of precision medicine. With the development of high-throughput technologies, multi-omics data which can better understand different causes of cancer have emerged. However, the current methods of analyzing cancer subtypes using multi-omics data is mostly derived from population cancer sample data and ignores the differences between different cancer samples. Therefore, the joint analysis of multi-omics based on a single sample may reveal more information about the differences between individual cancers. A strategy for identifying cancer subtypes is proposed based on Single-sample information gain (SSIG) which construct sample feature matrix by considering the heterogeneity of sample. Applying this strategy to current popular subtype identification methods, cancer subtypes can be identified more accurately and the mechanism of cancer can be found from the perspective of a single sample. By comparing different methods in different clustering measure, and using survival analysis, it is shown that SSIG is more suitable for cancer subtype identification than the original multi-omics data, and it is easier to mine the cancer subtype classification mechanism hidden behind the data. 相似文献
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