硼扩散源及其在半导体器件中的应用

在半导体器件工艺中,多数情况是在硅衬底中掺 p 型或者 n 型杂质形成 pn 结。而最基本的 pn 结形成方法,一般采用杂质的热扩散法。通常,这种扩散工艺是由预沉积和再扩散两步工序组成的。首先是预沉积工序,它是在硅表面形成浅的高浓度杂质扩散区,其次是再扩散工序,它是使结更深地向硅衬底内推进,控制表面杂质浓度。认为控制了这个杂质浓度和结深就确定了半导体器件的性能,这种说法也并不过分。而且还可以说,预沉积将大大影响扩散的好坏。因此,本文简要说明一下关于预沉积中 p 型杂质(硼)扩散源的情况。同时,介绍一下最近 Owens-Illinois 公司研究的新的硼扩散源“Boro+~(TM)”(以下省略 TM)的优点。     

采用气体等离子体制作掩模

一、引言最近,气体等离子体被用于大规模集成电路制片工艺中,其实用性已有许多报导,另外,在照相制版工艺使用的光掩模的制作上也采用气体等离子体,并研究了把工艺的一部分干式化。本报告发表了在使用气体等离子体制作掩模工艺中(尤其是关于图形尺寸的精度和图形缺陷发生率、其曝光条件以及腐蚀条件的依赖关系)的研究结果。     

一种应用启动负荷录波波形分析保护极性的新方法

针对新建电厂不能及时向常规测试仪器提供足够的负荷而造成保护极性正确性无法确定的问题,提出了一种应用启动负荷录波波形分析保护极性的新方法。该方法利用录波波形的时间关系推导电气变量之间的角度关系,即将电压、电流峰值录波标定的时间差换算为相位角,从而判断保护极性的正确性。试验结果表明,该方法简单、实用。     

基于构造导向滤波的多道反褶积方法及应用

传统线性反褶积方法无法大幅度提高地震资料的分辨率,因此逐渐被非线性的稀疏反褶积方法替代。然而大多数非线性反褶积方法是基于单道反演的,没有考虑道与道之间的空间结构关系,得到高分辨率的结果容易产生横向不一致或者不连续问题,而且当地震资料品质较差时,单道反演方法的结果很不稳定。为此,提出一种基于数据驱动和反演策略的多道反褶积方法,即从地震数据本身出发,利用局部倾角获取构造信息,构建构造导向滤波算子,再将其作为正则化算子引入稀疏多道反褶积中,通过分裂Bregman优化算法求解得到稀疏反射系数系列,在提高分辨率的同时,改善了传统非线性反褶积结果的空间连续性。模型试验和实际地震资料处理结果验证了该方法的有效性和实用性。     

带塔楼高层建筑在地震时的动力反应

本文研究带塔楼的高层建筑在地震时的动力反应,给出这类塔楼的简化计算方法。进行了三个带塔楼建筑的有机玻璃模型的振动台试验,试验中输入周期波和EI Centro地震波,实测了不同情况下塔楼的顶部和底部反应加速度值,试验结果与计算分析基本一致。     

光电复合热水取暖控制器的研制

开发设计了一种利用太阳能热并能用电补充加热的光电复合热水取暖控制器,该控制器具有水箱水位、水温的显示和检测功能,并可根据需要随意设定水位、水温、最关键的是其具有漏电检测保护功能,本文阐述了控制器的工作原理及特点,介绍了它的硬件实现和软件设计。该装置试运行已经取得了成功。     

ENSO对合肥市生态环境变化的影响

以长江中下游的合肥市为研究区,使用RSEI模型对合肥市1981年—2016年的ENSO事件前后生态环境进行评价,获取对应ENSO时序的生态环境变化,最后通过拟合ENSO指数与区域综合生态变化值的数学关系,分析ENSO对区域生态环境的影响模式.结果显示,合肥市1981年—2016年的各次ENSO事件前后,生态环境综合变化...     

酚醛树脂生产废水中酚的络合萃取及资源化处理

采用离心萃取器对高浓度含酚废水进行萃取处理-反萃取处理。分别研究萃取剂组成、相比对萃取率的影响,并对萃取剂的重复使用进行了实验。结果表明,30%TBP-煤油为萃取剂、相比3∶1、转速为3500 r/min、单级离心萃取后,萃取率达99.69%,该萃取体系在萃取和反萃过程中可循环使用。     

嵌入式深度神经网络高光谱图像聚类

目的 高光谱图像的高维特性和非线性结构给聚类任务带来了"维数灾难"和线性不可分问题，以往的工作将特征提取过程与聚类过程互相剥离，难以同时优化。为了解决上述问题，提出了一种新的嵌入式深度神经网络模糊C均值聚类方法（EDFCC）。方法 EDFCC算法为了提取更加有效的深层特征，联合优化高光谱图像的特征提取和聚类过程，将模糊C均值聚类算法嵌入至深度自编码器网络中，可以保持两任务联合优化的优势，同时利用深度自编码器网络降维以及逼近任意非线性函数的能力，逐步将原始数据映射到潜在特征空间，提取数据的深层特征。所提方法采用模糊C均值聚类算法约束特征提取过程，学习适用于聚类的高光谱数据深层特征，动态调整聚类指示矩阵。结果 实验结果表明，EDFCC算法在Indian Pines和Pavia University两个高光谱数据集上的聚类精度分别达到了42.95%和60.59%，与当前流行的低秩子空间聚类算法（LRSC）相比分别提高了3%和4%，相比于基于自编码器的数据聚类算法（AEKM）分别提高了2%和3%。结论 EDFCC算法能够从高光谱图像的高维光谱信息中提取更加有效的深层特征，提升聚类精度，并且由于EDFCC算法不需要额外的训练过程，大大提升了聚类效率。     

解读高中物理教学中的图像法

课改高中物理新教材情景图片的丰富多彩,更多教师在物理教学中对情景的设计和运用越发重视。在物理教学中常采用图像方法,把物理现象或物理量之间的关系表示出来,它能将物理状态、物理过程、物理情景以直观的方式呈现在我们面前。我从以下四部分说明,1、从学生熟悉的x—y图像出发并赋予其新的物理量,应从五点人手研究使其关系变的简单化;2、让学生对课本中的图像给予高度的关注,因为图像使枯燥的文字变的明朗化,3、是让学生通过画情景图使问题变的直观化;4、实验中运用图像使得自变量与因变量的关系清晰化。