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今年 10月 ,由中国建筑学会与华森建筑与工程设计顾问公司等单位联合主办的“2 0 0 0年中国建筑设计发展国际论坛”在深圳华夏艺术中心举行。这是华森公司为庆祝成立2 0周年为建筑界做的一件实事。两天中有近 30 0人参加了论坛。此次论坛邀请了中外专家 11人做主题报告 ,论题围绕建筑创作的各方面展开 :没有良性的设计市场 ,就无法产生好的建筑作品。叶如棠副部长的报告很大篇幅论及即将出台的设计市场管理的新措施 ,如 :“建筑工程设计招投标管理办法”提出了“概念设计”招投标的做法 ;提高设计费后对压价竞争的惩罚措施 ;查禁私下设计的… 相似文献
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本文提出了一种基于非晶态铌酸锌铋(a-BZN)介质材料的新型反熔丝器件并对其性能特征进行了研究。考察了a-BZN反熔丝器件的关态特性,选用从上至下的编程方向对反熔丝器件进行击穿,其击穿电压约为6.56V。获得了a-BZN反熔丝器件的关态电阻,约为1GΩ。表征分析了击穿后的a-BZN反熔丝器件的表面形貌。研究了a-BZN反熔丝器件的编程特性以及编程后的开态特性,结果表明a-BZN反熔丝器件所需编程时间约为0.46ms,编程后其开态电阻约为26.1Ω。对比分析了a-BZN反熔丝器件与结晶态铌酸锌铋(cp-BZN)反熔丝器件和栅氧反熔丝器件在性能特征等方面的差异。 相似文献
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词向量和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)能够识别语义和时序信息,在自然语言识别方面中取得了巨大成功。同时,代码运行时产生的API调用序列也反映了代码的真实意图,因此我们将之应用于恶意代码识别中,期望在取得较高正确率的同时减少人工提取和分析代码特征工作。然而仍然存在三个问题:1)不少恶意代码故意通过随机混合调用敏感API和非敏感API破坏正常的上下文,对这两种API同等对待可能产生漏报;2)为尽可能全面收集代码行为,代码运行期间产生的API序列长度较长,这将导致RNN学习时间过长;3)经典RNN常用的softmax分类函数泛化能力不强,准确率有待提高。为了解决上述问题,本文提出了一种基于分片RNN(Sliced Recurrent Neural Network,SRNN)的敏感高效的恶意代码行为检测架构SEMBeF。在SEMBeF中,我们提出了一种安全敏感API权重增强的敏感词向量算法,使得代码表示结果既包含上下文信息又包含安全敏感权重信息;我们还提出了一种SGRU-SVM网络结构,通过并行计算大幅降低了因代码API调用序列过长引起的训练时间过长的问题,提高了检测正确率;最后针对样本平衡和网络模型超参数选择问题进行了优化,进一步提高了检测正确率。本文还实现了SEMBeF验证系统,实验表明,与其他基于经典词向量和RNN的深度学习方法以及常用的机器学习方法相比,SEMBeF不仅检测正确率最高,训练效率也得到了显著提升。其中,检测正确率和训练时间分别为99.40%和210分钟,与传统RNN相比,正确率提高了0.48%,训练时间下降了96.6%。 相似文献
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针对国产锗硅异质结双极晶体管(SiGe HBTs),采用TCAD仿真,建立SiGe HBT单粒子效应三维损伤模型,研究重离子成角度入射SiGe HBT时单粒子效应电荷收集的关键因素。选择几个典型入射位置和不同入射角度进行数值仿真,通过分析器件结构和仿真结构来研究电荷收集机制。结果表明,无论是离子入射位置如何,只要离子径迹穿过器件的灵敏体积,就会引起大量电荷收集。电荷收集量不仅与离子径迹在SiGe HBT敏感体积内的长度有关,同时也受到浅槽隔离以及离子径迹和电极之间的距离的影响。此项工作对SiGe HBT空间实际应用,并进一步提出加固方案提供了理论依据。 相似文献