发射极电流集边效应理论的SPICE模拟验证

发射极电流集边效应是由晶体管基极电阻的自偏压引起的 ,描述该效应的微分方程早已建立 ,这里设计了一种用 SPICE验证精确解 /近似解的新方法 .结果表明 :近似解是在 V( x) VT 的前提条件下求得的 ,仅在弱注入区和中等注入区适用 ,不能给出在强注入区和极强注入区的归一化电位和电流密度的分布函数 ;相反 ,基于精确解的理论却能给出从弱注入区到极强注入区的归一化电位和电流密度的分布函数 ,且与用 SPICE模拟得到的结果吻合 .结论是 :从整体来看 ,精确解的理论比近似解的理论描述该效应要稍好一些 ,因为前者的适用范围比后者宽 .应当强调指出 ,该效应     

一种新的变分去噪模型定参方法

以全变分去噪模型为例,从梯度下降法解相应的欧拉方程着手,提出一种新的定参方法对图像进行去噪,根据新方法选取的参数,同时保证均值和方差估计式。且求解偏微分方程选取的初值不是噪声图像而是对噪声图像进行小波分解后,保留低频系数,只对高频系数设置阈值,再重构后的图像。根据新选取的初值对相应的偏微分方程进行差分迭代求解,数值仿真结果表明,该方法选取的初值具有更好的去噪效果。     

酒话

在极少写外稿的这两三年中,记载食趣的文章是个例外:悠悠地漫游在酸甜苦辣的往事回味之中,再随心所欲地信笔写去,实是一种恬静而轻松的享受。     

核桃原浆加工工艺及成分分析

以大理漾濞核桃为原料进行核桃原浆生产工艺条件及产品的蛋白质含量、可溶性固形物含量、酸碱值、总多酚含量等理化指标及菌落总数、大肠菌群微生物指标等进行了测定。结果表明:核桃仁得率为414.600 g/kg;核桃仁去皮最佳条件为自来水浸泡10 min后以1%的Na OH在60℃下浸泡5 min,自来水冲洗去皮;核桃乳胶体磨研磨的最佳工艺条件:常温、研磨时间为8min,研磨次数为2次;核桃乳均质实验的最佳工艺条件:常温,均质压力40 MPa,二次均质较佳;杀菌实验的最佳条件:用高压灭菌锅在121℃条件下灭菌15 min;制作核桃原浆的核桃仁选择除去外层褐色薄皮的核桃仁;带皮核桃仁总蛋白质含量为18.241 g/100 g、总多酚含量为14.602g/100 g;去皮核桃仁总蛋白质含量为17.313 g/100 g、总多酚含量为1.485 g/100 g;核桃仁磨浆最佳的固液比为1:8(g/g)、可溶性蛋白质得率6.18 mg/m L、可溶性固形物含量为2.0%。     

黑乳参多糖的分离和组成鉴定

通过木瓜蛋白酶酶解方法从黑乳参中提取粗多糖,再经H2O2脱色、乙酸钾除蛋白、柱层析后等程序后得到精制的酸性黏多糖。琼脂糖凝胶电泳试验表明该多糖为单一成分,经GPC法测定重均分子量为76008Da。黑乳参黏多糖中硫酸基、葡萄糖醛酸、氨基半乳糖、岩藻糖含量分别为28.08%、20.71%、15.38%、12.48%。     

柴达木盐湖综合开发试验成效显著

柴达木盆地东台吉乃尔盐湖综合开发试验取得显著成效。由中信国安锂业科技公司与青海昆仑集团联手 ,攻克了碳酸锂、硫酸钾、硼酸综合提取工艺。试产品经技术监督部门鉴定 ,质量达到国家一级品标准。据了解 ,青海省格尔木市从 2 0世纪 90年代初就在东台吉乃尔盐湖从事提锂试验 ,并进行了大量可行性研究 ,后来又与实力雄厚的中国国际信托投资公司合作 ,2家单位先后投入 4 60 0万元用于盐湖锂、钾、硼综合产品工业化生产试验。目前 ,碳酸锂、硫酸钾、硼酸工业化生产试验获得成功。据悉 ,中信今年准备投资 4亿元 ,依靠试验成果积极参与盐湖资源…     

人棉桃皮绉染整工艺探讨

人棉桃皮绉织物采用强捻纬坯布，在染整过程中，形成均匀美丽的绉纹，从而使人棉织物外观具有独特风格，提高人棉织物的产品档次和附加值。本文介绍了人棉桃皮绉织物的染色、印花、整理工艺，并对生产中的关键问题进行了分析讨论。     

“东西”“点心”和“秤星”

侨居南洋之侄偕旅港之甥首次同返闽省亲.一日,余携作街游.近午,恐二少年饿,问曰:“买点东西吃何如?”齐答曰:“妙.”余又询:“中午汝等大伯备盛宴以请,现称几两胡桃酥略作点心可否?”皆言善.遂从路旁小店购得,共坐河畔亭中,边尝边聊.侄问曰:“为何中国诸般物品皆称“东西”,“东”和“西”是方向,此般大如何吃?”甥亦不解:“何谓‘点心’?又为何中国的杆秤异于城外之衡器?秤上怎不刻简单的黑色线条,而以黄铜星点作计量标记?”问得好!甥侄少年,生于海外,然得孔孟之诲,渴知好学敢问,实在难能可贵.遂于是夜秉灯详告.甥侄闻后大喜,齐为中华文化的古远博大精深赞叹不已,由衷的自豪之情,溢于言表,且曰:“吾等同学,皆挚爱祖国,唯在海外,研读汉书不易,对于民族文化史话,更为少知.若能将今日之谈写成文章,刊在能发行至国外的报刊上,我华裔青少年辈,必是喜闻乐阅,皆大欢喜!”彼所言甚善,于是连夜疾书,遂成此文,奉以飨我海外炎黄子孙.     

双通道四元数卷积网络去噪方法

基于深度学习的彩色图像去噪方法通常是在各个通道进行卷积操作后再进行合并得到最后的卷积结果。这种方式没有充分考虑色彩通道之间的光谱相关性,可能导致去噪结果的失真。四元数卷积将彩色像素当作一个整体来进行处理,可以很好地解决这一问题。但是单一的四元数卷积网络不能较好地还原图像细节信息。针对这一问题,提出一种用于去除彩色随机脉冲噪声的双通道四元数卷积网络（DQNet）。该网络首先基于结构通道和色彩通道融合的策略,采用基于扩张卷积的结构细节还原模块提取结构和边缘特征,采用四元数卷积网络提取色彩特征;然后针对卷积运算会导致部分全局信息丢失的问题,通过长线连接将含有丰富全局特征的输入噪声图像与卷积结果进行融合,设计基于注意力机制的特征增强模块来指导网络提取复杂背景中的潜在噪声特征;最后利用残差学习实现彩色随机脉冲噪声的复原。实验结果表明,所提算法具有较好的去噪性能,在中度噪声污染或高度噪声污染的情况下去噪效果更为突出。