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991.
A rigorous formulation of capacitance changes during trap filling processes is presented and used to accurately determine
the electron capture cross section of EL2 in GaAs at a particular temperature, 377K, in this case. The value, σn (377K) = 2.7 × 10−16 cm2, is compared with that predicted from the emission dependence. 相似文献
992.
993.
994.
本文综述了广义谱域导抗法,直线法及直线法的快速算法,全波离散镜象法等主要方法,并对各种方法的特点进行了比较,这些方法可有效地处理平面分层介质结构问题,文中包括作者近期的研究成果。 相似文献
995.
996.
997.
本文给出了一种分析微带印刷天线辐射与散射的数值方法。此方法将印刷天线按三角网格剖分,在导体表面建立积分方程,用全波离散镜像理论给出微带结构的空域格林函数的闭合表达式,未知电流用三角网格上的矢量电流基函数展开并用矩量法求解。与以往的矩形网格上基函数展开相比,此方法能更有效地逼近任意形状的微带结构,最后给出了几个数值结果 相似文献
998.
999.
This investigation prepares a low-resistivity and self-passivated Cu(In) thin film. The dissociation behaviors of dilute Cu-alloy
thin films, containing 1.5–5at.%In, were prepared on glass substrates by a cosputter deposition, and were subsequently annealed
in the temperature range of 200–600 °C for 10–30 min. Thus, self-passivated Cu thin films in the form In2O3/Cu/SiO2 were obtained by annealing Cu(In) alloy films at an elevated temperature. Structural analysis indicated that only strong
copper diffraction peaks were detected from the as-deposited film, and an In2O3 phase was formed on the surface of the film by annealing the film at an elevated temperature under oxygen ambient. The formation
of In2O3/Cu/SiO2 improved the resistivity, adhesion to SiO2, and passivative capability of the studied film. A dramatic reduction in the resistivity of the film occurred at 500 °C,
and was considered to be associated with preferential indium segregation during annealing, yielding a low resistivity below
2.92 μΩcm. The results of this study can be potentially exploited in the application of thin-film transistor–liquid crystal display
gate electrodes and copper metallization in integrated circuits. 相似文献
1000.
随着图像数据的迅猛增长,当前主流的图像检索方法采用的视觉特征编码步骤固定,缺少学习能力,导致其图像表达能力不强,而且视觉特征维数较高,严重制约了其图像检索性能。针对这些问题,该文提出一种基于深度卷积神径网络学习二进制哈希编码的方法,用于大规模的图像检索。该文的基本思想是在深度学习框架中增加一个哈希层,同时学习图像特征和哈希函数,且哈希函数满足独立性和量化误差最小的约束。首先,利用卷积神经网络强大的学习能力挖掘训练图像的内在隐含关系,提取图像深层特征,增强图像特征的区分性和表达能力。然后,将图像特征输入到哈希层,学习哈希函数使得哈希层输出的二进制哈希码分类误差和量化误差最小,且满足独立性约束。最后,给定输入图像通过该框架的哈希层得到相应的哈希码,从而可以在低维汉明空间中完成对大规模图像数据的有效检索。在3个常用数据集上的实验结果表明,利用所提方法得到哈希码,其图像检索性能优于当前主流方法。 相似文献