VO2/GaAs异质结的制备及其光电特性研究

采用直流磁控溅射和后退火氧化工艺在p型GaAs单晶衬底上成功制备了n-VO_2/pGaAs异质结,研究了不同退火温度和退火时间对VO_2/GaAs异质结性能的影响,并分析其结晶取向、化学组分、膜层质量以及光电特性。结果表明,在退火时间2 h和退火温度693 K下能得到相变性能最佳的VO_2薄膜,相变前后电阻变化约2个数量级。VO_2/GaAs异质结在308 K、318 K和328 K温度下具有较好的整流特性,对应温度下的阈值跳变电压分别为6.9 V、6.6 V和6.2 V,该结果为基于VO_2相变特性的异质结光电器件的设计与应用提供了可行性。     

Fabrication and joining mechanism of Nano-Cu/Si3N4 ceramic substrates

A novel method for fabricating a nano-Cu/Si₃N₄ ceramic substrate is proposed. The nano-Cu/Si₃N₄ ceramic substrate is first fabricated using spark plasma sintering (SPS) with the addition of nanoscale multilayer films (Ti/TiN/Ti/TiN/Ti) as transition layers. The microstructures of the nano-Cu metal layer and the interface between Cu and Si₃N₄ are investigated. The results show that a higher SPS temperature increases the grain size of the nano-Cu metal layer and affects the hardness. The microstructure of the transition layer evolves significantly after SPS. Ti in the transition layer can react with Si₃N₄ and with nano-Cu to form interfacial reaction layers of TiN and Ti–Cu, respectively; these ensure stronger bonding between nano-Cu and Si₃N₄. Higher SPS temperatures improve the diffusion ability of Ti and Cu, inducing the formation of Ti₃Cu₃O compounds in the nano-Cu metal layer and Ti₂Cu in the transition layer. This study provides an important strategy for designing and constructing a new type of ceramic substrate.     

提升我国电磁安全能力的战略思考

阐述电磁安全的战略背景,分析电磁兼容到电磁安全的演化过程,剖析"自扰、互扰、敌扰"等现实迫切问题,阐明电磁干扰、电磁兼容等基本概念和相互关系,提出新需求、新技术、新趋势引发电磁兼容与电磁安全的"六大技术挑战",指出只有在认识和思维上系统性地实现"三个转变",才能实现电磁安全整体能力的提升,最后提出"电磁强国"的"五维布局"建议.     

一株产羧酸酯酶菌的鉴定及酯酶特征的研究

目的:鉴定中国白酒发酵过程中的微生物种类，研究关键酶的特征与作用机制有利于提高白酒的优质品率。方法:本研究用形态学和生理学、16S rRNA、gyr B基因和antiSMASH分析的方法对酒曲中的一株微生物进行了验证；对该菌株的特性进行了研究，采用分子建模的方法获得了羧酸酯酶的3D模型，用分子对接的方法探讨了该菌株的羧酸酯酶的机理。结果:该菌株为产羧酸酯酶的革兰氏阴性菌Pb1（MW580690）；该菌株呈现典型的S型生长曲线，产物曲线为S型，羧酸酯酶活化最优pH范围为5.0~9.0。分子对接结果显示Phe21A为该酶具有催化活性的主要氨基酸，水解三丁酸甘油酯为丁酸和甘油。分子对接结果显示三丁酸甘油酯经过构象变化被转移到催化中心后，进一步被加工；酶的亲水性和疏水性的相互作用表面有利于配体向下转移，进而从疏水性通道释放产物到的酶表面。结论:产羧酸酯酶的菌株为贝莱斯芽胞杆菌，并为羧酸酯酶水解三丁酸甘油酯类物质的底物识别、转移和催化机理提供了新的见解。     

面部运动单元检测研究综述

面部运动单元检测旨在让计算机从给定的人脸图像或视频中自动检测需要关注的运动单元目标。经过二十多年的研究，尤其是近年来越来越多的面部运动单元数据库的建立和深度学习的兴起，面部运动单元检测技术发展迅速。首先，阐述了面部运动单元的基本概念，介绍了已有的常用面部运动单元检测数据库，概括了包括预处理、特征提取、分类器学习等步骤在内的传统检测方法；然后针对区域学习、面部运动单元关联学习、弱监督学习等几个关键研究方向进行了系统性的回顾梳理与分析；最后讨论了目前面部运动单元检测研究存在的不足以及未来潜在的发展方向。     

Effect of hyperbranched poly(citric polyethylene glycol) with various polyethylene glycol chain lengths on starch plasticization and retrogradation

A series of hyperbranched poly(citric polyethylene glycol) (PCPEG) materials with varied polyethylene glycol (PEG) chain lengths as plasticizers were mixed with maize starch (MS) via cooking and film‐forming. The structure, pasting property, plasticization, aging property, moisture absorption and compatibility of plasticized starches were studied by means of Fourier transform infrared spectroscopy, X‐ray diffraction, rapid viscosity analysis, tension testing, moisture absorption measurements and scanning electron microscopy. Compared with PEG and citric acid, PCPEG was more effective in promoting starch chain movement and inhibiting the retrogradation of starch film. Also, PCPEG/MS had smaller moisture content. The longer the plasticizer chain, the better were the aging resistance and moisture resistance of starch. But with an increase of PEG chain length, mechanical properties of PCPEG/MS deteriorated and the compatibility between PCPEG and MS decreased. The hyperbranched derivative of PEG with longer chain exhibited improved plasticization and compatibility with starch. © 2019 Society of Chemical Industry     

面向草莓抓取的气动四叶片软体抓手研制

农林业中果蔬的自动化采摘需求日趋强烈,末端抓手是实现无损采摘的关键。传统的末端抓手以刚性结构居多,现有的各种柔性抓手也存在抓取力不足、包覆性不佳等缺点。本文以草莓的无损采摘为研究对象,提出将草莓外部轮廓曲线作为设计曲线,设计了一种新型气动四叶片软体抓手。首先,对软体抓手的结构做仿真优化,提出一种安全地附着在目标物表面的设想。然后,在进行草莓表面的最小破坏应力试验的基础上,测试了软体抓手的末端力,验证了其实现无损抓取的可行性。再次,利用动态捕捉技术,研究了软体抓手叶面的弯曲变形规律。最后,选择使用弧线型气体通道的软体抓手进行了草莓抓取测试,结果证明了气动四叶片软体抓手可以实现草莓的无损抓取,抓取成功率达90%,破损率为2%,表明所研制的四叶片软体抓手用于草莓抓取时具有良好的稳定性和实用性,可用于草莓采摘的末端执行器。本研究也可为其他易损果蔬的采摘技术提供理论基础和技术支撑。     

基于深度学习的视频跟踪研究进展综述

近年来深度学习迅猛发展，颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路。深度学习因其具备强大的特征提取能力，在图像识别领域的成绩尤为突出。然而深度学习与视频监控领域的结合并不多，由于深度模型具有多层网络结构，算法复杂度大，训练和更新模型时比较耗时，很难满足实时性要求。回顾了深度学习的发展史，介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型，论述了基于深度学习的目标跟踪算法，指出了各算法的优缺点，最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望。