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评论了有意义探索具有最佳性能材料得到的主要规律性,讨论了多种用途RPC型(Rostov压电陶瓷)材料的最重要参数。特别注意了供超声诊断设备用的材料的研究及其新的结果。 相似文献
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研究了用溶胶.凝胶法制备ZAO薄膜的工艺、掺杂及其显微结构。用六水合氯化铝在溶胶中引入Al2O3。掺杂Al的含量为1%,3%,6%和9%。用浸涂法在石英玻璃基片上浸涂ZnAO薄膜,研究了热处理、掺杂对ZAO薄膜相组成和显微结构的影响。X射线衍射结果表明,衍射图谱中无Al2O3的衍射峰。随着掺杂量的变化,ZnO主要衍射峰的位置、晶面间距均发生了有规律的变化,说明Al掺杂进了ZnO晶格中。研究结果表明,溶胶浓度、Al掺杂量、热处理温度都影响薄膜的显微结构。当薄膜厚度较大时,热处理过程中ZnO晶粒呈现明显的择优生长现象。 相似文献
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近年来深度学习在图像分类任务上取得了显著效果,但通常要求大量人工标记数据,模型训练成本很高.因此,领域自适应等小样本学习方法成为当前研究热点.通常,域适应方法利用源域的经验知识也仅能一定程度降低对目标域标记数据的依赖,因此可以引入主动学习方法对样本价值进行评估并做筛选,从而进一步降低标记成本.本文将典型样本价值估计模型引入域适应学习,结合特征迁移思路,提出了双主动域适应学习算法D_Ac T(Dual active domain adaptation).该算法同时对源域与目标域数据进行价值度量,并挑选最具训练价值的样本,在保证模型精度的前提下,大幅度减少了模型对标签数据的需求.具体而言,首先利用极大极小熵和核心集采样方法,用主动学习价值评估模型挑选目标域样本,得到单主动域适应算法S_Ac T (Single active domain adaptation).随后利用损失预测策略,将价值评估策略适配至源域,进一步提升迁移学习知识复用有效性,降低模型训练成本.本文在常用的四个图像迁移数据集进行了测试,将所提两个算法和传统主动迁移学习及半监督迁移学习算法进行了实验对比.结果表明双主动域适应方... 相似文献