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2.
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。 相似文献
4.
死亡风险预测指根据病人临床体征监测数据来预测未来一段时间的死亡风险。对于ICU病患,通过死亡风险预测可以有针对性地对病人做出临床诊断,以及合理安排有限的医疗资源。基于临床使用的MEWS和Glasgow昏迷评分量表,针对ICU病人临床监测的17项生理参数,提出一种基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型。引入多通道概念应用于BiLSTM模型,用于突出每个生理参数对死亡风险预测的作用。采用Attention机制用于提高模型预测精度。实验数据来自MIMIC [Ⅲ]数据库,从中提取3?080位脑血管疾病患者的16?260条记录用于此次研究,除了六组超参数实验之外,将所提模型与LSTM、Multichannel-BiLSTM、逻辑回归(logistic regression)和支持向量机(support vector machine, SVM)四种模型进行了对比分析,准确率Accuracy、灵敏度Sensitive、特异性Specificity、AUC-ROC和AUC-PRC作为评价指标,实验结果表明,所提模型性能优于其他模型,AUC值达到94.3%。 相似文献
5.
低轨互联网星座是当前全球研究和发展的热点,互联网星座支持随遇接入遥感卫星和信息在轨直接处理的应用前景备受期待,但由于轨道高度不同会产生双向高动态异构星座的接入互联问题。首先,通过设定低轨卫星互联网星座在不同轨道特性、不同卫星数量情况下的随遇接入仿真场景,重点探讨了时空非连续可视性和多普勒频移问题对遥感卫星接入性能的影响;其次,基于遥感卫星随遇接入互联网星座场景的特点,分析了不同时延性在轨处理任务的流程及其星地功能分配;最后,对当前在轨智能处理算法存在的问题和未来研究重点进行阐述,为未来低轨互联网星座及遥感卫星的发展和联合组网应用提供可靠的理论支撑。 相似文献
6.
7.
针对颗粒滚动摩擦作用对筒仓中玉米颗粒的力链空间分布进行研究,通过EDEM离散元软件建立筒仓模型与仿真玉米颗粒模型进行卸粮仿真模拟,并与筒仓卸料实验作流态对比,验证模型与仿真结果的准确性。通过对模拟仓进行切片观察和数据处理,对比分析了不同摩擦情况下力链的细观参数随时间演化规律。模拟结果表明:颗粒间摩擦系数越大,卸粮完成的最终时间越长;颗粒间滚动摩擦系数越小,颗粒由整体流转变为管状流的时间越早。对于有漏斗的筒仓来说,减小颗粒间摩擦会改变整体流和管状流之间的极限,从而增加产生管状流的面积。标准滚动摩擦系数下玉米颗粒在卸料过程中会出现起拱-塌陷效应;减小滚动摩擦,玉米颗粒卸料较稳定,未出现起拱的应力突增、以及拱塌陷的应力衰减;增大颗粒间滚动摩擦不但会增加拱效应,且出现成拱高度距离漏斗口更高。 相似文献
8.
Hong Sae Jin Park Nam Il Hwang Dae Keun Yi Tae Gyu Eum Hyang Lan 《Food science and biotechnology》2022,31(6):669-679
Food Science and Biotechnology - Various hilling materials (rice hulls, pine sawdust, and perlite) were compared to produce sprout vegetables using beach silvertop (Glehnia littoralis Fr. Schm. ex... 相似文献
9.
目的:解决当前饮料瓶盖检测系统功能单一、体积偏大、颜色识别率低的问题。方法:提出一种基于ARM处理器的小型饮料瓶盖颜色识别系统设计方案,通过仿真软件HyperLynx的LineSim工具设计四层PCB板,设置传输线参数并进行阻抗匹配仿真分析;利用编译软件Jupyter Notebook实现阈值设置、目标轮廓检测、目标框出等功能。结果:在强、弱光条件下,识别系统对红、绿、蓝3种颜色瓶盖的识别率达到92.7%。结论:与傅里叶描述子相比,该识别系统识别准确率和精度更高,同时系统也具有人脸识别功能,适用于各种智能应用场景。 相似文献
10.
针对现有的混凝土裂缝检测算法在各种复杂环境中检测精度不够、鲁棒性不强的问题,根据深度学习理论和U-net模型,提出一种全U型网络的裂缝检测算法。首先,依照原U-net模型路线构建网络;然后,在每个池化层后都进行一次上采样,恢复其在池化层之前的特征图规格,并将其与池化之前的卷积层进行融合,将融合之后的特征图作为新的融合层与原U-net网络上采样之后的网络层进行融合;最后,为了验证算法的有效性,在测试集中进行实验。结果表明,所提算法的平均精确率可达到83.48%,召回率为85.08%,F1为84.11%,相较于原U-net分别提升了1.48%,4.68%和3.29%,在复杂环境中也能提取完整裂缝,保证了裂缝检测的鲁棒性。 相似文献