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1.
Feng Wenran Li Zhen Chen Yingying Chen Jinyang Lang Haoze Wan Jianghong Gao Yan Dong Haitao 《Journal of Materials Science》2022,57(3):1881-1889
Journal of Materials Science - Although chalcogenide materials continue to generate considerable interest due to great potentials for various optoelectronic devices, annealing for a long time in... 相似文献
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
3.
Kelin Hu Feipeng Wang Yuyang Yan Hongcheng Liu Zijia Shen 《Ceramics International》2021,47(11):15228-15236
In this paper, a novel hybrid structure of Pd doped ZnO/SnO2 heterojunction nanofibers with hexagonal ZnO columns was one step synthesized from electrospun precursor nanofibers. Due to the synergistic effect of hexagonal ZnO, SnO2 and Pd, the structure exhibited excellent hydrogen (H2) gas sensing properties. At low-temperature of 120 °C, the response (Ra/Rg) to 100 ppm H2 gas exceeded 160, the response/recovery time was only 20 s and 6 s respectively and the limit of detection was only 0.5 ppm. Meanwhile, it also had good selectivity for H2 gas and excellent linearity. In addition, the materials were characterized by XRD, FESEM, HRTEM, XPS, and the synthesis mechanism and gas sensing mechanism were proposed. 相似文献
4.
Peng Wang Yan Li Yujiao Qu Baowei Wang Jingxin Sun Chunwei Miao Ming Huang He Huang Congxiang Zhang 《International Journal of Food Science & Technology》2022,57(6):3428-3439
The effects of cellulose microfibres (CMFs, Average size: 100 ± 5 μm) and cellulose nanofibres (CNFs, Average size: 60 ± 3 nm) on the properties of myofibrillar protein (MP) gels from duck breast meat were studied. The results demonstrated that CMFs and CNFs were mostly connected to MP by non-covalent bonds, the diffusion and cross-linking of MP molecules was promoted, and a denser and more complete gel network was formed. With the increases of CMFs and CNFs concentration (0–10%), the hardness was increased by 13.15% and 19.78% for CMFs10% and CNFs10% gels, respectively, and the elasticity was increased by 40% and 80%, respectively. At the same concentration (0–10%), the increase in gel hardness, viscoelasticity and immobilised water content was greater in the CNFs-MP group than in the CMFs-MP group. The CNFs-MP group had a tighter gel network, and CNFs had a better potential to improve the gelation performance of MP. 相似文献
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恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97%. 相似文献