智能化电子信息技术发展及应用分析

文章首先对智能化电子信息技术进行了深入的研究,而后分析了该技术在应用过程中出现的问题,最后结合该技术的相关特点给出了相应的问题解决措施,希望能够对智能化电子信息技术的发展提供帮助。     

疫情下电磁场理论课程的网络教学

本文主要总结了新冠疫情期间作者的电磁场理论课程在线教学经验。对比分析了录播和直播的优缺点后,选择录播教学方式。基于超星网络教学平台,展示了录播网络教学的具体措施,包括网上答疑和学习效果检查以及在线批改作业等。给出了网络教学可以为线下教学继续使用的方法和手段,为疫情结束后的正常教学提供了新的网络教学补充措施。     

轻烧煤矸石混合电子含氟污泥制备混合材及其对水泥性能的影响

直接轻烧电子含氟污泥用作水泥混合材存在火山灰活性不高、标准稠度需水量大等问题，本文利用煤矸石作为电子含氟污泥的硅铝质补充来源，将电子含氟污泥和煤矸石混合后轻烧制备水泥混合材，通过强度活性指数、水泥力学强度、水泥标准稠度需水量、凝结时间、粒度分布等指标以及X射线衍射和扫描电镜等试验，探究了轻烧煤矸石混合电子含氟污泥制备水泥混合材对水泥性能的影响。结果表明:与直接轻烧电子含氟污泥制备的水泥混合材相比，煤矸石混合电子含氟污泥后轻烧制备的水泥混合材，可改善水泥的颗粒级配，降低水泥的标准稠度需水量，提高水泥混合材的活性和所配制普通硅酸盐水泥强度，但会使水泥的初凝时间延长、终凝时间缩短。     

基于1D CNN与XGBoost的恶意代码纹理检测

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％.     

掺钪AlN材料特性及HBAR器件性能研究

该文基于掺钪AlN薄膜制备了高次谐波体声波谐振器(HBAR),研究了钪(Sc)掺杂浓度对AlN压电薄膜材料特性及器件性能的影响。研究表明,当掺入Sc的摩尔分数从0增加到25%时,压电应力系数e₃₃增加、刚度 下降,导致Al₁-_xSc_xN压电薄膜的机电耦合系数 从5.6%提升至15.8%,从而使HBAR器件的有效机电耦合系数 提升了3倍。同时,当Sc掺杂摩尔分数达25%时,Al₁-_xSc_xN(x为Sc掺杂摩尔分数)压电薄膜的声速下降13%,声学损耗提高,导致HBAR器件的谐振频率和品质因数降低。     

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