“碳化硅功率半导体技术”专题前言

半导体功率器件(即电力电子器件)是电力电子技术的三大核心基础之一,被比作电力电子装置的“CPU”。现有功率器件多采用Si基或SOI基,但是受限于自身材料特性的影响,在节能与转换效率方面越来越显示出他们的局限性。为解决上述问题,半导体功率器件除了继续对传统器件进行新理论和新结构的创新研究外,也正在遵循“一代材料、一代器件、一代装置、一代应用”的发展趋势,从传统的Si基和SOI基向宽禁带半导体SiC和GaN基进行扩展和延伸。     

FANUC0iD系统βi系列伺服上电过程分析及故障排除

研究了FANUCβi系列伺服驱动器硬件连接方法,重点分析了伺服驱动器上电的过程。依据伺服上电过程,介绍了伺服驱动器上电常见故障,并制定了故障排除的流程。最后,列举了FANUCβi系列伺服驱动器常见故障报警及排除方法。     

河北上苏庄建筑遗产分析和保护研究

从河北蔚县上苏庄形态空间布局入手,通过分别分析上苏庄建筑遗产分布,以及建筑风貌分类、重要空间节点分析、民居类型分析等进行村落整体真实性保护规划,从而在历史村落保护与更新过程中,在保留传统历史风貌与文化氛围的基础上,创造更加舒适的村落公共空间,构建融合村落历史和现代元素的活动与体验空间,让人和历史村落建立更多互动关系,从历史、当下和未来的时间序列中感受到人文与自然的螺旋式发展轨迹,保护村落的真实性,从而传递出场所特有的精神内涵而获得归属感以及认同感。     

X射线荧光光谱分析法在检测铁矿石组分中的应用

在检测铁矿石组分中科学合理的应用X射线荧光光谱分析法,既能大幅度提升检测的灵敏度,又能有效消除非均质效应,从而保证检测结果的精度。基于此,文章结合理论实践,在简要阐述X射线荧光光谱分析法原理和结构组成的基础上,分析了具体的应用过程,希望能够对从事铁矿石检测工作的相关人士提供一定的帮助和参考。     

改进HSR-FCN的服装图像识别分类算法研究

目前网络上的服装图像数量增长迅猛，对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络（Region-Based Fully Convolutional Networks，R-FCN）引入到服装图像识别中，针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题，提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合，改变图片特征学习方式，使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络，对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐，加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明，改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习，且在训练时间更短的情况下，比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点，达到96.69%。