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王剑宇王立 《南昌大学学报(理科版)》2021,45(3):229
忆阻器能够在外加电压下实现高阻态与低阻态的转换,在存储器件及仿神经网络计算等方面有着重要的应用。本文通过在Si衬底上制备得到Pt-Al2O3-Pt的金属-绝缘层-金属结构的忆阻器器件,研究了氧空位对阻值转换性能的影响。利用原子层沉积技术工艺控制生长不同氧空位浓度的Al2O3薄膜,测量并比较其Ⅰ—Ⅴ循环曲线,发现仅有在氧空位浓度较高情况下忆阻器才能够实现在高阻态和低阻态之间的转换。本文实验结果表明氧空位对于实现阻值转换性能有着重要的影响,对生长制备忆阻器器件有着重要意义。 相似文献
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光学拍频是大学物理和光学实验教学中的重要内容.由于激光器存在中心波长漂移问题,实验中不易产生可观测的拍频信号.受到微波光子技术中微波波段和光波波段相互作用机理的启发,提出了基于微波频差转换的光学拍频方法.借助强度调制和相位调制将两个频差较小的微波信号调制到同一光载波上,结合光学滤波器获得了两个频差极小的稳定光信号,利用光电探测器实现光学拍频,从仿真和实验两个层面分别获得了可视化的低频拍频信号.该研究为大学物理和光学实验提供了与科学前沿相结合的实验方案,可拓展教学内容和教学深度,有利于培养学生的科学素养. 相似文献
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流体运动理论上可用Navier?Stokes方程描述, 但由于对流项带来的非线性, 仅在少数情况可求得方程解析解. 对于复杂工程流动问题, 数值模拟难以高效精准计算高雷诺数流场, 实验或现场测量难以获得流场丰富细节. 近年来, 人工智能技术快速发展, 深度学习等数据驱动技术可利用灵活网络结构, 借助高效优化算法, 获得对高维、非线性问题的强大逼近能力, 为研究流体力学计算方法带来新机遇. 有别于传统图像识别、自然语言处理等典型人工智能任务, 深度学习模型预测的流场需满足流体物理规律, 如Navier?Stokes方程、典型能谱等. 近期, 物理增强的流场深度学习建模与模拟方法快速发展, 正逐渐成为流体力学全新研究范式: 根据流体物理规律选取网络输入特征或设计网络架构的方法称为物理启发的深度学习方法, 直接将流体物理规律显式融入网络损失函数或网络架构的方法称为物理融合的深度学习方法. 研究内容涵盖流体力学降阶模型、流动控制方程求解领域. 相似文献
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重点分析了物理线上教学与线下教学两种教学方式的利弊及比较,探讨了在新课程改革的不断推进下,物理混合式教学的实施与策略. 相似文献
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阐述了初中物理中由运动概念向运动观念转变的过程,对运动观念的定义和表现进行了分析.基于初中物理课程标准,将运动观念分解为运动的属性观、运动的描述观、运动的形式观和运动的规律观4个子观念,对每个子观念的内涵及教学策略进行了讨论,提出了通过创设本原性综合问题情境构建学生运动观念的设想. 相似文献
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希格斯粒子的质量与地球轨道的椭圆度都比它们的理论估计值小几个数量级。这似乎是两个更大的量经过微调而抵消所造成的。粒子物理有两个最有趣的微调难题:希格斯玻色子的质量和宇宙常数。长期以来,人们一直认为粒子物理的微调可能与新的对称性有关,如难以解释的超对称性,或者与统计参数有关——我们微调的宇宙只是许多可能的多重宇宙之一。 相似文献