SnSxSe2-x单晶纳米片的可控制备与表征

锡二硫族化合物可以通过改变硫和硒的含量来连续调控三元合金材料的带隙、载流子浓度等物理化学性质,在电子和光电子器件应用上具有巨大的潜力。本文采用化学气相沉积(CVD)技术可控地制备了不同元素组分的SnS_xSe_2-x(x=0,0.2,0.5,0.8,1.0,1.2,1.5,1.8,2.0)单晶纳米片。采用扫描电子显微镜(SEM)、原子力显微镜(AFM)、能量色散X射线光谱(EDS)、透射电子显微镜(TEM)以及拉曼光谱等手段对SnS_xSe_2-x纳米片进行了综合表征。结果表明本方法成功实现了元素百分比可调的SnS_xSe_2-x单晶纳米片的可控制备。重点研究了依赖于元素百分比的SnS_xSe_2-x的拉曼特征谱,实验结果与基于密度泛函理论(DFT)的第一性原理计算得到的SnS_xSe_2-x的拉曼仿真谱高度吻合,理论计算结果较好地诠释了实验拉曼光谱发生变化的原因。本研究提供了一种元素百分比可调的三元SnS_xSe_2-x单晶纳米片的可控制备方法,同时对锡二硫族化合物的明确、无损识别提供了方案。     

双激光脉冲打靶形成Gd等离子体的极紫外光谱辐射

高端芯片制造所需要的极紫外光刻技术位于我国当前面临35项"卡脖子"关键核心技术之首.高转换效率的极紫外光源是极紫外光刻系统的重要组成部分.本文通过采用双激光脉冲打靶技术实现较强的6.7 nm极紫外光输出.首先,理论计算Gd¹⁸⁺—Gd²⁷⁺离子最外层4d壳层的4p-4d和4d-4f能级之间跃迁、以及Gd¹⁴⁺—Gd¹⁷⁺离子最外层4f壳层的4d-4f能级之间跃迁对波长为6.7 nm附近极紫外光的贡献.其后开展实验研究,结果表明,随着双脉冲之间延时的逐渐增加,波长为6.7 nm附近的极紫外光辐射强度呈现先减弱、后增加、之后再减弱的变化趋势,在双脉冲延时为100 ns处产生的极紫外光辐射最强.并且,在延时为100 ns处产生的光谱效率最高,相比于单脉冲激光产生的光谱效率提升了33%.此外,发现双激光脉冲打靶技术可以有效地减弱等离子体的自吸收效应,获得的6.7 nm附近极紫外光谱宽度均小于单激光脉冲打靶的情形,且在脉冲延时为30 ns时刻所产生的光谱宽度最窄,约为单独主脉冲产生极紫外光谱宽度的1/3.同时...     

Diffusion Model of a Non-Integer Order PIγ Controller with TCP/UDP Streams

In this article, a way to employ the diffusion approximation to model interplay between TCP and UDP flows is presented. In order to control traffic congestion, an environment of IP routers applying AQM (Active Queue Management) algorithms has been introduced. Furthermore, the impact of the fractional controller PIγ and its parameters on the transport protocols is investigated. The controller has been elaborated in accordance with the control theory. The TCP and UDP flows are transmitted simultaneously and are mutually independent. Only the TCP is controlled by the AQM algorithm. Our diffusion model allows a single TCP or UDP flow to start or end at any time, which distinguishes it from those previously described in the literature.     

Negative thermal expansion in NbF_3 and NbOF_2:A comparative theoretical study

Thermal expansion control is always an obstructive factor and challenging in high precision engineering field. Here,the negative thermal expansion of Nb F_3 and Nb OF_2 was predicted by first-principles calculation with density functional theory and the quasi-harmonic approximation(QHA). We studied the total charge density, thermal vibration, and lattice dynamic to investigate the thermal expansion mechanism. We found that the presence of O induced the relatively strong covalent bond in Nb OF_2, thus weakening the transverse vibration of F and O in Nb OF_2, compared with the case of Nb F_3.In this study, we proposed a way to tailor negative thermal expansion of metal fluorides by introducing the oxygen atoms.The present work not only predicts two NTE compounds, but also provides an insight on thermal expansion control by designing chemical bond type.     

Sentinel-2卫星的多光谱轻量级船舶目标检测算法

近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展，然而，大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能，因此加大了对更高计算机性能的需求。此外，可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题，提出了一种融合红（red, R）、绿（green, G）、蓝（blue, B）和近红外（NIR）4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域，对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析，选取近红外大于阈值作为辅助判断，并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片，并对切片进行非极大值抑制，由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征，为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”，在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制，并减小了模型结构，与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后，利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测，以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练，其中候选区域粗提取的查全率为98.99%，精细识别网络精确度为96.04%，不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率，且训练时间短、计算机性能需求低。