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1.
为了获得纯度更高的碳纳米管膜, 保证材料发热稳定性, 需要对通过化学气相沉积法得到的碳纳米管膜进行二次纯化. 通过使用高温纯化炉, 在真空状态下, 从1700℃到3200℃分7挡温度对碳纳米管进行纯化, 并对其含碳量和方块电阻进行比较. 结果表明, 高温纯化后的碳纳米管膜含碳量从95.0%提高到99.9%, 解决了含碳量低的问题. 同时, 在高温纯化中发现碳纳米管膜方块电阻从纯化前3Ω降低到0.5Ω, 方块电阻的降低对碳纳米管膜具有十分重要的意义, 同样对碳纳米管膜后续产品的开发也有重要作用. 相似文献
3.
为解决深度学习在图像水印算法中计算量大且模型冗余的问题,提高图像水印算法在抵抗噪声、旋转和剪裁等攻击时的鲁棒性,提出基于快速神经网络架构搜索(neural architecture search,NAS)的鲁棒图像水印网络算法。通过多项式分布学习快速神经网络架构搜索算法,在预设的搜索空间中搜索最优网络结构,进行图像水印的高效嵌入与鲁棒提取。首先,将子网络中线性连接的全卷积层设置为独立的神经单元结构,并参数化表示结构单元内节点的连接,预先设定结构单元内每个神经元操作的搜索空间;其次,在完成一个批次的数据集训练后,依据神经元操作中的被采样次数和平均损失函数值动态更新概率;最后,重新训练搜索完成的网络。水印网络模型的参数量较原始网络模型缩减了92%以上,大大缩短了模型训练时间。由于搜索得到的网络结构更为紧凑,本文算法具有较高的时间性能和较好的实验效果,在隐藏图像时,对空域信息的依赖比原始网络更少。对改进前后的2个网络进行了大量鲁棒性实验,对比发现,本文算法在CIFAR-10数据集上对抵抗椒盐噪声和旋转、移除像素行(列)等攻击优势显著;在ImageNet数据集上对抵抗椒盐高斯噪声、旋转、中值滤波、高斯滤波、JPEG压缩、裁剪等攻击优势显著,特别是对随机移除行(列)和椒盐噪声有较强的鲁棒性。 相似文献
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本文演示了紧凑的绿色和近红外双色连续波激光光源,其发射波长分别为516 nm和775 nm。设计并制造了级联的周期性极化掺镁铌酸锂晶体,用于同时转换通信波长的二次谐波(SHG)和三次谐波(THG),可以在相同温度下获得绿色和近红外激光的输出。通过建立一个单程激光测量系统,在2 W泵浦功率下获得516 nm的0.15 mW绿光和775 nm的1.19 mW的光,晶体温度控制在30.8 ℃。实验结果将为单激光器泵浦的紧凑型双波长共线激光器提供重要的案例。 相似文献
8.
In this paper, we study the Holder regularity of weak solutions to the Dirichlet problem associated with the regional fractional Laplacian (-△)αΩ on a bounded open set Ω ■R(N ≥ 2) with C(1,1) boundary ■Ω. We prove that when f ∈ Lp(Ω), and g ∈ C(Ω), the following problem (-△)αΩu = f in Ω, u = g on ■Ω, admits a unique weak solution u ∈ W(α,2)(Ω) ∩ C(Ω),where p >N/2-2α and 1/2< α < 1. To solve this problem, we consider it into two special cases, i.e.,g ≡ 0 on ■Ω and f ≡ 0 in Ω. Finally, taking into account the preceding two cases, the general conclusion is drawn. 相似文献
9.
旅游文本大数据以其方便、快捷和低门槛的特点为游客情感计算提供了极大便利,已经成为旅游大数据的主要来源之一。基于大数据理论和情感理论,以文本大数据为数据源,在全面梳理国内外情感计算相关成果的基础上,利用人工智能中的逻辑/算法编程方法、机器学习方法、深度学习方法对旅游文本大数据进行挖掘,探索最佳的基于文本大数据的游客情感计算方法。研究发现:(1)基于情感词典的游客情感计算模型,其核心是构建情感词典和设计情感计算规则,方法简单,容易实现,适用语料范围广。(2)机器学习,用统计学方法抽取文本中的特征项,具有非线性特征,可靠性较线性特征的情感词典方法高。(3)基于深度学习技术的游客情感计算,效果良好,准确率在85%以上。训练多领域的文本语料易于移植,实用性强,且泛化能力好,较适合大数据时代游客情感计算研究。 相似文献
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