氧化铝/氮化硅双层膜晶硅钝化的开尔文探针力显微镜研究

对晶体硅(c-Si)太阳能电池而言, 氧化铝(AlOx)是一种广泛使用的钝化材料, 因为它具有优异的沉积保形性和良好的钝化质量. 为了确保AlOx发挥其良好的钝化效果, 在沉积后退火并氢化处理是必不可少的. 通过在AlOx薄膜上沉积氢化氮化硅(SiNx:H)来实现氢化, 利用开尔文探针力显微镜研究了在不同热处理和氢化作用下, AlOx/SiNx:H双层薄膜功函数的变化, 并基于沉积薄膜所含氢与固定电荷展开了讨论. 发现钝化质量和功函数之间有相关性, 影响因素包括薄膜厚度、氢化与热处理顺序.     

基于快速神经网络架构搜索的鲁棒图像水印网络算法

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。     

关于两个图的一类新连接图的谱

给定2个图G1和G2，设G1的边集E(G1)={e1,e2,?,em1}，则图G1⊙G2可由一个G1，m1个G2通过在G1对应的每条边外加一个孤立点，新增加的点记为U={u1,u2,?,um1}，将ui分别与第i个G2的所有点以及G1中的边ei的端点相连得到，其中i=?1,2,?,m1。得到：（i）当G1是正则图，G2是正则图或完全二部图时，确定了G1⊙G2的邻接谱（A-谱）。（ii）当G1是正则图，G2是任意图时，给出了G1⊙G2的拉普拉斯谱（L-谱）。（iii）当G1和G2都是正则图时，给出了G1⊙G2的无符号拉普拉斯谱（Q-谱）。作为以上结论的应用，构建了无限多对A-同谱图、L-同谱图和Q-同谱图；同时当G1是正则图时，确定了G1⊙G2支撑树的数量和Kirchhoff指数。     

基于PI法的门源MS6.4地震前震中附近地震热点图像异常变化研究

基于1980年以来青海省和甘肃省区域地震台网的定位地震目录，分析了研究区最小完备震级，选取空间网格尺度为0.2°×0.2°、地震活动异常学习时间段和预测时间段均为3 a，应用图像信息（PI）法，分析了门源M_S6.4地震发生前震中附近地震热点图像的异常变化过程。结果表明，在2013年1月1日至2016年1月1日的预测时间窗内，冷龙岭断裂和祁连山北缘断裂附近存在明显的地震热点，且地震热点图像颜色偏深，发震概率较高，向前滑动至2014年1月1日至2017年1月1日，2015年1月1日至2018年1月1日和2016年1月1日至2019年1月1日3个预测时间窗，此两断裂附近仍存在地震热点，地震热点图像颜色逐渐由深变浅，而门源M_S6.4地震就落在PI法得到的地震热点内。门源M_S6.4地震前存在明显的地震热点，且地震热点相对集中，地震热点图像颜色由深变浅，震后消失；在祁连山北缘断裂附近，地震热点持续存在，分布较集中，地震热点图像颜色也呈由深变浅的过程。未来需关注祁连山北缘断裂，附近有发生强震的可能。     

纳米氧化铝形貌与性质之间的关系研究

本文综述了几种具有典型几何形状的纳米氧化铝(主要包括球形、片状和一维线状以及棒状)的形貌与性质的关系.分析了控制这些形貌的制备方法,概括总结了各种形状纳米氧化铝的用途和发展前景.     

超小孔径树枝状介孔二氧化硅纳米球的制备和表征

采用短碳链的表面活性剂溴代十二烷基三甲基溴化铵为模板剂,合成了具有较大粒径和超小孔径分布的单分散树枝状介孔二氧化硅纳米球(记为DMSNs-C12).通过扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)、X射线衍射能谱(XRD)、傅里叶变换红外光谱(FT-IR)、以及氮气吸附脱附曲线对制备的DMSNs-C12进行了形貌、晶体结构、化学组成、孔体积、比表面积等分析.结果表明:与传统的、以溴代十六烷基三甲基溴化铵为模板剂制备的单分散树枝状二氧化硅纳米球相比(DMSNs-C16),DMSNs-C12颗粒尺寸明显增大,褶皱结构消失,孔道尺寸急剧减小.原因是随着碳链减小,表面活性剂相互斥力减弱,影响微乳液形成,最终导致结构差异.     

基于冲击光谱测量的氧化铝晶体高压相变诊断技术

氧化铝晶体是一种优良的光学透明窗口材料,更是地球内部的重要组成物质.利用气炮加载结合冲击光谱测量,不仅能够获得其发光特征,并且根据光谱分布特征得到高压结构相变信息.在自主搭建的冲击光谱动态测试平台上,结合多通道辐射高温计以及ICCD瞬态光谱测试技术在40~120 GPa的压力区间,研究了c切向氧化铝晶体的辐射发光效应.在可见光波段400~700 nm区间获得了氧化铝晶体的发光光谱和辐射温度结果,证实了光谱的结构特征和表观温度值与该压力下氧化铝的结构相变存在明显的关联性.     

基于多尺度学习与深度卷积神经网络的遥感图像土地利用分类

土地利用信息是国土资源管理的基础和重要依据，随着高分辨率遥感图像数据的日益增多，迫切需要快速准确的土地利用分类方法。目前应用较广的面向对象的分类方法对空间特征的利用尚不够充分，在特征选择上存在一定的局限性。为此，提出一种基于多尺度学习与深度卷积神经网络（deep convolutional neural network，DCNN）的多尺度神经网络（multi-scale neural network，MSNet）模型，基于残差网络构建了100层编码网络，通过并行输入实现输入图像的多尺度学习，利用膨胀卷积实现特征图像的多尺度学习，设计了一种端到端的分类网络。以浙江省0.5 m分辨率的光学航空遥感图像为数据源进行了实验，总体分类精度达91.97%，并将其与传统全卷积网络（fully convolutional networks，FCN）方法和基于支持向量机（support vector machine，SVM）的面向对象方法进行了对比，结果表明，本文所提方法分类精度更高，分类结果整体性更强。