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利用扫描电子显微镜(SEM)和透射电子显微镜(TEM)研究了Sn3.8Ag0.7Cu(Sn37Pb)/Cu焊点在时效过程中的界面金属间化合物(IMC)形貌和成份。结果表明:150℃高温时效50、100、200、500h后,Sn3.8Ag0.7Cu(Sn37Pb)/Cu焊点界面IMC尺寸和厚度增加明显,IMC颗粒间的沟槽越来越小。50h时效后界面出现双层IMC结构,靠近焊料的上层为Cu6Sn5,邻近基板的下层为Cu3Sn。之后利用透射电镜观察了Sn37Pb/Ni和Sn3.8Ag0.7Cu/Ni样品焊点界面,结果显示,焊点界面清晰,IMC晶粒明显。 相似文献
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随着深度学习技术的快速发展,利用深度神经网络模型伪造出的深度假脸(deepfake)视频越来越逼真,假脸视频造成的威胁也越来越大。文献中已出现一些基于卷积神经网络的换脸视频检测算法,他们在库内获得较好的检测效果,但跨库检测性能急剧下降,存在泛化能力不足的问题。该文从假脸篡改的机制出发,将视频换脸视为特殊的拼接篡改问题,利用流行的神经分割网络首先预测篡改区域,得到预测掩膜概率图,去噪并二值化,然后根据换脸主要发生在人脸区域的前提,提出一种计算人脸交并比的新方法,并进一步根据换脸处理的先验知识改进人脸交并比的计算,将其作为篡改检测的分类准则。所提出方法分别在3个不同的基础分割网络上实现,并在TIMIT, FaceForensics++, FFW数据库上进行了实验,与文献中流行的同类方法相比,在保持库内检测的高准确率同时,跨库检测的平均错误率显著下降。在近期发布的合成质量较高的DFD数据库上也获得了很好的检测性能,充分证明了所提出方法的有效性和通用性。 相似文献
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一氧化碳偶联制草酸二乙酯用Pd-Fe/α-Al2O3催化剂的表面结构 总被引:3,自引:0,他引:3
应用XPS,XRD,TEM和TPR等表征技术研究了CO常压气相偶联合成草酸酯反应体系中Pd-Fe/α-Al2O3催化剂的表面结构. 结果表明,催化剂表面的活性组分钯以高度分散的Pd0形式存在,分散的钯微晶平均粒径约为8 nm; 助剂铁以Fe2+形式存在,其分散度极高. 根据表征实验结果,讨论了活性组分、助剂和载体三者之间的相互作用. 助剂可以优先高度分散在载体表面,而活性组分会自动落位在助剂层上达到均匀分散,即催化剂表面形成了类似于金属-金属氧化物-载体相间的结构. 相似文献
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1.问题的提出:由于X射线能谱化的分辨率(Mn—Ka线)一般不低于140eV,造成谱中某些分析线发生重叠。2.重叠峰线性剥离法。2.1特征线的峰形及线性剥离法的定义。能谱图中每一特征X射线峰的轮廓可用一相应的高斯函数曲线来描述,其表达式为X_i=Aexp[-1/2((E-E_i)/σ)~2] (1)E_i为多道分析器第i道所对应的能量,X_i为该道内的计数,E为高斯峰值所对应的能量,可称为特征能量,σ为统计偏差,A为振幅。峰剥离实际上是峰叠加的逆过程。假设一合峰是N个子峰叠加而成,该合峰的轮廓可以由下面表达式 相似文献
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随着深度学习技术的快速发展,利用深度神经网络模型伪造出的深度假脸(deepfake)视频越来越逼真,假脸视频造成的威胁也越来越大.文献中已出现一些基于卷积神经网络的换脸视频检测算法,他们在库内获得较好的检测效果,但跨库检测性能急剧下降,存在泛化能力不足的问题.该文从假脸篡改的机制出发,将视频换脸视为特殊的拼接篡改问题,利用流行的神经分割网络首先预测篡改区域,得到预测掩膜概率图,去噪并二值化,然后根据换脸主要发生在人脸区域的前提,提出一种计算人脸交并比的新方法,并进一步根据换脸处理的先验知识改进人脸交并比的计算,将其作为篡改检测的分类准则.所提出方法分别在3个不同的基础分割网络上实现,并在TIMIT,FaceForensics++,FFW数据库上进行了实验,与文献中流行的同类方法相比,在保持库内检测的高准确率同时,跨库检测的平均错误率显著下降.在近期发布的合成质量较高的DFD数据库上也获得了很好的检测性能,充分证明了所提出方法的有效性和通用性. 相似文献
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碳纳米管性质奇特、用途广泛[1]。目前制备碳纳米管薄膜的方法主要有电弧放电法[2]、催化裂解[3]、及真空过滤碳纳米管悬浮液制备“巴基管纸”(Buckypaper)[4]等。本文采用镀镍基板催化裂解低碳烷烃法制备碳纳米管薄膜,考察了镀膜时间、蚀刻和氨水处理等条件对碳纳米管薄膜产物形貌的影响。1 实验部份1 1 镀膜与后处理采用离子溅射法在硅酸盐基板上镀镍,镀镍电流7 5mA,镀镍时间分别为2min、15min、30min、45min或60min;对镀镍基板再进行蚀刻(蚀刻电流7 5mA,蚀刻时间2min)或用氨水浸泡处理(含NH325%,超声振荡30min),然后烘干备用。1 … 相似文献
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