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常温下对低压化学气相沉积制备的纳米硅镶嵌结构的a-SiNx:H薄膜进行低能量高剂量的C+注入后,在800~1200℃高温进行常规退火处理。X射线光电子能谱(XPS)及X射线光电子衍射(XRD)等实验结果表明,当退火温度由800℃升高到1200℃后,薄膜部分结构由SiCxNy转变成SiNx和SiC的混合结构。低温下利用真空紫外光激发,获得分别来自于SiNx、SiCxNy、SiC的,位于2.95,2.58,2.29 eV的光致发光光谱。随着退火温度的升高,薄膜的结构发生了变化,发光光谱也有相应的改变。 相似文献
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本文运用第一性原理对AlmSin(m=1,2;n=1~6)团簇的结构与性质进行了研究.在BLYP的水平上进行了结构优化和频率分析,得到了团簇的最低能量结构.同时计算和讨论了A1msin团簇的束缚能、总能的二阶能量差分和分裂能以及费米能随原子数的变化.研究结果表明:AlmSin团簇在m+n<4时的几何结构是平面结构,从4个原子开始转为空间的立体结构;除AlSi3和Al2Si2团簇外,AlmSin(m=1,2;n=1~6)团簇的束缚能随原子数增加而减小;分析A1mSin(m=1,2;n=1~6)团簇的二阶能量差分和分裂能发现:在m+n=3,5时,团簇都出现较稳定的结构. 相似文献
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提出了一种基于普通单模光纤粗锥级联结构的马赫-曾德尔干涉湿度传感器.将两根单模光纤对芯熔融成一个粗锥,并依次级联,形成光纤锥-单模光纤-光纤锥-单模光纤-光纤锥结构.外界环境湿度、温度的改变使传感器的纤芯基模和包层模的光程差发生改变,引起传感器干涉光谱发生变化.通过监测干涉谱波长和能量的变化实现对外界物理量的测量.实验结果表明,当空气中湿度在35~95%RH范围内变化时,传感器的湿度灵敏度为-0.065dB/%RH,线性度为0.997;当温度在30~80℃范围内变化时传感器的温度灵敏度为69.4pm/℃,线性度为0.998.该传感器可以避免温湿度的交叉影响,实现单参量的同时在线区分测量. 相似文献
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目的 探讨三维斑点追踪成像(3D-STI)技术在评价甲状腺功能亢进(甲亢)患者左心室整体收缩功能中的应用价
值。方法 选择50 例甲状腺功能亢进患者与45 例健康志愿者,获取心尖四腔心切面动态图像,存储左心室三维全容积动态图像后,运用3D-STI 软件进行脱机分析,得到两组收缩期左心室整体纵向峰值应变(GLS)、圆周峰值应变(GCS)、左心室扭转度角度峰值(LV-tw)、左心室扭力(LV-tor)、左心室心底水平旋转角度峰值(Prot-B)、左心室心尖水平旋转角度峰值(Prot-A)及左心室射血分数(LVEF)等,比较两组三维应变(3DS)指标之间的差异。结果 与正常对照组比较,甲亢组的左心室收缩功能增强,GLS、GCS 分别为(-20.47±3.08)% vs.(-18.52±4.77)%、(-28.98±3.00)% vs.(-25.88±2.12)%,两组差异均有统计学意义(均P<0.05);甲亢组LV-tw、LV-tor、LVProt-A、LVProt-B 均较正常对照组略有增加,但差异均无统计学意义(均P>0.05)。结论 3D-STI 可无
创、敏感检测甲亢患者左心室三维应变,为临床客观评估甲亢左心室收缩功能提供一种新方法。 相似文献
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利用蒙特卡罗程序FLUKA模拟计算了聚乙烯慢化球和辅助材料慢化球对低能中子到高能中子的响应函数曲线。结果表明,对纯聚乙烯球来说,随着聚乙烯层厚度的增加,响应曲线峰逐步右移,峰值在高能区有所下降,对20 Me V以上的中子,无论纯聚乙烯球的尺寸有多大,其响应均下降到很低的程度;对辅助材料慢化球来说,中子能量小于1 Me V时,辅助材料慢化球与聚乙烯慢化球的响应曲线相似,但当中子能量大于20 Me V时,中子与辅助材料层发生(n,xn)反应,慢化球的响应呈显著上升趋势。分析计算结果,最终能够确定宽能谱多球中子谱仪的尺寸组合。 相似文献
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正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)算法是一种重要的压缩感知重构算法. OMP算法在每次迭代中选择与当前残差最相关的原子. 针对每次迭代需要重新计算残差的问题, 本文考虑偶数次迭代下残差未知的情况. 首先, 研究了奇数次迭代的残差与下一次迭代的残差之间的关系, 得到了一种偶数次迭代时选择原子的标准. 然后, 引入一种回溯机制来处理前面所得的迭代结果, 这种机制通过剔除其中多余的原子来实现精确重建. 据此, 提出了可减少计算残差的改进型正交匹配追踪算法. 相似文献
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PM2.5小时浓度多为单步预测。为实现PM2.5小时浓度的多步预测,基于“编码器-解码器”的序列-序列预测(Seq2Seq)模型,集合图卷积神经网络提取非欧式空间数据特征的能力以及注意力机制自适应关注特征的能力,提出了融合图卷积神经网络和注意力机制的PM2.5小时浓度多步预测(GCN_Attention_Seq2Seq)模型。并与Seq2Seq模型和使用了图卷积神经网络、未使用注意力机制的GCN_Seq2Seq模型进行了对照,以2015—2016年北京市22个空气质量监测站点的空气质量数据为样本进行实例验证,结果表明,Seq2Seq模型和图卷积神经网络(GCN)可对PM2.5小时浓度数据的时空依赖进行有效建模,注意力机制有助于减缓多步预测中的预测精度衰减,提升PM2.5小时浓度多步预测的精度。GCN_Attention_Seq2Seq模型可有效应用于多种长度的PM2.5浓度预测窗口。 相似文献
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