智能终端中热IP核的通信方法

片上网络通信架构的改进,使热IP核连接多个路由器,并且原本与热IP核相连的一个路由器的通信量被分配到多个路由器上。基于改进的片上网络通信架构,又设计出新的路由器选择算法。在该算法中,可以根据热IP连接的路由器的当前状态选择数据通信的路由,这样使得热IP能够更加均匀地分配通信量,从而有效地提高了数据传输效率,降低数据传输延时。实验表明,新的算法能够有效减少传输延迟。     

有源层溅射温度对非晶铟镓锌氧薄膜晶体管电学特性的影响

The effect of active layer deposition temperature on the electrical performance of amorphous InGaZnO （a-IGZO） thin film transistors （TFTs） is investigated. With increasing annealing temperature, TFT performance is firstly improved and then degraded generally. Here TFTs with best performance defined as ＂optimized-annealed＂ are selected to study the effect of active layer deposition temperature. The field effect mobility reaches maximum at deposition temperature of 150℃ while the room-temperature fabricated device shows the best subthreshold swing and off-current. From Hall measurement results, the carrier concentration is much higher for intentional heated a-IGZO films, which may account for the high off-current in the corresponding TFT devices. XPS characterization results also reveal that deposition temperature affects the atomic ratio and Ols spectra apparently. Importantly, the variation of field effect mobility of a-IGZO TFTs with deposition temperature does not coincide with the tendencies in Hall mobility of a-IGZO thin films, Based on the further analysis of the experimental results on a-IGZO thin films and the corresponding TFT devices, the trap states at front channel interface rather than IGZO bulk layer properties may be mainly responsible for the variations of field effect mobility and subthreshold swing with IGZO deposition temperature.     

求解全局最优问题的多重点样本水平值估计的相对熵算法

研究有界闭箱约束下的全局最优化问题,利用相对熵及广义方差函数方程的最大根与全局最小值之间的等价关系,设计求解全局最优值的积分型水平值估计算法.对采用重点样本采样技巧产生的函数值按一定规则进行聚类,从而在各聚类中产生的若干新重点样本,结合相对熵算法,构造出多重点样本进行全局搜索的新算法.该算法的优点在于每次迭代选用当前较好的函数值信息,以达到随机搜索到更好的函数值信息.同时多重点样本可有利挖掘出更好的全局信息.一系列的数值实验表明该算法是非常有效的.     

电力通信及其在智能电网中的应用

电力通信能够保证电力系统稳定和安全地运行。智能电网具有许多种应用,比如测量技术、传感技术等,同时智能电网又具有很好的经济效益、较高的可靠性和较高的效率。文章主要论述了电力通信及其在智能电网中的应用,并对电力通信中存在的问题和挑战作了简要介绍。     

图书馆职教信息参考库中在线文档阅读功能的实现

针对图书馆职教信息参考库中在线阅读文档,采用ASP.NET语言程序结合国外开源FlexPaper与SwfTools工具开发服务器的后台服务自动把PDF文档转换成SWF格式的文件,系统调用FlexPaper以SWF文件的形式由FlexPaperViewer装载并显示,实现在线文档的阅读功能。     

一类非线性共形分数阶微分方程的边值问题和脉冲初值问题（英文）

本文研究一类非线性共形分数阶微分方程的边值问题和脉冲初值问题,利用基于锥理论的和型算子不动点定理和混合单调算子不动点定理,获得共形分数阶微分方程边值问题和脉冲初值问题正解的存在性和唯一性定理,并且得到一组可以逼近唯一正解的单调迭代序列,最后给出一个实例用来验证结论的有效性.     

融合学习模型的岩石光谱特征自动分类

岩石光谱综合反映了岩石的物理化学性质、成分及其结构构造。岩石光谱数据已被应用于岩石分类的研究,但是不同于矿物光谱,岩石光谱并无标准数据库,且受较多干扰因素影响,例如矿物组分、结构构造、化学成分、风化力度,测量仪器的误差等。传统岩石光谱分类模型先是对岩石光谱进行预处理排除干扰,然后采用不同方法对部分光谱特征分析,以达到分类目的。但对光谱数据特征遗失较多,使得分类准确率低下且操作过程繁琐、效率不高。因此,建立一个简单、快速、准确的岩石光谱自动分类模型具有重要意义。机器学习能够对获得的所有数据进行学习,不存在遗漏,大大提高了分类精度,且是对原始数据直接操作,不需预处理,简化流程。为此,选取辽宁兴城地区作为研究区,采集了若干种典型岩石样本,利用美国ASD便携式光谱仪实测光谱,最终获得608条数据,依据岩石光谱特征分为三类进行研究。首先利用决策树(DT)及决策树的升级模型--随机森林（RF）对数据进行分类,但当数据噪音较大时随机森林容易陷入过拟合;因而利用对异常值不敏感的K-最近邻（KNN）建模,但KNN需要对每个样本都考虑,数据量大时计算量会很大,效率不高;所以通过支持向量机（SVM）来提升分类准确率。从实验结果可以看出,4种分类模型的准确率排序为：SVM>KNN>RF>DT。为进一步提高岩石光谱特征的自动分类精度,采取了融合多个不同模型的办法,即对不同模型的分类结果进行投票,选择投票最多的作为最后分类结果。由于硬投票可在一定程度上减少过拟合现象的发生,更加适合分类模型,所以利用硬投票法融合了RF、KNN与SVM三个机器学习模型,最终的分类准确率可达到99.17%。综上所述,基于融合学习模型进行岩石光谱特征自动分类是切实可行且准确高效的。     

金红石结构TiO2结构和热力学性质的第一性原理研究

利用基于密度泛函理论的第一性原理计算方法以及准谐德拜模型研究了金红石TiO2的结构和热力学性质。常温常压下所计算的晶格常数、体弹模量及其对压强的一阶导数与实验值和其他理论计算结果相符的较好。另外,我们还计算了体弹模量、热膨胀系数、热容与温度和压强的关系。     

双面声场反向神经网络声压外推分离

针对有限测量孔径造成的窗效应和离散传声器阵列带来的卷绕误差对双面声场分离技术的影响,提出了一种利用反向传播神经网络的全息面声压外推方法。该方法首先利用孔径内部测点平面坐标和相应声压值组成的学习样本训练神经网络,拟合出两者的函数关系。接着代入孔径外部测点坐标得到对应声压值,实现有限孔径外推。最后将已有测量值和外推测量值组成的虚拟大孔径导入双面声场分离处理。与传统外推方法相比,该方法不需要先验知识,操作简单,计算抗干扰能力强,结果准确性高。数值仿真和实验进一步验证了该方法在改善声场分离结果方面的可行性和有效性。     

雷达信号处理技术在太赫兹成像中的应用

太赫兹成像采用的成像算法多来自于其他频段已经成熟的成像算法,而针对太赫兹波特性的成像算法还不多见,因此在太赫兹频段形成了成像机理及算法研究的空白。按照经典电磁理论、光学原理对太赫兹成像进行分类,指出了雷达成像与太赫兹成像之间的关系。并通过研究太赫兹雷达目标散射特征,分析了不同太赫兹源的衍射极限成像分辨力。最后,从信号处理的角度介绍了太赫兹雷达信号处理及成像算法的研究现状。