λ-可加模糊测度的一般形式及分布特征

指出在信息处理与决策中应用λ-可加模糊信息测度评价信息的必要性。讨论λ-可加模糊测度的转换函数构造法,给出其转换函数的一般形式,并指出λ-可加模糊测度分布函数的性质,重点分析经典分布参数的变化对λ-可加模糊测度的影响,进而说明:λ-可加模糊测度是一种刻画理性多样性的有效方式,它可用于表达决策人或行为人对共同的小概率事件的激进或者保守的评价。     

分配格的分式扩张

首先借助整数扩充为有理数的办法构作一个分配格对它的滤子的分式扩张,然后用泛映射性质来刻画由任意分配格所构作的分式扩张,最后讨论了这种扩张的理想结构。     

晶格畸变检测仪研究碳化硅晶片中位错缺陷分布

利用晶格畸变检测仪研究了SiC晶片位错分布情况,通过对熔融KOH腐蚀后的SiC晶片进行全片或局部扫描,从而得到完整SiC晶片或局部区域的位错分布.与LEXT OLS40003D激光共聚焦显微镜扫描腐蚀图进行比较,晶格畸变检测仪扫描腐蚀图可以将晶片上位错腐蚀坑信息完全呈现出来,且根据腐蚀坑呈现的颜色及尺寸大小,可以分辨出...     

匹配追踪消噪在故障诊断中的应用

为了更有效地消除齿轮泵振动信号的噪声,引入匹配追踪消噪方法。该方法采用匹配追踪算法,通过迭代提取信号的相关结构,再利用提取的相关结构来估计信号的逼近,从而达到消噪的目的。在此基础上,采用中值滤波和线性回归算法来终止迭代过程。最后利用该方法对齿轮泵壳体的振动信号进行消噪处理。结果表明,该方法保留了信号的基本特征,有效地消除了大量的噪声。     

Microwave Pyrolysis and Electrochemical Supercapacitor of S-doped g-C_3N_4 Nanoparticles

In this study, S-doped g-C_3N_4 nanoparticles were successfully prepared by one-step solid-state microwave synthesis. The detailed characterizations through XRD, FT-IR, SEM and XPS were studied. In addition, the electrochemical properties as supercapacitor of the sample were tested by cyclic voltammetry(CV), galvanostatic charge-discharge(GCD) and electrochemical impedance spectroscopy(EIS) techniques. The results showed a high specific capacitance of 691 F/g at current density of 4 A/g in 2 M KOH + 0.15 M K_3[Fe(CN)_6] electrolyte. This study shows that the microwave synthesis is a promising way to design carbon-based electrodes for supercapacitor.     

演播室设备自动控制探究

介绍了硬件接口的通信协议,结合本台实际,介绍了在系统灵活控制方面所做的尝试、设备选型、控制功能设计目标,最后给出了详细的设计方法.     

厦门广电集团6信道高清转播车改造方案

介绍了厦门广电集团6信道高清转播车改造背景,从实用性、经济性的角度出发,介绍了详细的车体改造方案、系统方案和视音频方案等.     

Ultra-thin Body Buried In0.35Ga0.65As Channel MOSFETs with Extremely Low Off-current on Si Substrates

In this paper, we investigated the electrical properties of the Metal-oxide-semiconductor gate stack of Ti/Al2O3/InP under different annealing conditions. A min...     

基于知识蒸馏与改进ViT网络的花卉图像细粒度分类

由于自然条件下拍摄的花卉图像背景复杂,而且其存在类内差异性大和类间相似性高的问题,现有主流方法仅依靠卷积模块提取花卉的局部特征难以实现准确的细粒度分类。针对上述问题,本文提出了1种高精度、轻量化的花卉分类方法(ConvTrans-ResMLP),通过结合Transformer模块和残差MLP(multi-layer perceptron)模块实现对花卉图像的全局特征提取,并在Transformer模块中加入卷积计算使得模型仍保留提取局部特征的能力;同时,为了进一步将花卉分类模型部署到边缘设备中,本研究基于知识蒸馏技术实现对模型的压缩与优化。实验结果表明,本文所提出的方法在Oxford 17、Oxford 102和自制的Flowers 32数据集上的准确率分别达98.62%、97.61%和98.40%;知识蒸馏后本文的轻量化模型的大小约为原来的1/18,而准确率仅下降2%左右。因此,本研究能较好地提升边缘设备下花卉细粒度分类的效率,对促进花卉培育的自动化发展具有切实意义。     

基于RGBD数据与深度权重的压缩光场显示

使用多层空间光调制器的压缩光场(compressive light field,CLF) 显示技术具有空间带宽利用率高、图像分辨率好等优势,是一种很有前景的光场显示技术。传统的方法将光场分解视为超定问题并使用优化算法求解。随着重建光场的分辨率、深度、视角等性能参数的提升,优化算法的计算效率低、内存消耗大的缺陷被放大,难以实现快速计算。为此,本文提出了一种新型CLF分解算法,该算法将原始光场分解为物点进行存储,仅占用少量内存;利用深度权重和加权平均代替了优化算法,大幅提高了运算效率。在同等条件下,所提出的算法占用内存仅是传统方法的38.8%,计算时间缩短了93.7%,图像质量提高约1 dB。最后通过仿真和实验两种方式对比了该方法和传统方法的显示效果,验证了算法的有效性。