高频聚焦超声声场和温度场的仿真研究*

为探究临床常用的7 MHz高频聚焦超声在多层生物组织中的声传播以及毫秒级时间内的生物传热规律问题,基于Westervelt方程和Pennes传热方程,使用有限元方法建立高频聚焦超声辐照多层组织的非线性热黏性声传播及传热模型。首先分析了线性模型和非线性模型之间的差异,然后在非线性模型下探究换能器的参数对声场和温度场的影响。仿真结果显示：在7 MHz频率下,当换能器输出声功率超过5 W时,声波传播的非线性效应不可忽视(p <0.05);当声功率从5 W增大到15 W时,非线性模型与线性模型预测的温度偏差从20%增加到34.703%;高频聚焦超声波的非线性行为比低频更加显著,基频能量向高次谐波转移的程度增大,声功率为10 W和15 W时4次谐波与基波之比分别达到7.33%和12.12%;高频换能器参数的改变对组织中声场和温度场分布的影响较大,换能器焦距从12 mm减小到11.2 mm,焦点处最高温度增加了77%。结果表明,7 MHz聚焦超声的非线性声传播需要考虑到4次谐波的影响。该文提出的多层组织非线性仿真模型可为高频聚焦超声换能器参数优化及制定安全、有效的术前治疗方案提供理论参考。     

Positions and Widths of Anticrossings for Potassium Rydberg Stark States

The B-spline expansion technique is applied to study the anticrossings for potassium Rydberg states in a static electric field. The results of our calculation indicate that the antierossings are caused mainly by the core interaction or by the fine structure interaction. Our results for the positions and the widths of the anticrossings are in good agreement with experimental data.     

面向神经形态感知的人工脉冲神经元的研究进展

近年来,随着人工智能技术和脉冲神经网络(SNN)的迅猛发展,人工脉冲神经元的研究逐渐兴起。人工脉冲神经元的研究对于开发具有人类智能水平的机器人、实现自主学习和自适应控制等领域具有重要的应用前景。传统的电子器件由于缺乏神经元的非线性特性,需要复杂的电路结构和大量的器件才能模拟简单的生物神经元功能,同时功耗也较高。因此,最近研究者们借鉴生物神经元的工作机制,提出了多种基于忆阻器等新型器件的人工脉冲神经元方案。这些方案具有功耗低、结构简单、制备工艺成熟等优点,并且在模拟生物神经元的多种功能等方面取得了显著进展。文章将从人工脉冲神经元的基本原理出发,综述和分析目前已有的各种实现方案。具体来说,将分别介绍基于传统电子器件和基于新型器件的人工脉冲神经元的实现方案,并对其优缺点进行比较。此外,还将介绍不同类型的人工脉冲神经元在实现触觉、视觉、嗅觉、味觉、听觉和温度等神经形态感知方面的应用,并对未来的发展进行展望。希望能够为人工脉冲神经元的研究和应用提供有益的参考和启示。     

全台网非线性编辑设备选用与研究

分析了中小电视台在构建高效、实用的非编网时需要考虑的问题,根据实际情况阐述了非编设备的选用要求,并对实现的非编网络系统进行了介绍.     

TD-SCDMA手机终端视频采集方案实现

提出了将摄像头应用在TD-SCDMA手机终端中的设计方案,通过使用参考验证方法(RVM)搭建验证平台,使用OpenVera语言模拟实际的摄像头功能.分析结果显示,该方案可弥补硬件仿真时的不足,满足设计要求.     

Weak Graph Map Homotopy and Its Applications∗

The authors introduce a notion of a weak graph map homotopy (they call it M-homotopy), discuss its properties and applications. They prove that the weak graph map homotopy equivalence between graphs coincides with the graph homotopy equivalence defined by Yau et al in 2001. The difference between them is that the weak graph map homotopy transformation is defined in terms of maps, while the graph homotopy transformation is defined by means of combinatorial operations. They discuss its advantages over the graph homotopy transformation. As its applications, they investigate the mapping class group of a graph and the 1-order MP-homotopy group of a pointed simple graph. Moreover, they show that the 1-order MP-homotopy group of a pointed simple graph is invariant up to the weak graph map homotopy equivalence.     

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...     

基于改进VGG网络的单体热电池X光图像无损检测方法研究

为解决单体热电池生产中出现的安装错误、人工检测耗时耗力的问题,提出一个结合迁移学习和卷积 神 经网络(convolutional neural network,CNN) 的单体热电池缺陷检测模型。首先,对数据集图像进行裁剪、加噪等预处理,以VGG16(visual geometry group 16) 网络作为 模型的骨干架构,在瓶颈层后增添选择性核(selective kernel,SK) 卷积;然后,增添全局平均池化(global average pooling,GAP) 层, 增加Dropout层及添加 L2 正则化等微调操作,得到单体热电池缺陷检测模型Q-VGGNet;最后,在大型公开数据集ImageNet上进 行预训练学习,将获得的权重参数迁移到单体热电池图像识别模型Q-VGGNet上。测试实验表明:6种 网络模型对数据集缺陷图像的总体识别准确率分别达到了98.39%、94.44%、97.27%、96.34%、93.71%、 95.61%,Q-VGGNet网 络模型 对合格图像和 漏装负极、极耳断裂、漏装集流片3种缺陷图像 识别准确率 分别达到了99.6%,95.9%,99.6%和98.4%。检测结果表明:该方法能够更准确、快速地检测热电池缺陷, 拥有良好的缺陷诊断能力,较传统方法提高近3%,为人工检测单体热电池缺陷提供了良好的解决途径。     

关于Taylor公式中Lagrange余项的再研究

在Azpeitja对Taylor公式中Lagrange余项的"中间点"渐近性的研究基础上,又建立几个易于验证和推广的结果.     

新型波导-微带对脊鳍线过渡设计

介绍了一种新型的宽带波导-微带对脊鳍线过渡设计。它利用对脊鳍线自身结构的调整,就可以对频带内谐振频率产生抑制作用,不需外加任何谐振抑制结构或金属孤岛,减少了设计和制造的复杂性。这种紧凑的过渡模型不仅结构简单、尺寸短小,而且可以在宽频带范围内实现较低的插入损耗和回波损耗,方便工程上的应用。对实验样品的测试表明,在Ka全频段内其插入损耗小于0.8 dB。