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什么是LCoS液晶显示LCoS是硅上液晶的工艺(LiguidCrystal on Silicon)的缩写,它是直接将LCD件做到单晶硅基片上。LCoS可以将LCD件的有源矩阵TFT及外围驱动电路和控制电路等全部制作在上面,并作为显示器件的一个基板,与另一块作为公共极的有透明导电层的玻璃基板共同封接成一个薄盒,灌入液晶,即可制成一个硅片上的LCD件(LCoS),如图1所示。我们知道,液晶显示已经经过了TN型,STN型,TFT型几代更新。它们都是在LCD本身上作文章。现在的LCoS则是将LCD与集成电路结合在一起,因而对LCD来说是一个全新的突破,是TFT液… 相似文献
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1引言考虑线性代数方程组A_x=b,A∈R~(n×n)非奇异,x,b∈R~n(1)的求解.当系数矩阵是大型稀疏的正定可对称化矩阵,文[1,2]讨论了一类预对称共轭梯度算法(LRSCG算法是其中之一),这类算法的实质是利用非对称的系数矩阵可对称化的性质,并结合共轭梯度法而构造的一种预处理的共轭梯度法[12,16,17].但非对称的系数 相似文献
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热力强迫下斜压大气的多平衡态与副热带高压 总被引:2,自引:0,他引:2
本文用Lorenz的湿模式,在低谱简化下得到了描述大气运动的非线性耗散系统,讨论了在热力强迫与大气环流的非线性相互作用下,湿、斜压大气在参数空间的多平衡态与副热带高压冬、夏流型的转换及其东西振荡,并与相应的干模式进行比较。结果表明:副热带高压冬、夏流型的转换是一种不连续跳跃现象,是经过流场上的快速调整重建新的流型的过程。在干模式中反映不出副热带高压中心的东西摆动,而在湿模式中,由于引入了水汽的热力效应,体现了流场与加热场的非线性相互作用,促成了副热带高压中心的东西摆动。 相似文献
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针对低功耗有损网络(Low Power and Lossy Network, LLN)中移动节点作为中继节点时,存在无线链路易断开、数据传输成功率较低和控制开销较高的问题,提出了一种快速低开销的移动节点分布式寻路RPL路由协议(Mobile Node Distributed Pathfinding RPL Routing Protocol, MNA-RPL)。首先,提出一种邻居表自适应更新机制,依据邻居表快速切换父节点;其次,提出一种父子节点双断开机制,能够有效减少数据包丢失;最后,提出一种基于速度动态管理的Trickle计时器,根据自身速度动态调整DIO广播周期。理论分析和仿真结果表明,与主流路由协议相比,该协议在数据传输和控制开销等方面的性能均有一定的提升。 相似文献
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铁路轨道的局部变形直接影响火车的高速安全行驶。为实现铁路轨道的自动化巡查,提出一种从车载激光点云中提取轨面与枕木的方法。首先,利用基于高程约束的欧氏聚类对原始点云数据进行预处理,得到路基区域;然后,对路基区域进行网格划分,并对每个网格内的点云进行高程判断,从而提取出轨面点云;最后,利用枕木与砟石的几何形态差异,设计出一种面向轨道点云的动态阈值分割方法,以提取枕木点云。对多个路段的铁路轨道进行实验,结果表明,本文方法仅利用点云坐标信息就能实现不同区域的轨面与枕木的自动检测,平均提取质量分别达到97.8%和93.6%,验证了本文方法的可行性与有效性。 相似文献
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采用深度学习对钢铁材料显微组织图像分类,需要大量带标注信息的训练集.针对训练集人工标注效率低下问题,该文提出一种新的融合自组织增量神经网络和图卷积神经网络的半监督学习方法.首先,采用迁移学习获取图像数据样本的特征向量集合;其次,通过引入连接权重策略的自组织增量神经网络(WSOINN)对特征数据进行学习,获得其拓扑图结构,并引入胜利次数进行少量人工节点标注;然后,搭建图卷积网络(GCN)挖掘图中节点的潜在联系,利用Dropout手段提高网络的泛化能力,对剩余节点进行自动标注进而获得所有金相图的分类结果.针对从某国家重点实验室收集到的金相图数据,比较了在不同人工标注比例下的自动分类精度,结果表明:在图片标注量仅为传统模型12%时,新模型的分类准确度可达到91%. 相似文献