过孔的不同干法刻蚀工艺对TFT-LCD性能的影响研究

为了改善过孔的干法刻蚀中刻蚀率的不同导致SD线和P-Si接触面积不一致的问题,同时解决ELA工艺导致PSi表面突起而造成SD与P-Si点状接触的问题,探究了过孔的不同干法刻蚀工艺对TFT-LCD性能的影响,从中找出最佳的过孔干法刻蚀工艺。利用京东方产线设备制备了两种不同的LTPS阵列样品,样品一的过孔工艺采用传统的底部接触方式,样品二采用新的侧面接触方式,样品一和样品二其余的工艺过程一致。实验结果表明:多点的U-I曲线由发散变为集聚,电子迁移率有所提高;SEM数据表明采用侧面接触方式能够完全将P-Si刻穿。采用侧面接触方式能够明显的解决干法刻蚀中刻蚀率的不同导致SD线和P-Si接触面积不一致的问题,同时避免了ELA工艺导致P-Si表面突起而造成SD与P-Si点状接触的问题,电学性能有所改善,同时减少了工艺时间,提高了产能。     

己内酰胺生产中贝克曼重排工序工艺分析及优化

对国内外典型的己内酰胺装置贝克曼重排工艺技术进行了分析 ,并对荷兰 DSM公司工艺实施两段重排改造进行了理论探讨 ,认为提高重排工艺经济技术水平的根本措施在于 :确保环己酮肟进料口的混和效果 ;采用两段重排工艺降低酸肟比     

生物力学模型导引的心肌运动与材料参数对偶估计

针对传统心脏图像分析方法割裂运动分析和材料分析的局限性和扩展卡尔曼滤波器联合算法引入互协方差矩阵具有收敛慢的问题,提出基于卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器的对偶滤波器算法,该方法用有限元方法表达心脏求解域,连续生物力学模型作为逆问题的约束,在状态空间框架下将运动状态向量和材料参数向量分别置于2组状态空间方程中,用相应的滤波器进行交替迭代估计,从而实现心肌运动状态和材料参数的同时重建.结果表明,该方法能够有效地提高估计精度和收敛速度,缩短计算时间.     

用于正电子发射断层成像的闪烁晶体

正电子发射断层成像要求闪烁晶体材料具有高光输出、短衰减时间和强阻止本领,且价格低廉。本文综述了闪烁晶体材料最新的发展状况和其特征对正电子发射断层成像系统的性能影响。     

基于差值法的不同氧浓度对煤自燃特性影响研究

煤低温氧化过程存在氧化、脱附和裂解等路径产生气体和热量,导致基于气体和热量获得的氧气浓度对煤氧复合反应动力学的影响不准确。提出一种能够消除这两条路径的方法,利用这种方法分别在不同氧浓度下通过程序升温实验研究不同煤的产气和产热特性,并结合X射线光电子能谱仪(XPS)和比表面积测试仪(BET)等微观表征,分析煤在氧化过程中发生微观变化的内在原因。实验结果表明,煤的比表面积及煤中含氧基团的含量对氧化产气浓度和初始产气温度具有较大影响,尤其是对于CO₂影响更大,采取差值的方法可以有效排除裂解和脱附的影响,获得能够反映煤氧复合本质特征的氧化路径;不同氧气浓度对氧化路径下产气和产热特性影响较大,随着氧气浓度的降低,产气浓度和产热速率逐渐降低,当氧气浓度低于6%时,初始产气温度明显升高,产热速率明显受到抑制,严重的抑制了煤与氧的进一步反应,从而很难发生煤自燃。     

自动化立体仓库码垛机控制系统的设计与调试

根据系统控制要求,构建以西门子S7-1200型PLC作为系统的主控制器,采用变频器和三相异步电机拖动立体仓库码垛机,采用触摸屏控制和监视整个系统的运行,结合立体仓库本体,搭建了工业自动化立体仓库的实验控制平台。对立体仓库的每一个库位编址,采用传感器和定位片作为库位的定位装置,并依此来寻址,以实现码垛机的精确定位。经过反复测试,系统运行稳定,满足系统的控制要求。本系统可以提升仓储系统的自动化水平,减少劳动强度,降低人工成本。     

结合全局信息的深度图解耦协同过滤

基于GCN的协同过滤模型通过用户物品交互二部图上的信息聚合过程生成用户节点和物品节点的表示，预测用户对物品的偏好。然而，这些模型大多没有考虑用户不同的交互意图，无法充分挖掘用户与物品之间的关系。已有的图解耦协同过滤模型建模了用户的交互意图，却忽略了图全局信息，没有考虑用户节点和物品节点的本质特征，造成表示语义不完整；并且由于受到模型迭代结构的影响，意图解耦学习的过程并不高效。针对上述问题，设计了结合全局信息的深度图解耦协同过滤模型G2DCF(Global Graph Disentangled Collaborative Filtering)。该模型构建了图全局通道和图解耦通道，分别学习节点的本质特征和意图特征；通过引入正交约束和表示独立性约束，使用户-物品的交互意图尽可能唯一防止意图退化，同时提高不同意图下表示的独立性，提升模型的解耦效果。对比已有的图协同过滤模型，G2DCF能更综合地刻画用户特征和物品特征。在3个公开数据集上进行了实验，结果表明G2DCF在多个评价指标上优于对比方法；分析了表示分布的表示独立性和表示均匀性，验证了模型的解耦效果；同时从收敛速度上进行了对比，验证了模型的...     

超融合架构服务器在纺织行业的应用

针对已有服务器的无备机,长期使用,软件和硬件存在隐患,性能无法满足要求等问题,提出使用超融合服务器解决上述问题的方案。提出了一种现有服务器升级、改造的思路。     

基于标签语义注意力的多标签文本分类

自大数据蓬勃发展以来,多标签分类一直是令人关注的重要问题,在现实生活中有许多实际应用,如文本分类、图像识别、视频注释、多媒体信息检索等.传统的多标签文本分类算法将标签视为没有语义信息的符号,然而,在许多情况下,文本的标签是具有特定语义的,标签的语义信息和文档的内容信息是有对应关系的,为了建立两者之间的联系并加以利用,提出了一种基于标签语义注意力的多标签文本分类(LAbel Semantic Attention Multi-label Classification,简称LASA)方法,依赖于文档的文本和对应的标签,在文档和标签之间共享单词表示.对于文档嵌入,使用双向长短时记忆(bi-directional long short-term memory,简称Bi-LSTM)获取每个单词的隐表示,通过使用标签语义注意力机制获得文档中每个单词的权重,从而考虑到每个单词对当前标签的重要性.另外,标签在语义空间里往往是相互关联的,使用标签的语义信息同时也考虑了标签的相关性.在标准多标签文本分类的数据集上得到的实验结果表明,所提出的方法能够有效地捕获重要的单词,并且其性能优于当前先进的多标签文本分类算法.