基于LTCC基板BCB/Cu薄膜混合多层互连技术研究

针对微系统小型化集成对高性能成膜基板需求,研究了基于LTCC基板的BCB/Cu薄膜多层互连关键技术及过程控制要求。提出一种高可靠"T"型界面互连方式的薄膜磁控溅射Cr/Cu/Cr和Cr/Pd/Au复合膜层结构及其制备方法。研究了LTCC基板收缩率偏差、LTCC-薄膜界面缺陷及粗糙度、BCB介质膜固化应力、介质膜金属化的应力等因素对厚薄膜混合基板质量的影响。制备的12层厚薄膜混合基板(10层LTCC基板,2层薄膜布线) 60片,100%全部通过GJB2438 C.2.7成膜基片评价考核要求,相比LTCC基板,布线密度提高4倍,尺寸缩小40%。     

制动气压调节器的气密性检测控制系统的研究

针对如何实现制动气压调节器气密性自动检测的问题,设计了一套可靠性和精度高的检测系统.论述了基于可编程控制器、工控机和编程软件的气密性智能检测系统,给出了系统检测原理、硬件结构设计、软件结构设计和实现的功能,并实施了抗干扰技术.     

增强骨骼动画运动细节的关键帧插值方法

为了增强人体骨骼运动细节的表达,提出了基于关键帧分类的虚拟人运动插值方法.此方法以人体骨骼间夹角为动作特征,在运动捕获数据的关键帧基础上,将关键帧集合根据其运动特性的不同划分为3类:普通关键帧、变速关键帧、摆动关键帧.在插值阶段依据关键帧类型分别采用线性插值、二次多项式插值和三次多项式插值计算中间帧,最终获得反应运动细节的关键帧动画.实验结果表明,该方法能在最终合成的人体动画中较好地模拟手臂摆动和变速运动的运动效果.     

利用振幅、频率信息综合反演储层厚度

本文提出了一种新的储层厚度计算方法，该方法充分利用了地震波的振幅、频率信息与储层厚度的互补性原理，经过一定的数学变换，使新拟合的参数（A／Fn）与储层厚度的变化关系更趋于线性，并且这种线性关系可延伸到3λ／8处。对于层厚小于3λ／8的储层，采用本方法所编制的程字即可求取，不需要事先确定调谐点的位置与调谐曲线法相比，此法具有精度高、方法简便易行的特点。     

HIPS熔融插层蒙脱土复合材料的阻燃性

将钠基蒙脱士(Na -MMT)有机化改性制成有机蒙脱土(OMMT),分别采用静态和动态熔融法制备高抗冲聚苯乙烯/有机蒙脱土(HIPS/OMMT)和高抗冲聚苯乙烯/钠基蒙脱土(HIPS/Na -MMT).X射线衍射和扫描电镜研究表明,层间距由处理前的1.52 nm增加为2.25 nm,OMMT具有明显的分层现象;透射电镜研究表明,静态熔融插层HIPS/OM-MT形成了插层复合结构,动态熔融插层HIPS/OMMT中的OMMT片层被剥离开来,形成了剥离的HIPS/OMMT;锥形量热仪测试结果表明,静态和动态熔融插层HIPS/OMMT的阻燃性能均有所提高,但提高幅度随OMMT添加量的增加而降低;氧指数测试结果表明,HIPS/OMMT的氧指数比纯HIPS有所提高.     

CAD/CIMS的应用促进了山西省装备制造业的跨越式发展

回顾了山西省装备制造业近年来采用CAD／CIMS技术的过程和取得的成绩以及在推广过程中的体会，说明山西装备制造业近年发展迅速，是和“八五”到“十五”期间企业积极采用CAD／CIMS技术有一定的关系。     

化学镀Ni-P在纯锡凸点的应用及界面研究

采用化学镀Ni-P作UBM阻挡层,利用电镀的方法制备了面阵列和周边排布的无铅纯锡凸点,凸点高度为85±2μm,一致性良好。研究了不同回流温度下纯锡焊球的剪切强度、断裂模式和与Ni-P层反应生成的金属间化合物。结果表明,纯锡凸点回流时与Ni-P生成针状Ni3Sn4,凸点剪切强度达到92MPa以上。剪切断裂为韧性断裂,随着回流温度提高及回流时间延长,Ni3Sn4相由针状向块状转变,Ni-P层与Ni3Sn4层间生成层状Ni3P相,粗化的Ni3Sn4相受压应力向焊球内部脱落。     

中小学机器人竞赛活动项目创新及评价

机器人教学活动以知识覆盖面广、能力锻炼多样、情感体验丰富而受到越来越多的师生的欢迎,同时也受到教育部门和有关人士的关注,正在从少数学生的兴趣、爱好向广大学生的普及活动过渡.它有利于学生理论与实践的结合,有利于学生认识现代控制技术的发展及在日常生活和生产中的应用.为开发学生的智力,增强和锻炼学生的动手能力、实践能力和协作能力,提高创新能力提供了一个优异的教学平台,为中小学生的终身学习和发展,创造了一个新的环境.它是现代高科技的发展和应用在中小学教学的反映.     

基于视觉信息积累的行人重识别网络

在以往的行人重识别方法中,绝大部分的工作集中于图像注意力区域的学习,却忽视了非注意 力区域对最终特征学习的影响,如果在关注图像注意力区域的同时加强非注意力区域的特征学习,可进一步丰 富最终的行人特征,有利于行人身份信息的准确识别。基于此,提出了视觉信息积累网络(VIA Net),该网络整 体采用两分支结构,一个分支倾向于学习图像的全局特征,另一个分支则拓展为多分支结构,通过结合注意力 区域和非注意力区域的特征逐步加强局部特征的学习,实现视觉信息的积累,进一步丰富特征信息。实验结果 表明,在 Market-1501 等行人重识别数据集上,所提出的 VIA Net 网络达到了较高的实验性能;同时,在 In-Shop Clothes Retrieval 数据集上的实验证明：该网络也适用于一般的图像检索任务,具有一定的通用性。