低温烧结SrTiO_3晶界势垒高度的研究

本文利用双Ｓｃｈｏｔｔｋｙ势垒模型依据ＳｒＴｉＯ３晶界层电容器材料的Ｒ～Ｔ特性和室温下的Ｉ～Ｖ特性获得了晶界势垒高度随温度变化的关系．结果表明，势垒高度随温度的升高而增加．这一结果与用各不同温度下的Ｉ～Ｖ特性拟合所得到的势垒值基本相符．     

基于等保2.0的铁路敏感数据安全关键技术及研究

本文以等保2.0对铁路货运数据的安全要求及货运数据规则为基础,结合铁路业务系统,从"数据安全使用"的角度,对以主动防护为手段的安全保护技术进行深入研究,包括数据的分类分级、敏感数据的自动识别、敏感数据的脱敏存储和使用,设计开发出铁路敏感数据自动识别与动静态脱敏于一体的大数据平台,可在大数据环境下准确高效地对多源非结构化数据源进行自动分类分级和脱敏操作。     

白板工具的一致性算法

文章以白板工具SWT的设计为背景,在对群体交互操作过程中引起冲突的原因进行分析的基础上,提出了一个并发控制算法,用于协调群体交互过程中操作的冲突问题。该算法采取基于“操作语义”原则的冲突检测方案和仅对已执行冲突操作事件进行修正策略,具有响应时间快以及控制灵活等特点。     

基于图注意力的神经协同过滤社会推荐算法

互联网技术的发展使得信息过载问题日趋严重，为了解决传统推荐技术的数据稀疏和冷启动问题，社会推荐逐渐成为近年来的研究热点。图神经网络(GNNs)作为一种能够自然整合节点信息和拓扑结构的网络，为改进社会推荐提供了巨大的潜力。但基于图神经网络的社会推荐还存在许多挑战，例如，如何从用户项目交互图和社交网络图中学习准确的用户和项目的潜在因子表示；简单映射用户和项目的固有属性来获取嵌入，但用户项目交互的关键协作信号未被学习。为了学习更准确的潜在因子表示，捕获关键的协作信号，提升推荐系统的性能，提出了基于图注意力的神经协同过滤社会推荐模型(AGNN-SR)。该模型基于用户项目交互图和社交网络图，通过多头注意力机制多角度地学习用户和项目的潜在因子；此外，图神经网络利用高阶连通性递归地在图上传播嵌入信息，显式编码协作信号，探索用户和项目之间的深层复杂的交互关系。最后，在3个真实数据集上验证了AGNN-SR模型的有效性。     

低温烧结SrTiO3晶界层电容器材料的体深能级的研究

本文用导纳谱法测得低温一次烧结SrTiO3晶界层电容器材料的体深能级位于导带底下0.21eV处．提出了SrTiO3顺电行为和体深能级综合效应对材料介电性质的作用，解释了材料ε～T曲线上的异常“凸起”和显著的介电频散现象．根据给出的合体深能级的等效电路模型，计算机拟合结果与实验数据基本相符．     

地下金属管线管径的探测

用现有的一台电磁感应式地下金属管线探测仪在现场进行人工数据采样,然后拟合出一个地下金属单管线二次场分布的经验公式,再用该分布函数曲线半宽度参数,伴以地下全属管线埋深的探测,便可探测出管径值,探测误差约为实际管径的10％。     

用峰位移动法识别地下水平近距金属多管线分布

通过对电磁感应式地下金属管线探测仪（简称探测仪）发射机机械结构的改进,本文提出了一种提高这类探测仪水平分辨能力的新方法,并用天线理论分析了这种方法的可行性。理论分析和实际探测表明,文中给出的方法对于提高探测仪水平分辨能力十分有效。     

BaTiO3 PTCR陶瓷阻温系数的研究

本文以Ｈｅｙｗａｎｇ模型为基础，分析了影响ＢａＴｉＯ３ＰＴＣＲ陶瓷阻温系数α的主要因素，并给出了解析关系，各参数的测量结果与该关系基本相符。     

低温烧结SrTiO3陶瓷晶界层电容器材料的掺杂分析

借助于晶格常数的精确测定、透射电子显微镜及其电子衍射和X射线能谱分析,结合材料性能,对还原气氛中低温一次烧结的srTiO_2陶瓷晶界层电容器材料的掺杂状况进行了分析。结果表明Li~+不能进入srTiO_2晶格的填隙位置形成施主。在Nb_2O_5和Li_2O同时存在的情况下,也没有产生施主-受主相互补偿进入晶格的现象,而是Nb_2O_5进入晶格起施主作用使晶粒半导化,Ll_2O偏析在晶界上,与聚集在晶界上的SZO_2一起形成活性液相,促进烧结的进行,并形成复杂的锂硅酸盐化合物产生绝缘性的晶界,从而形成晶界层电容器的显微结构,这是能够在低温下一次烧成SrTiO_2陶瓷晶界层电容器材料的根本原因。     

SrTiO3陶瓷晶界层电容器材料的晶界研究Ⅰ.晶界结构

利用高分辨电镜研究了低温一次烧结SrTiO_3陶瓷晶界层电容器材料的晶界结构,发现在西晶粒间存在着4种典型的晶界类型。通过构筑晶界形成的结构模型,揭示了两晶粒间晶界形成的特征,认为两晶粒间晶界相的形成既与两晶粒间的液相成份和杂质组成有关,亦与两晶粒的相对取向有关。此外,还与两次烧结SrTiO_3陶瓷晶界层电容器材料的晶界结构作了比较。