氮化铁梯度薄膜的制备

用对向靶溅射仪制备了具有梯度结构的氮化铁薄膜材料．卢瑟福背散射分析结果表明，铁、氮两种原子的密度沿膜厚度方向呈梯度变化．在薄膜中有ζ－Ｆｅ２Ｎ，ε－ＦｅｘＮ（２＜ｘ＜３），γ′－Ｆｅ４Ｎ和α″－Ｆｅ１６Ｎ２等物相．振动样品磁强计测试结果表明部分梯度膜的饱和磁化强度值接近纯铁膜，膜面富铁的梯度样品的矫顽力与基底富铁的梯度样品的矫顽力相差很大。     

京郊村镇生态小住宅设计尝试

本文以京郊村镇工能小住宅设计为例说明村镇生态小住宅的设计思路。     

水泥土群桩复合地基桩土应力比测试研究

桩土应力比是反映搅拌桩复合地基工作状态的一个重要参数,也是计算复合地基承载力和沉降的重要指标。通过在单桩、四桩承台下的桩周土和桩顶埋设土压力盒．获得系统的水泥土桩复合地基的桩土应力等原位试验数据。分析了群桩效应在搅拌桩复合地基中的影响,具有工程实用价值。     

基于多模态学习的试题知识点分类方法

试题知识点分类是智慧教育中的一个核心技术支撑。传统试题知识点分类方法往往忽略了试题图片与试题文本之间的深层语义关联。针对上述问题,该文提出了一种基于多模态学习的试题知识点分类方法。该方法鉴于不同模态的试题特征之间存在互补关系,采用协同注意力机制(Co-attention)分别获取试题文本引导的试题图片特征和试题图片引导的试题文本特征;然后通过门控机制动态地对两者的特征进行融合表示,以获取更丰富的试题语义信息。实验结果表明,在某教育机构提供的物理试题数据集上,一级知识点和二级知识点的分类准确率可以分别达到95.09%和83.18%,Macro-F1值可以分别达到64.20%和50.63%。通过分析发现,多模态学习能有效弥补小样本试题知识点分类中的特征稀疏问题。因此,该方法可有效支撑智慧教育中的试题知识点分类。     

多目标背景下双目视觉深度信息优化研究及其实现

针对机器人领域应用视觉进行目标物体抓取问题,提出了一种针对多目标背景下,新的深度优化处理方法.通过设定一个阈值块,以遍历成块的深度信息用类似聚类的方法,提出目标物体的具体坐标,传递给机器人手臂,完成准确的抓取操作.依次介绍了双目视觉原理、摄像机标定、双目矫正和双目匹配等内容,以及呈现出原始的深度信息图以及优化后的深度信息图,比较它们的差距.最后在实验中给出了证明:此种深度信息优化方法能够有效的提高机器人抓取目标物体的成功率.最后,还在文章最后给出了下一步的研究方向.     

沥粉装饰画

如果说以壁纸等材料装饰居室墙面是前一时期室内装饰的最主要特征的话,那么讲求室内装饰物(如装饰画、陈设、织物、绿化等)则是继其之后,在室内装饰方面表现出的又一普遍追求,而且还有继续上升的势头。     

适应经济建设发展的需要 注重应用型人才的培养——“亚洲四小龙”高等教育的办学特点比较

自60年代以来,“亚洲四小龙”在经济建设中所取得的成就是举世瞩目的。他们之所以能取得如此显赫的成就,中外学者一致认为,除采取了合理的经济开放政策外,还有一个重要的原因,就是重视发展教育事业,注重人才培养,尤其重视培养经济建设所迫切需要的各类应用型专门人才。可以说,注重应用型人才的培养,是“亚洲四小龙”发展高等教育事业的一个重要特点。(一)南朝鲜、台湾:按经济建设所求来决定教育类型——注重发展培养应用型人     

氮化铁梯度薄膜的制备和磁性研究

用对向靶溅射方法制行出氮化铁梯度薄膜。利用Ｘ射线光电子能谱（ＸＰＳ）对样品进行了深度剖面分析，铁原子和氮原子的百分含量沿膜厚方向呈梯度变化。Ｘ射线衍射表明膜中含有α＝Ｆｅ，－Ｆｅ１６Ｎ２，ε－ＦｅｘＮ（２〈ｘ≤３）和δ－Ｆｅ２Ｎ各相。随着氮分压增加，膜中含氮量高的相比例亦增加，饱和磁通密度逐渐降低。     

飞行模拟器用白光激光束扫描模型

纽约的辛格(Singer)公司林克(Link)飞行模拟分部正在为陆军制造一种新的飞抖飞行模拟器，它的核心部分由扫描用的混合“白光”激光束和一个光电倍增管列阵组成。这个模拟器将帮助训练陆军的眼睛蛇攻击型直升飞机的飞行员。第一台样机将按照一个8200万美元的合同于1984年春季交付给陆军航空电子学司令部使用，该合同要求研制5个系统(其中每一个系统包括两个激光子系统)。