SONOS自持半导体存储器:记忆时间可靠性与低编程电压

降低编程电压，同时仍保持十年的数据记忆时间，一直是多晶硅－氧化硅－硅（SONOS）研究人员面临的一个巨大挑战。本文介绍SONOS可自持存储器器件设计和降低编程电压方面的进展，硅－氧化硅界面态的退化损害SONOS自持半导体存储器记忆时间和长期可靠性。首次应用在SONOS器件制作工艺上的双步高温氘退火技术，与传统的氢退火相比，显著提高了器件的耐久性能和记忆时间可靠性。我们研制成功－9伏／＋10伏（1毫秒）可编程SONOS存储器，在摄氏85度，一千万个擦除／写入操作后，仍能确保十年的记忆时间，本文介绍编程电压降低方面的设计考虑，制作工艺的优化，描述实验过程和SONOS器件的测试，以及用于SONOS自持存储器动态性能测试的基于可编程门阵列的测量系统。     

学习和记忆的神经基础

学习和记忆是脑是基本的高级功能,是我们每时每刻都在经历着的事情。学习和记忆过程中脑内发生了什么？在过去的２０多年中,有关学习和记忆的神经机制研究取得了重大进展。     

模糊联想记忆规则提取的聚类方法

针对现有模糊联想记忆规则提取的聚类分析算法存在的问题,阐明了规则遗漏对模糊联想记忆性能的影响,提出糊联想记忆规则提取的新方法。新方法大大降低了聚类的难度和工作量,能够准确而迅速地提取FAM系统的规则,克服了现有方法的不足。     

一种具有记忆自学习能力的快速动态寻优算法及其无功优化求解

针对传统人工智能在随机复杂环境的适应及交互能力较低问题,有机地将经典强化学习Q(?)算法与多主体协同行为进行高度融合,提出了一种具有记忆自学习能力的快速动态寻优算法.该算法通过与外部环境反复的交互来进行自学习改进,并利用值函数矩阵储存状态-动作对记忆,提出了联系记忆方式,有效地对传统Q(?)算法的动作空间进行降维处理,减小了记忆矩阵的规模;基于多主体协同合作的概念,采用多个主体同时对记忆矩阵进行迭代更新,明显提高了更新速度;在预学习形成良好的记忆后,能快速地进行在线动态优化.最后,文章利用电力系统经典无功优化模型进行了算法测试,IEEE 118节点和IEEE 300节点标准算例仿真表明:本文所提算法在保证较高收敛性的同时,寻优速度能提高到遗传算法、蚁群算法、粒子群等传统人工智能方法的5~40倍,非常适用于大规模复杂电网的在线滚动无功优化.     

记忆过程的脑/心相关研究

本文首先介绍认知神经科学研究的实验范式,然后比编码／提取的非对称模型、启动效应的神经机制,情景记忆提取的两过程及其脑区和记忆是怎 的几个方面,介绍近年来认知神经科学关于记忆的研究。最后,强调了脑认和成象于心理学与脑科学的重要性。     

短期记忆中信息编码与提取的实验研究

用双任务和单／双回忆的实验范式,研究短期记忆编码和提取中的中央系统（ＣＥ）的作用,实验结果显示：在提取和编码这两个阶段,都出现明显的,由竞争ＣＥ资源所引起的数字记忆成绩的下降。     

基于人工免疫响应的线性系统逼近

提出一种基于人工免疫响应的线性系统逼近算法．给出了人工免疫响应的四元组模型，为免疫响应过程建立了一个可用于工程计算的数学模型；设计了克隆选择、免疫记忆和免疫调节等具体操作，模拟了抗体克隆选择、免疫记忆、基因免疫、免疫耐受等现象，实现了人工免疫响应的记忆学习，基于抗体群的随机状态转移过程，证明了新算法具有全局收敛性．基于两个典型的稳定或非稳定线性系统逼近问题的数值试验表明，无论在固定的区间内搜索还是在动态扩展的区间内搜索，人工免疫响应算法都能得到线性系统的最优逼近模型，算法是有效的。     

D-半乳糖致衰老小鼠学习记忆能力和睾丸的改变及延衰合剂的治疗作用

目的研究D-半乳糖所致亚急性衰老小鼠学习记忆能力和睾丸的变化,并观察延衰合剂对其的治疗作用。方法选昆明系雄性小鼠,用D-半乳糖建立亚急性衰老模型。应用Morris水迷宫实验测试衰老小鼠学习记忆能力的变化;电镜技术观察延衰合剂治疗后衰老小鼠睾丸的形态学改变;酶联免疫分析法检测血清睾酮的变化。结果衰老小鼠学习记忆能力下降,睾丸重量减少,生精细胞减少,结构紊乱,功能障碍,血清睾酮含量明显降低。在改变学习记忆能力上延衰合剂高剂量组作用明显优于延衰合剂低剂量纽（P〈0．05）,但与补肾益寿胶囊纽及延衰舍剂中荆量组差畀无显著性（P〉0．05）。结论延衰舍剂可以提高衰老小鼠学习记忆能力,改善睾丸生精小管的超微结构,抑制衰老小鼠血清睾酮含量的下降,具有一定的延缓衰老作用。     

基于多指标分析的路网单元抗震改造重要度评价

基于路网拓扑布局和桥梁结构属性,进行路段抗震提升重要度评价,可为公路交通系统震前加固改造、灾害应急准备等工作提供依据.本文采用4种不同特性的单元重要度评价指标:介数、连通概率灵敏度、路网震后通行时间和路网震前通行时间影响重要度,计算路段及其内部桥梁和道路单元的抗震提升重要度.为综合考虑多指标评价结果对单元重要度排序的影响,本文采用逼近理想排序法(TOPSIS)多属性决策方法评价路段的综合重要度.通过实例路网模型应用,分析了不同指标的特点,比较了单指标评价与多指标综合评价结果的差异.结果表明,不同指标的重要度评价结果存在明显差异,基于多指标分析的路段抗震改造重要度,综合考虑了网络拓扑结构、单元地震反应、单元通行能力、OD(起止点对)交通量的影响,为决策者提供了综合判别的依据.     

Gamma分布下基于年龄更换的二态混联系统综合重要度计算

在综合重要度计算方法的基础上,面向年龄更换策略,分别给出了并-串联和串-并联等典型二态混联系统组(部)件综合重要度具体计算公式。在假设部件寿命服从Gamma分布的条件下,推导出并-串联和串-并联等典型二态混联系统综合重要度的等价计算公式,同时给出了公式的物理意义。以二态混联系统为算例,依据系统中组(部)件串并联关系计算了各组(部)件的综合重要度值,分析结果验证了二态混联系统综合重要度计算方法及其物理意义的正确性和有效性。     

金属熔体的形核和过冷度

将热力学和动力学因素对金属熔体形核过程的影响用过冷度统一起来,从理论上建立了过冷度的一般方程,并得到了确定一中的有效异质核心种类和数量的方法,结果表明：在异质核心种类一定的条件下,金属熔体的过冷度随异质核心总表面积（ＳＶＶ）的减小或冷却速度（ＲＣ）的增大而增大,当ＳＶＶ与ＲＣ的比值上到一临界值时,金属熔体的过冷度增大至其最大值,此最大过冷度的大小取决于金属熔体中原子无量纲扩散活化能因子与形核驱动力     

基于卷积神经网络与Bayesian决策的图像识别与分类记忆建模

当前热门图像分类方法大多侧重在分类能力,忽视识别新事物,然而人类认识事物时侧重认识,只在细小之处重视分类,这一点与人类记忆机制密切相关.尽管目前有许多记忆建模理论被相继提出,但大多以单词列表的形式学习,对自然图像列表的研究有限.基于此,本文提出了基于卷积神经网络与Bayesian决策的图像识别分类记忆建模方法,首先利用卷积神经网络提取图像特征,并采用二进制形式存储特征向量;然后进行视觉图像的表达,存储与提取记忆建模,将测试图像特征向量与所有已存储特征向量进行匹配对比,计算似然率值;最后在所有似然率基础上计算测试图像是新类别的几率,若该几率大于某个阈值则判别其为新类别;反之,利用Bayesian决策规则进行.图像分类.在Caltech-101与Caltech-256数据库上的实验表明所提方法能很好地应用于图像识别分类任务中.其击中率比目前代表性的稀疏表达分类(SRC)以及极限学习机(ELM)方法高,且虚报率比其他两种方法低的多.     

黄河流域水库群多目标运行控制协同方法研究

依据协同学原理,提出了水库多目标运行控制的方法,该方法能够综合考虑水资源利用过程中相互冲突的供水、防洪、发电等目标.应用序参量构建了描述水资源子系统协调程度的有序度模型,并结合信息熵原理,建立了有序度熵,作为判定系统是否向协调有序方向演化的根据.对水库运行方式进行调控时,首先用模拟的方法获得初始方案,然后根据有序度和有序度熵对初始方案进行调控.应用该方法对黄河流域水库群的调控进行了研究.     

项目组合配置战略贴近度研究

在已有文献的基础上分析了战略管理和项目组合配置融合交叉的可能性,提出了广义项目组合配置战略贴近度概念。并以此为研究出发点阐述了项目组合配置战略贴近度指标体系的构建原则,设计了项目组合配置战略贴近度指标体系,并利用专家评分法对指标体系进行优化筛选,保证了该体系的科学有效性,为现代企业进行战略导向下的项目配置提供参考。     

量子测距辅助的网络RTK定位算法研究

针对在GPS网络载波相位实时动态差分(RTK)中短观测历元内,由位置精度因子(PDOP)变化缓慢引起的整周模糊度准确求解困难的问题,提出了采用量子高精度测距辅助整周模糊度的求解方法.采用Householder变换代替双差法,确保了用于求解整周模糊度的各个观测量之间的相互独立,提高了整周模糊浮动解的求解稳定性.数学分析和仿真结果验证了上述方法的准确性和有效性.     

基于语义的词语相似度算法研究

在《知网》的研究基础上提出了一种新的计算词语语义相似度的算法。在计算义原相似度时,深入研究了义原间的上下位关系和反义对义关系,考虑了义原间的共同节点数和语义距离,同时引用了《知网》最新发布的情感分析用词语集;此外,还分析了常见的弱义原和不带感情色彩的中性词,排除了它们对结果的干扰。实验结果表明,本算法使词语相似度计算结果更趋于合理,满意度更高。     

理想解法与灰色关联度相结合的宜居城市评价决策模型研究——以四川省地级市为例

本文设计了宜居城市评价指标体系、通过构建理想方法和灰色关联度的决策模型来评价城市适宜度.并以四川省10个地级市为例进行了城市人居适宜度的评价、排序和分析.     

基于直觉模糊集的成组工序相似性评价方法

基于直觉模糊集的相异度和相似度,研究了成组工序相似关系的构造,构建了相似性评定指标体系及评定模型,提出了一种基于直觉模糊集的工序相似性分析与评判方法,从而解决了成组工序构建中的相似性评定的问题,最后通过实例验证了该方法的可行性.     

单个微米级SnAgCu金属微滴的大冷速快速热分析研究

利用最新开发的快速热分析技术,对Sn-3.0Ag-0.5Cu（wt%）合金微米尺度单个微滴的凝固过冷度进行了研究.该技术可以实现对单个金属微滴的高速加热和冷却处理,其加热或冷却速率可达到1×10^2～1×10^4K/s.由于单个金属凝固微滴在不同加热和冷却过程中始终保持为球状,基本上保证了颗粒的几何形状的稳定性,使得同一实验条件下微滴尺寸的影响因素可以剔除,初步解决了长期以来困扰快速凝固领域金属微滴凝固尺寸和冷却速率2个因素相互影响的问题,使得研究冷却速度和微滴尺寸对快速微滴凝固过程的独立影响成为可能.同时,本研究成功实现了大冷速条件下的金属微滴过冷度的原位检测,有别于以往仅靠理论计算估计快速凝固过冷度的研究.研究结果发现,随冷却速率的提高,微滴凝固的过冷度会随之增大.本实验条件下的最大原位过冷度可以达到116.9K,当冷却速度达到2×10^3K/s以上时,凝固过冷度会发生突变,但冷速一直提高到1×10^4K/s时,过冷度的提高幅度均不大,意味着仅靠冷却速率的提高无法获得大过冷的凝固条件.     

有关BCC体系合金特征原子浓度的计算

本文以Nb-Mo合金系为例,根据系统合金科学框架思想和BCC体系配位原子的情况,推出了适合BCC体系的合金特征原子浓度的计算公式,计算了B2-NbMo型有序合金的特征原子浓度随有序度s和成分xMo的变化,当合金有序度s=smax时,计量成分的B2-NbMo金属间化合物的特征原子浓度等于合金的成分,即x8Nb=0.5at.,x0Mo=0.5at.;随着有序度的降低,B2-NbMo型有序合金的特征原子A8Nb和A0Mo发生分裂,且随着有序度的降低,原子分裂的程度增大,由此可进行无序和各种不同有序合金的设计。