氧化铟锡薄膜电阻温度曲线中的滞后现象

用电子束蒸发技术在玻璃衬底上制备氧化铟锡薄膜,并在500℃下氮气氛围中退火1 h.将退火后的薄膜用光刻技术形成一个M型规则线图,并记录连续4轮由室温升至400℃,接着降至室温过程中样品的电阻变化.测量数据显示,电阻温度曲线在温度上升和下降阶段存在滞后现象.结合半导体载流子输运理论建立模型,与降温实验数据拟合程度很好,但当用来解释升温数据时却存在明显的偏差.由降温过程的数据计算得到氧化铟锡的电阻温度系数在温度大于380℃后趋于+1.393×10-3/℃,同时给出了氧化铟锡薄膜的激活能.     

浅议我国现行增值税存在的问题及对策

我国的增值税在增加我国的财政收入,促进我国经济发展上曾经发挥了积极的作用.但是由于经济形势的发展变化及自身的不完善,显露出许多问题它不利于市场经济主体公平竞争, 制约了资本投资,免税产品的存在增加了企业的税赋,"以票管税"客观上为偷、骗增值税提供机会,容易形成地方保护主义且加重了农民负担,扩大了城乡之间的差距;建议对策是扩大增值税征收范围,实现增值税的转型,取消免税项目,改进增值税进项税抵扣方法,将中央与地方共享的增值税改为中央专享税目政府按一定的比例支付给农民增值税税收补偿.     

支持向量机训练及分类算法研究

支持向量机(SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的数据挖掘方法,已广泛应用于模式识别与回归分析等领域。针对一些主要的SVM训练算法,比较它们的特点,阐述其中最有代表性的序列最小优化(SMO)算法及其多种改进算法,还讨论一些典型的支持向量机多分类算法及支持向量机多标注算法。最后,指出亟待解决的一些问题。     

支持向量机的算法研究

支持向量机(support vector machine,SVM)是20世纪90年代发展起来的一种新型机器学习方法,是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的数据挖掘方法,已广泛应用于模式识别与回归分析。并已成为国际机器学习界的研究热点。本文主要讨论其基本原理与SVM训练算法。     

基于激光雷达的RTK-GPS动态性能评估

针对高精度全球定位系统(GPS)接收机动态性能测试问题,提出一种基于激光雷达的动态精度测试方法.在机器人运动过程中,采用基于路标的地图匹配算法实时获得机器人的位姿,从而评估实时运动学-全球定位系统(RTK-GPS)的动态定位精度.考虑到通信时延对定位精度的影响,提出了一种简易的时延补偿方法.实验结果证明:与传统的实验测量方法相比,该评估方法具有较高的精度和可靠性,且方便易行.