退火对非晶ErAlO高k栅介质薄膜特性的影响

利用射频磁控溅射法在P型Si(100)衬底上成功制备了非晶Er2O3-Al2O3(ErAlO)栅介质薄膜,得到了电学特性优异的薄膜样品,对薄膜的退火研究发现,600℃氧气氛退火可使ErAlO薄膜的介电常数得到了提高并使其漏电流特性也得到改善,退火后样品的有效介电常数达到了15,在-1.5V偏压下,漏电流密度仅为2.0×10-7A/cm2.氧气退火消除了薄膜中原有的缺陷,并使得薄膜更加致密,表面更加平整.     

开路--短路法求戴维南等效电路输出阻抗存在局限性

分析证明了二类含受控源的有源两端网络,不能用开路－短路法求其截维南等效电路输出阻抗。否则,会得出错误结果。     

LSP1抑制万珂诱导的多发性骨髓瘤细胞凋亡(英文)

淋巴细胞特异性蛋白-1(LSP1)在部分多发性骨髓瘤中表达升高,但其在肿瘤中的作用仍知之甚少.研究了LSP1在多发性骨髓瘤中抗新型抗肿瘤药物万珂(Bortezomib)诱导细胞凋亡的作用及机制.筛选LSP1高表达和低表达的多发性骨髓瘤细胞IM9和KAS6作为实验模型.应用RNA干扰基因沉默IM9细胞中的LSP1,或在KAS6细胞中转染LSP1表达质粒,用Bortezomib等化疗药物处理细胞后,PI/Annexin V染色并用流式细胞仪检测和分析细胞凋亡率.同时RT-PCR方法检测和分析被LSP1所影响的重要细胞凋亡相关基因的变化.结果发现,LSP1在多发性骨髓瘤细胞IM9和KAS6中差异性表达高和低,与Bortezomib诱导的细胞凋亡效率密切相关.利用RNA干扰敲低IM9细胞中LSP1,可显著增强IM9对Bortezomib的敏感性,同时在KAS6中转染LSP1表达质粒,可降低Bortezomib诱导的细胞凋亡.对部分重要凋亡基因的RT-PCR检测发现,LSP1可诱导BCL-xl基因表达,同时抑制p53表达.因此,发现LSP1可通过调节凋亡基因的表达促进肿瘤的抗药性.     

典型场景下EKF-SLAM估计一致性分析

分析了典型场景下基于扩展卡尔曼滤波的同步定位和地图创建(EKF-SLAM)算法的估计一致性.通过理论分析证明了在移动机器人保持静止并持续对一个路标进行观测的场景下,如果机器人的初始位姿协方差矩阵为对角阵,则机器人位置估计的均值和协方差保持不变,而朝向估计将逐步失去一致性.此外,通过蒙特卡罗仿真给出了机器人朝向和路标估计下界的分布情况.结果表明,两者均服从正态分布,因此EKF-SLAM算法在概率意义下给出SLAM系统状态向量的无偏估计.     

混合多分辨率地形与空间矢量数据的可视化研究

能同时处理矢量和地形数据的混合地理信息系统逐渐成为研究的热点,其中待解决的难点是如何将复杂矢量数据实时渲染到多分辨率地形格网.结合实时优化自适应网格(Real-Time Optimally Adapting Meshes,ROAM)地形简化算法,给出了关键数据结构及相关算法来实时显示多分辨率三维地形和2D空间矢量数据,并对算法性能做出分析并给出结论.     

陆地车辆的磁流变半主动悬架模糊集成控制

分析了陆地车辆的磁流变半主动悬架系统的组成及其系统动力学模型。以平顺性、行驶稳定性与运动姿态控制为目标，讨论了半主动悬架的控制机理。提出了一种基于频率过滤、模糊控制和姿态误差增益控制的半主动悬架集成控制策略。设计的控制系统由外环和内环组成，外环系统设计机械系统的反馈理想阻尼力，内环系统实时计算电流驱动器的控制信号。磁流变减振器根据控制电流信号实时地产生阻尼力实现车辆控制目标。仿真结果表明，所设计的系统控制策略是有效的，同时也表明通过主动改变减振器阻尼力可以实现陆地车辆的性能控制。     

伊犁盆地晚更新世黄土—古土壤磁化率特征

新疆伊犁河谷海拔高度不同的两个晚更新世黄土剖面磁化率特征存在显著差异:位于海拔1400 m处的库尔德能布拉黄土剖面,其磁化率特征与黄土高原黄土相同,而海拔850 m处塔勒德黄土剖面的磁化率特征则与黄土高原相反.对两个剖面黄土-古土壤磁化率特征等分析研究认为,造成两个剖面S1古土壤磁化率差异的主要原因是末次间冰期土壤发育时期前者降水量大于后者.     

基于Petri网的物流派送模型修复分析

目前,模型修复技术应用领域非常广泛,模型修复不仅可以达到完全重放日志的目的 ,还可以最大程度地与原始模型保持相似,能够保留原始模型的价值.因此,越来越多的学者专注于研究模型修复.基于Petri网构建了一个物流派送流程模型,然后将事件日志与流程模型进行一致性检查,主要根据成本对齐测量其偏差,并针对检查到的偏差部分,根据提...     

一种基于粗糙集理论的SVM短期负荷预测方法

在分析粗糙集理论方法与支持向量机方法的优势和互补性后,探讨了粗糙集与支持向量机的结合方法,提出了一种基于粗糙集数据预处理的支持向量机预测系统。该系统利用粗糙集理论在处理大数据量、消除冗余信息等方面的优势,减少支持向量机的训练数据,克服支持向量机方法因为数据量太大,处理速度慢等缺点。将该系统应用于短期负荷预测中,与BP神经网络法和标准的支持向量机方法相比,得到了较高的预测精度,从而说明了基于粗糙集理论方法作为信息预处理的支持向量机学习系统的优越性。     

Petri网的公平性及分析

公平性是反映了在资源竞争时Petri网模型系统中行为的无饥饿性。公平关系分为三个层次,即公平关系、弱公平关系和广义公平关系,并衍生出亚公平关系和准公平关系;对应的系统网模型包括公平网、弱公平网,亚公平网等。同时相对公平网严格要求,系统的Petri网模型存在分组公平和局部公平,反映了网系统局部行为的公平关系。在Petri网模型简化和子网合成时的公平性保性,反映简化和合成后资源共享的保持特性。综述了以上公平性及判定方法,介绍公平性在系统中的应用,并给出公平性的细化定义和同步距离的关系,展望了Petri网公平性在连续系统与离散事件系统中的未来研究方向和应用难点,对公平关系今后的研究具有一定的指导意义。