一种围栅金属氧化物半导体场效应管阈值电压模型

针对深亚微米金属氧化物半导体场效应管(MOSFET)多晶硅耗尽效应加剧问题,提出了一种全耗尽圆柱形围栅MOSFET阈值电压解析模型.通过求解多晶硅耗尽层电势泊松方程,得到多晶硅耗尽层上的压降,用以修正沟道区的通用边界条件.然后利用叠加原理求解沟道二维电势泊松方程,建立了圆柱形围栅MOSFET的表面势和阈值电压解析模型,并利用器件数值仿真软件Sen-taurus对解析模型进行了验证.研究结果表明,衬底掺杂原子浓度越高,或多晶硅掺杂原子浓度越低,多晶硅耗尽层上的压降就越大,阈值电压偏移也越显著.与现有模型相比,该解析模型的精确度提高了34%以上.     

知识管理中的知识产权问题及其策略

阐述了知识管理与知识产权的内在关系,分析了知识管理与知识产权的现实矛盾及其原因,提出了知识管理与服务中的知识产权对策。     

基于测量的主动队列管理算法

针对RED(Random Early Detection)队列管理算法不能实现业务流之间带宽公平共享,提出了基于测量的主动队列管理算法(MBAQM).这种算法采用基于测量和预测的方式估计不同业务流的输入速率,并根据队列大小计算出新到来包的丢弃概率,在维持较少的流状态情况下,通过队列的丢弃机制,实现了不同速率输入业务流之间的链路公平共享.通过对参数的调整还可以实现优先带宽分配机制.该文从理论上说明了该算法能够保证各业务流近似公平地共享输出链路带宽,同时给出相应的仿真结果.     

浅论如何提高发电厂厂用电设计效率

论述了提高厂用电设计效率的必要性,分析了制约厂用电设计效率的因素,提出了统一厂用电设计方案、实现厂用电通用设计图集的具体对策。     

江苏高校区域流通运行情况统计分析与对策

对江苏高校图书馆资源共建、共享及区域流通运行服务情况进行了统计与分析,并对高校读者服务工作的开展提出了一些具体的建议。     

基于数学模型的高校学费标准的研究

为制定合理的高等教育学费标准,立足于全国整体水平,以培养质量、家庭满意度、学校满意度和大学性价比为四个目标函数,同时考虑办学成本、家庭负担约束、社会经济和学校财力等作为约束条件,建立多目标规划模型;采用线性加权法将其转化为单目标规划模型,并引入阈值限定进行求解。     

人工智能是否促进碳解锁效率？基于技术与制度约束的门槛效应研究

随着全球对气候变化问题关注的日益增加,探究人工智能（Artificial Intelligence, AI）在促进碳解锁效率方面的潜力变得尤为重要。本研究以中国30个省市2012至2021年的面板数据为对象,构建了人工智能发展水平的评价体系和碳解锁效率的评价指标,采用熵权法和超效率SBM-GML模型分别测算了人工智能指数和碳解锁效率值,利用双固定模型和门槛回归模型分析了AI对碳解锁效率的影响以及环境规制和技术创新水平的门槛效应。结果显示,AI通过转变生产方式、优化产业结构和提升环境治理效率,显著提升了碳解锁效率;环境规制和技术创新水平对AI的影响存在显著的门槛效应,表明适度的环境规制和技术创新是促进AI实现碳解锁效率提升的关键。本研究为理解AI在促进绿色低碳转型中的作用提供了新的理论和实证支持,也为政策制定者在制定相关政策时提供了依据。     

改进的量子彩色图像中值滤波算法

图像处理任务中广泛应用中值滤波器来平滑图像和消除幅度极大或极小的噪声,并且可以保持图像的边缘特性,不会使图像产生明显模糊。提出一种改进的空间域量子彩色图像中值滤波算法,并且在IBM Q(international business machines quantum)平台上进行仿真。该算法将量子彩色图像进行存储,利用量子比较器模块、量子控制交换器模块、中值计算模块和阈值模块设计量子彩色图像中值滤波的量子线路。相较于已有的量子彩色图像中值滤波算法,在进行中值滤波之前加入了阈值进行噪声判断,该算法滤波效果更好,同时时间复杂度也更低。     

基于LVQ神经网络的水果图像分割研究

由于传统边沿检测算子在水果颜色多样、亮度不均匀时,难以分割得到完整、无噪声的二值图像且依赖优化的阈值,本研究提出了一种基于LVQ神经网络的水果图像分割方案。首先将彩色图像转变为灰度图像;然后对Canny算子获得的边沿图像随机选取一些像素作为网络的学习监督信号,仅以灰度图像中相同位置像素3×3邻域的Kirsch算子梯度值作为输入,训练权值;最后重新将原灰度图像的Kirsch算子梯度值输入到训练好的网络中,获得封闭的边沿并填充得到二值图像。考察了14幅像素为640×480的水果图像,结果表明：网络在很宽广的阈值范围内（0.001 ~ 0.99）分割得到完整、一致的二值图像;面积误差最小为0.9%,最大为8.83%,不依赖于优化的阈值,不需要对原始图像滤波预处理。与没有阈值及滤波的算法相比,本方案的误差和时间复杂度均更低;与设置了阈值和/或滤波的算法相比,本方案与之相当,甚至效果更优。     

血吸虫病蔓延周期的灰色预测模型

对血吸虫病蔓延高峰期的预测具有深远的意义。本文建立一种新的灰色预测模型,对该病蔓延发展的高峰期进行预测,通过实例计算分析,预测结果正确,模型拟合精度为优。