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本發(fā)明公開(kāi)了一種基于 SiCx 織構(gòu)的硅量子點(diǎn)浮柵非易失性半導(dǎo) 體存儲(chǔ)器及其制備方法，包括硅襯底，在硅襯底上摻雜形成的源導(dǎo)電 區(qū)和漏導(dǎo)電區(qū)，以及在源漏之間的載流子溝道上依次生長(zhǎng)的隧穿氧化 層、電荷存儲(chǔ)層、控制柵氧化層及金屬柵層；所述電荷存儲(chǔ)層包括 SiCx 織構(gòu)和橫縱向均勻分布于 SiCx 織構(gòu)中的硅量子點(diǎn)。本發(fā)明有效利用硅 量子點(diǎn)-SiCx 織構(gòu)間的隧穿勢(shì)壘，構(gòu)成了控制柵氧化層-SiCx 織構(gòu)-Si 量子點(diǎn)-SiC

本發(fā)明公開(kāi)了一種模塊化多電平換流器功率運(yùn)行區(qū)間的獲取方 法，包括下述步驟：(1)根據(jù)已知的模塊化多電平換流器的基本參數(shù)， 建立旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下模塊化多電平換流器的穩(wěn)態(tài)數(shù)學(xué)解析模型；(2)確定 要考慮的運(yùn)行約束條件；(3)根據(jù)穩(wěn)態(tài)數(shù)學(xué)解析模型計(jì)算各約束條件下 功率運(yùn)行區(qū)間；(4)將各約束條件下的功率運(yùn)行區(qū)間取交集，獲得考慮 多重運(yùn)行約束條件下模塊化多電平換流器的功率運(yùn)行區(qū)間。本發(fā)明考 慮的運(yùn)行約束條件，通過(guò)建立一套旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下模塊化多電平換流器 的穩(wěn)態(tài)數(shù)學(xué)解析模型，并通過(guò)取交集得到考慮多重約束條件下的功率

本發(fā)明公開(kāi)了一種具有高傳輸效率可快速連續(xù)調(diào)節(jié)能量的降能 器，包括碳化硼能量粗調(diào)單元、石墨能量精調(diào)單元、束流準(zhǔn)直器組、 運(yùn)動(dòng)控制模塊、真空模塊；碳化硼能量粗調(diào)單元實(shí)現(xiàn)能量的初級(jí)步進(jìn) 調(diào)節(jié)，提高了束流傳輸效率；石墨能量精調(diào)單元可實(shí)現(xiàn)束流能量的連 續(xù)精準(zhǔn)調(diào)節(jié)；準(zhǔn)直器組可對(duì)束流發(fā)射度進(jìn)行有效抑制，通過(guò)改變孔徑 實(shí)現(xiàn)了發(fā)射度的選擇；運(yùn)動(dòng)控制模塊可分別對(duì)碳化硼和石墨能量調(diào)節(jié) 單元進(jìn)行快速運(yùn)動(dòng)控制，保證了能量的快速調(diào)節(jié)；真空模塊創(chuàng)造并維 持了真空環(huán)境。本發(fā)明的降能器可以實(shí)現(xiàn)束流能量的高傳輸效率、快 速、連續(xù)調(diào)節(jié)，

本發(fā)明公開(kāi)了一種回旋加速器等時(shí)性磁場(chǎng)墊補(bǔ)方法及系統(tǒng)。首 先通過(guò)有限元建模與計(jì)算得出回旋加速器磁極不同半徑處單位邊緣切 削面積磁場(chǎng)沿徑向改變量，利用若干組改變量計(jì)算出表征切削向量同 整體磁場(chǎng)改變量的相關(guān)矩陣。在對(duì)加工的主磁鐵進(jìn)行測(cè)磁后，根據(jù)等 時(shí)場(chǎng)偏差和相關(guān)矩陣可逆向計(jì)算出所需要切削的邊緣沿半徑分布向 量，在通過(guò)插值得到連續(xù)加工坐標(biāo)后，利用數(shù)控機(jī)床對(duì)磁極邊緣進(jìn)行 加工。本發(fā)明所提供的磁場(chǎng)墊補(bǔ)方法考慮了墊補(bǔ)過(guò)程中徑向邊緣場(chǎng)效 應(yīng)，同時(shí)結(jié)合了有限元計(jì)算與實(shí)際測(cè)磁結(jié)果，具有可預(yù)測(cè)、高精度特 點(diǎn)，并基于相關(guān)矩

本發(fā)明公開(kāi)了一種加熱爐空氣預(yù)熱器熱管煙泥灰垢刮除裝置，包括支撐座，所述支撐座上安裝有液壓缸，所述液壓缸的活塞桿上安裝有支架，所述支架上安裝有能沿?zé)峁艿目v向滑動(dòng)時(shí)刮除熱管的煙氣段外表面的煙泥灰垢的刮灰環(huán)，所述刮灰環(huán)包括經(jīng)模壓成型的環(huán)體，所述環(huán)體上設(shè)置有與熱管的煙氣段的橫截面形狀相應(yīng)的內(nèi)腔，環(huán)體的內(nèi)壁上固設(shè)有用于刮除煙泥灰垢的刷毛。本發(fā)明的刮灰環(huán)會(huì)包覆在熱管的煙氣段上，液壓缸的活塞桿帶動(dòng)支架和刮灰環(huán)上下移動(dòng)，刮灰環(huán)

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于柔性鐵電薄膜的流體驅(qū)動(dòng)式壓電傳感器及其制備方法，包括玻璃基片和微流 控芯片基片；玻璃基片上集成有兩相平行的 P(VDF-TrFE)電紡絲薄膜條；微流控芯片基片制作有微溝道 和分布于微溝道兩側(cè)的電極凹槽；微流控芯片基片還設(shè)有進(jìn)樣口、出樣口和銀漿注入口，進(jìn)樣口、出樣 口與微溝道兩端連通，銀漿注入口與電極凹槽連通；玻璃基片和微流控芯片基片鍵合，?P(VDF-TrFE) 電紡絲薄膜條位于微溝道和電極凹槽底部。本發(fā)明制作簡(jiǎn)單，成本低廉

本發(fā)明公開(kāi)了一種動(dòng)平臺(tái)對(duì)空目標(biāo)雙色紅外異構(gòu)并行自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別器，所述目標(biāo)識(shí)別器包括：交換式網(wǎng)絡(luò)與至少一個(gè)處理部件，所述處理部件與所述交換式網(wǎng)絡(luò)之間通過(guò)輸入 FIFO 接口、同步存儲(chǔ)器輸出接口以及控制線連接，所述交換式網(wǎng)絡(luò)用于動(dòng)態(tài)鏈接不同的所述輸入 FIFO 接口和所述同步存儲(chǔ)器輸出接口，所述處理部件用于完成自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別過(guò)程中所需的各種算法功能，所述輸入 FIFO 用于緩存輸入的待處理圖像數(shù)據(jù)，所述同步存儲(chǔ)器輸出接口用于

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于憶阻器的可編程模擬電路及其操作方法， 可編程模擬電路包括：阻變?cè)⒌谝浑娮琛⒌诙娮琛 型 MOS 管 和 P 型 MOS 管；第一電阻的一端作為可編程模擬電路的第一端口，阻 變?cè)囊欢伺c第一電阻的另一端連接，阻變?cè)牧硪欢俗鳛榭删?程模擬電路的第二端口；N 型 MOS 管的漏極和 P 型 MOS 管的漏極均 連接至阻變?cè)牧硪欢耍琋 型 MOS 管的源極和 P 型 MOS 管的源極 均

本發(fā)明公開(kāi)了一種光纖 EFPI 次聲波傳感器及次聲信號(hào)探測(cè)系 統(tǒng)。本發(fā)明與同類型的其他聲學(xué)探測(cè)方法相比，在換能器中采用聚合 物薄膜，并對(duì)聚合物薄膜的厚度和直徑進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)，使得傳感器 能探測(cè) 1～20Hz 的次聲波，且靈敏度高達(dá) 121mV/Pa。在換能器的聚合 物薄膜內(nèi)側(cè)中心粘貼鋁質(zhì)薄膜，并對(duì)鋁質(zhì)薄膜的厚度和直徑進(jìn)行了優(yōu) 化設(shè)計(jì)，不僅大幅提高了換能器的光學(xué)反射率，而且使聚合物薄膜的 中心振動(dòng)保持平穩(wěn)。本發(fā)明與傳統(tǒng)

目前第一代完整的呼吸音采集設(shè)備已研發(fā)完畢，完全實(shí)現(xiàn)呼吸活動(dòng)的柔性無(wú)感持續(xù)智能監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)和適應(yīng)多場(chǎng)景下交互設(shè)計(jì)需求，提高醫(yī)療救護(hù)能力和應(yīng)急救援能力，減輕醫(yī)療及養(yǎng)老行業(yè)人力與經(jīng)濟(jì)運(yùn)營(yíng)成本，創(chuàng)新引領(lǐng)社會(huì)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展。 圖1 技術(shù)路線 【技術(shù)優(yōu)勢(shì)】 (1) 基于駐極體薄膜的高靈敏度接觸式壓力傳感器 目前用于呼吸音及心音監(jiān)測(cè)的傳感器大多采用較硬的基底，難以適應(yīng)人體胸部曲線，不適合長(zhǎng)期可穿戴使用。因此，本成果基于駐極體的自驅(qū)動(dòng)壓力傳感器的自供能、響應(yīng)速度快和靈敏度高等優(yōu)勢(shì)，設(shè)計(jì)了一種用于可穿戴式聲音監(jiān)測(cè)的高靈敏度柔性駐極體壓力傳感器，以實(shí)現(xiàn)對(duì)人體呼吸音與心音地長(zhǎng)期、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。 圖2 部分成果展示 (2) 智能呼吸音監(jiān)測(cè)分析預(yù)警平臺(tái) 通過(guò)深入臨床大規(guī)模收集心音和呼吸音樣本、對(duì)病理性樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，對(duì)信號(hào)的模式識(shí)別進(jìn)行研究匹配，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)兩種識(shí)別模式，對(duì)病理性聲音特征進(jìn)行分析得出智能化參考病癥分析。由于呼吸音信號(hào)的復(fù)雜性，同一種類型的呼吸音有不同人或是同一人在不同時(shí)間發(fā)出時(shí)，樣本數(shù)據(jù)不完全相同，傳統(tǒng)方法容錯(cuò)率與識(shí)別率極低。本成果將呼吸衰竭患者的呼吸音數(shù)據(jù)進(jìn)行分類識(shí)別和特征標(biāo)定，采用人工智能算法進(jìn)行測(cè)試和集訓(xùn)，實(shí)現(xiàn)為大數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)參考。 (3) 呼吸音智能監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)的人機(jī)交互設(shè)計(jì) 通過(guò)分析多個(gè)智能呼吸音監(jiān)測(cè)預(yù)警操作系統(tǒng)的使用場(chǎng)景、認(rèn)知特點(diǎn)、輸入和輸出方式，歸納出它們?cè)诮换ピO(shè)計(jì)上的一般性的設(shè)計(jì)原則和設(shè)計(jì)缺陷。通過(guò)多學(xué)科的交叉，如人因功效學(xué)、設(shè)計(jì)語(yǔ)義學(xué)、設(shè)計(jì)美學(xué)、設(shè)計(jì)心理學(xué)等學(xué)科，進(jìn)行了全面整體的交互設(shè)計(jì)研究。 圖3 智能呼吸音診斷軟件界面 圖4 臨床人員操作軟件試用 【性能指標(biāo)】