相机通常配备两种快门之一 - 全局快门或滚动快门。滚动快门是指一次快速连续地曝光传感器的每一行,而全局快门则一次曝光所有像素。如果物体在曝光期间以高速穿过画面,则滚动快门容易使物体模糊或产生污点。全局快门通过同时曝光每个像素来冻结移动物体,从而消除这些伪影。传统上,只有 CCD 传感器可以与全局快门配合使用,而滚动快门功能则留给 CMOS 传感器。但是,由于 CMOS 技术已经主导了 CCD,现在有几种类型的高质量全局快门 CMOS 传感器可供选择,例如索尼的 Pregius 传感器以及滚动快门传感器(如索尼 Starvis 传感器)。
过去几年已经看到了SIGE异质结双极晶体管(HBT)技术的显着进步。今天,Sige-Base HBTS的使用越来越多地在无线和高速数字通信中流行。在这些晶体管中,带隙分级产生了一个漂移场,这有助于少数载体通过基座运输。这一事实已被用来实现具有高切割频率F t(超过100 GHz)的设备。在文献[1-5]中广泛研究了SIGE HBTS中的基本运输时间的GE PROFE和BASE掺杂量的设计。三角形的ge profle在优化底座中的带隙分级有效,以最大程度地减少t b sige(基本运输时间 - f t中的主要因素)。由于已经检查了指数碱基的掺杂掺杂率和类似的基础[4,5],我们的目的是对底座中掺杂剂的高斯分布进行处理。在常规设备中,这种分布导致基本运输时间降低[6],因此估计其对SIGE HBT的影响是有用的。此外,在实际晶体管中,掺杂填充物比高斯分布更接近于指数。对SIGE HBT的两个重要参数进行了建模,即基本运输时间和当前增益。模型不仅是高掺杂效应的,而且还依赖于di usion系数的依赖性对漂移轨道和沿基数的可变GE浓度。基础中的两种类型的GE分布进行了检查:三角形的一个和框一[4,7]。
秋葵[Abelmoschus esculentus(L.)Moench]是一种经常进行的交叉授粉,最高为19-42%的交叉授粉和计划的授粉可能会改善经济水果产量和生物学参数。本研究是在2021年和2022年的多雨(哈里夫)季节进行的。关于秋葵花卉游客的研究记录了28种昆虫属。属于四个昆虫秩序,其中五个spp。,即。apis cerana Indica(Fabricius)1798,Apis Mellifera(Linnaeus)1758,Bombus aymorrodoidalis(Smith)1852,Lithurgus Atratus(Smith)1853和Xylocopa latipes(drury)1773占主导地位。觅食活动和授粉行为表明,两种非Apis Bee物种(X. latipes和B. halemorrhoidalis)是迅速的传单,每单位时间访问了更多的花朵。注意到,传粉媒介探访的高峰期在9.00–11.00 h会计之间,到113.76±7.65昆虫 /m 2/10分钟,在此期间,污名的接受性和花粉发芽达到其峰值。Assessment of yield related parameters of insect pollinated flowers showed superior quality fruits with better capsule length (17.4–20.9 cm), capsule girth (6.56–7.84 cm), seeds/capsule (51.4–60.6), test weight of 100-seeds (7.05–8.38 g) and even the seed yield (1.86–3.04 tonnes/hectare) than closed控制和手授粉(模拟和交叉授粉)。总而言之,秋葵场的生态工程提高了授粉率,最终提高了产量和种子质量。
使用不同类型的传感器对监视电池电压和电流参数的设备制造进行了研究。这项研究已经发布了一种设备,可以使用一个传感器在充电和放电过程中实时监视电池电压和电流参数。该设备是使用Arduino Mega Xpro 2560 R3形式的微控制器制成的,其输入的形式为INA219 GY-219传感器,以监视电池电压和电流。设备的输出是通过LCD自动控制电荷和放电电路的形式,并继电器从监视电池电压和电流参数中获取数据。本研究中要测试的用作材料的电池是可充电的锂离子类型。该设备可以根据制造商制定和设计的控制程序来监视电池的电压和电流参数,并且可以自动工作。基于INA219 GY-219传感器的测试结果,在读取电压时,平均传感器精度水平为99.96%,传感器误差平均速率为0.034%,传感器精度平均值为99.97%。同时,在读取电流中,平均传感器精度水平为98.39%,传感器误差平均率为1.608%,传感器的精度为98.98%。
[2] S. M. Thompson,L。Bian,N。Shamsaei和A. Yadollahi,“添加剂制造的直接激光沉积概述;第一部分:运输现象,建模和诊断,” Addive Manufacturing,第1卷。8,pp。36-62,2015年10月。[3] V. T. Le,H。Paris和G. Mandil,“使用增材和减法制造技术的直接零件再利用策略的制定”,《增材制造》,第1卷。22,pp。687-699,2018年8月。[4] V. T. Le,H。Paris和G. Mandil,“在再制造环境中合并添加剂和减法制造技术的过程计划”,《制造系统杂志》,第1卷。44,否。1,pp。243-254,2017年7月。[5] A. Ramalho,T。G. Santos,B。Bevans,Z。Smoqi,P。Rao和J. P. Oliveira,“污染对316L不锈钢线和ARC添加性生产过程中声学发射的影响”,Addived Manufacturing,第1卷。51,第1条。102585,2022年3月。[6] S. Li,J。Y. Li,Z。W. Jiang,Y。Cheng,Y。Z. Li,S。Tang等人,“控制Inconel 625的定向能量沉积期间的柱状到等式的过渡”,Addy Manufacturing,第1卷。57,第1条。102958,2022年9月。[7] T. A. Rodrigues,N。Bairrão,F。W。C. Farias,A。Shamsolhodaei,J。Shen,J。Shen,N。Zhou等人,“由Twin-Wire和Arc添加剂制造(T-WAAM)生产的钢 - Copper功能渐变的材料(T-WAAM)”,材料&Designs,第1卷。213,第1条。110270,2022年1月。66,否。8,pp。1565-1580,2022年8月。32,否。[8] V. T. Le,D。S. Mai,M。C. Bui,K。Wasmer,V。A. Nguyen,D。M. Dinh等,“过程参数和热周期的影响,对308L不锈钢墙的质量,该材料由添加剂生产产生的308L不锈钢墙,使用弧形焊接来源,使用弧形焊接源,焊接,焊接,焊接,”。[9] D. Jafari,T。H。J. Vaneker和I. Gibson,“电线和电弧添加剂制造:控制制造零件的质量和准确性的机遇和挑战”,《材料与设计》,第1卷。202,第1条。109471,2021年4月。[10] S. W. Williams,F。Martina,A。C. Addison,J。Ding,G。Pardal和P. Colegrove,“ Wire + Arc添加剂制造”,《材料科学与技术》,第1卷。7,pp。641-647,2016。[11] W. E. Frazier,“金属添加剂制造:评论”,《材料工程与性能杂志》,第1卷。23,否。6,pp。1917-1928,2014年6月。[12] J. Xiong,Y。Li,R。Li和Z. Yin,“过程参数对基于GMAW的添加剂制造中多层单频薄壁零件的表面粗糙度的影响”,《材料加工技术杂志》,第1卷。252,pp。128-136,2018年2月。[13] V. T. Le,“基于气体弧焊接的金属零件添加剂制造的初步研究”,VNUHCM科学技术杂志,第1卷。23,否。1,pp。422-429,2020年2月。58,否。4,pp。461-472,2020年7月。[15] W. Jin,C。Zhang,S。Jin,Y。Tian,D。Wellmann和W. Liu,“不锈钢的电弧添加剂制造:审查”,《应用科学》,第1卷。[14] V. T. Le,Q。H。Hoang,V。C. Tran,D。S. Mai,D。M. Dinh和T. K. Doan,“焊接电流对由薄壁低碳构建的形状和微观结构形成的影响,由电线添加剂制造建造的薄壁低碳零件”,《越南科学和技术杂志》,第1卷。10,否。5,第1条。1563,2020年3月。[16] T. A. Rodrigues,V。Duarte,J。A. Avila,T。G。Santos,R。M。Miranda和J. P. Oliveira,“ HSLA钢的电线和弧添加剂制造:热循环对微结构和机械性能的影响”,《增材制造》,第1卷。27,pp。440-450,2019年5月。[17] J. G. Lopes,C。M。Machado,V。R。Duarte,T。A。Rodrigues,T。G。Santos和J. P. Oliveira,“铣削参数对电线和弧添加剂生产产生的HSLA钢零件的影响(WAAM)”,《制造工艺杂志》,第1卷。59,pp。739-749,2020年11月。[18] A. V. Nemani,M。Ghaffari和A. Nasiri,“通过传统滚动与电线弧添加剂制造制造的船建造钢板的微观结构特性和机械性能的比较,”添加剂制造业,第1卷。32,第1条。101086,2020年3月。[19] P. Dirisu,S。Ganguly,A。Mehmanparast,F。Martina和S. Williams,“对线 +电线 + ARC添加剂生产的高强度高强度低合金结构钢组件的裂缝韧性分析”,材料科学与工程:A,第1卷,第1卷。765,第1条。138285,2019年9月。787,第1条。139514,2020年6月。[20] L. Sun,F。Jiang,R。Huang,D。Yuan,C。Guo和J. Wang,“各向异性机械性能和低碳高强度钢分量由Wired and Arc添加剂制造制造的低强度钢组件的变形行为”,材料科学和工程学:A,A,第1卷。[21] https://doi.org/10.1007/s11665-022-06784-7
摘要:对直径25 μ m的Ag-2.35Au-0.7Pd-0.2Pt-0.1Cu合金丝在不同工艺参数下进行了键合性能试验。利用扫描电子显微镜(SEM)研究了电击发(EFO)电流和EFO时间对无空气球(FAB)变形能力的影响,以及超声功率和键合力对键合特性的影响。实验结果表明:随着EFO电流和EFO时间的增加,FAB从预热尖端生长为小球、规则球,最后生长为高尔夫球,在25 mA和650 μ s时FAB呈现最佳形状。当EFO电流为25 mA时,FAB直径与EFO时间呈非线性关系,可用三次方程表示。进一步研究发现,在键合力一定的情况下,随着超声功率的增加,捣碎的球直径越来越大,毛细孔印迹越来越明显,尾部宽度也随之增大,反之亦然。球键合的最佳超声功率为70 mW,键合力为45 gf;楔键合的最佳超声功率为90 mW,键合力为75 gf。最后,在最佳工艺参数下制备的键合线样品,在破坏性拉力测试后均未发生球键合和楔键合剥离现象,在球剪切测试后键合焊盘上金属间化合物完全覆盖,形貌完好,键合线样品具有较高的键合强度,从而提高了微电子产品的可靠性。该研究为含Pt银基键合合金线的可靠性研究提供了技术支持。
网站:www.projectsfactory.in | 电子邮件:info@projectsfactory.in | G-mail:projectsfactoryind@gmail.com
本文简要介绍了一种通过现场碎片测量估算在轨卫星碎片的一些轨道参数(具体而言,特定时间的角动量方向和角动量方向的时间变化)的新方法。与以前的研究一样,这种方法采用了一个约束方程,该方程源于检测到的碎片与现场碎片测量卫星共享地心位置矢量这一事实。然而,与以前的研究不同,这种方法并不采用可以应用于破碎物体升交点赤经变化率的约束方程。相反,这种方法根据探测时的最大或最小地心赤纬来确定破碎物体的倾角。然后,这种方法通过假设一个半径为探测时地心距离的圆形轨道来找出破碎物体升交点赤经变化率的候选者。最后,利用所采用的约束方程,该方法估算了解体时上升节点的赤经,并计算了上升节点赤经变化率的修正值。本文还验证了在理想条件下,即所有探测点都假设在解体物体和现场碎片测量卫星的两个轨道平面的交线上,该新方法的有效性。
为了阐明 NPC 薄片在不同温度下的键合行为,用 SEM 观察了脱合金 NPC 薄片和在不同温度下退火 10 分钟的 NPC 薄片的微观结构(图 7)。退火 NPC 薄片表现出与脱合金 NPC 薄片相似的三维多孔结构;然而,随着温度升高,它们的结构变粗,韧带尺寸增大。随着温度从 200 升高到 400°C,NPC 薄片的韧带尺寸(图 8(bf))从 133 纳米增加到 285 纳米。随着温度从 300 升高到 350°C,韧带尺寸从 169 纳米急剧增加到 230 纳米,纳米多孔结构明显变粗。表面扩散系数 Ds 与韧带尺寸 d 相关,根据以下方程
非侵入式脑对脑接口 (BBI) 需要精确的神经调节和高时间分辨率以及便携性以增加可访问性。BBI 是脑机接口 (BCI) 和计算机脑接口 (CBI) 的组合。BCI 参数的优化已得到广泛研究,但 CBI 尚未得到广泛研究。从 BCI 和 CBI 文献中获取的参数用于在各种条件下模拟两类医疗监测 BBI 系统。使用信息传输速率 (ITR) 评估 BBI 功能,以比特/试验和比特/分钟为单位。BBI ITR 是分类器准确度、窗口更新率、系统延迟、刺激失败率 (SFR) 和超时阈值的函数。BCI 参数(包括窗口长度、更新率和分类器准确度)保持不变,以研究改变 CBI 参数(包括系统延迟、SFR 和超时阈值)的影响。基于被动监测 BCI 参数,使用 1 比特/试验的基本 ITR。我们发现最佳延迟为 100 毫秒或更短,阈值不超过其值的两倍。使用最佳延迟和超时参数,系统能够保持接近最大效率,即使 SFR 为 25%。比较 CBI 和 BCI 参数时,CBI 的系统延迟和超时阈值应反映在 BCI 的更新率中。这将最大化试验次数,即使在高 SFR 下也是如此。这些发现表明,每分钟的试验次数越多,非侵入式 BBI 的 ITR 就越好。还必须考虑每个 BCI 协议和 CBI 刺激方法固有的延迟。在可预见的未来,每种协议的高延迟都是非侵入式 BBI 的主要制约因素。