XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System厚度分布
06 原子层沉积氮化铌薄膜性能异质性研究
研究了在100 mm硅基底上采用等离子体增强原子层沉积技术制备氮化铌薄膜，并研究了薄膜性质的异质性。直径为92mm时表面电阻分布的不均匀性为7%。使用X射线反射法测量板的中心部分和距离中心40毫米的四个位置的膜厚度分布的不均匀性为4％。在基板上的相同位置进行的 X 射线衍射没有显示反射有任何可见的变化。不同区域的晶格参数差异仅为0.06%。超导测量表明，在直径为80毫米时，超导转变温度的最大偏差为1.6%，临界电流密度的最大偏差为7%。
投影检测量化气溶胶光学厚度，用于高空间分辨率光学图像的大气校正
摘要：光学遥感数据的大气校正需要确定气溶胶和气体的光学特性。提出了一种方法，该方法允许从无云情况下的投影像素中以低于 5 m 的空间采样间隔检测光学遥感数据的气溶胶散射效应。导出的气溶胶光学厚度分布用于改进大气补偿。第一步，一种新颖的光谱投影检测算法使用光谱指数确定阴影区域。对投影掩模的评估显示整体分类准确率在 80% 的水平上。使用这种导出的阴影图，将 ATCOR 大气补偿方法迭代应用于阴影区域，以找到最佳气溶胶量。通过分析完全阴影像素与直接照明区域的物理大气校正来找到气溶胶光学厚度。基于阴影的气溶胶光学厚度估计方法 (SHAOT) 在机载成像光谱数据以及摄影测量数据上进行了测试。对于所研究的测试案例，使用这种导出的气溶胶光学厚度进行大气校正的反射率值的精度可以从 3-4% 提高到优于 2% 的水平。
优化电镀工艺参数及Sn-...
由于封装设计的复杂性，镀层表面镀层厚度分布不均匀已成为电镀行业的一大挑战。在大多数情况下，根据所需的封装设计规范将镀层厚度均匀性控制在特定区域对于制造商来说是一项艰巨的任务，会导致高损失。镀层厚度均匀性与电镀工艺参数和阳极到阴极之间的电流通过密切相关。为了处理电流通过，控制阳极和阴极之间布置区域的屏蔽技术可能是一种有效的方法。因此，本文的目的是研究使用改进的机械屏蔽来改善锡镀层厚度均匀性的电镀工艺参数（电流和速度）。采用田口方法来缩小实验规模并同时优化工艺参数。结果，建立了新的参数，该参数提供理想的镀层厚度，变化较少，Cpk稳定。从所进行的实验工作表明，通过采用正确的物理电阻屏蔽孔径，能够选择性地改变或调节实施例中阳极和电镀表面之间的电场，从而控制整个电镀表面区域的电沉积速率。
研究论文：基于皮质厚度的半球大脑形态网络中的性别相关和半球效应
目的。本研究通过基于皮质厚度的大脑结构协方差网络（即半球形态网络）计算得出图形指标的性别差异。方法。使用从人类连接组计划 (HCP) 中检索到的 285 名参与者（150 名女性，135 名男性）的 T1 加权磁共振成像扫描，为每个参与者构建半球形态网络。在这些半球形态网络中，两个不同大脑区域在皮质厚度值分布模式方面的相似度（Jensen - Shannon 散度）被定义为连接两个不同大脑区域的网络边的权重。在计算和总结全局和局部图形指标之后（跨网络稀疏度级别 K = 0: 10 - 0: 36），得出这些图形指标的不对称指数。结果。半球形态网络满足小世界性和全局效率，网络稀疏度范围为 K = 0 : 10 – 0 : 36 。不对称指标的组间比较（女性与男性）显示，对于归一化聚类系数、归一化特征路径长度和全局效率的全局指标，不对称的方向性相反（向左与向右）（所有 p < 0 : 05）。对于局部图形度量，男性扣带回-顶上回的节点效率向右不对称性大于女性，女性颞极的度中心性向左不对称性大于男性，直肠回的度中心性在女性（向右）和男性（向左）的半球间不对称性方向相反（所有 p < 0:05）。结论。由于皮质厚度分布与其他大脑区域的相似性，男性和女性的扣带回、顶上回、颞极和直肠回的半球间不对称模式不同。因此，在未来的大脑形态和大脑结构协方差网络研究中，必须考虑性别与半球相互作用的可能影响。
耐火混凝土中的裂纹：经晶或晶间？
混凝土是最常见的建筑材料。混凝土类型丰富，配方取决于特定用途。混凝土的微观结构通常是强烈的异质性，具有水泥，细和粗骨料，充满空气的毛孔和各种增援。混凝土的计算模型通常会大大降低以确保安全性。更精确的模型可以从材料和CO 2排放方面巨大节省。通过3D计算机断层扫描（CT）观察到的原位机械测试，特别是观察到3D的裂纹起始和生长可以帮助改善这些模型。 大规模的CT系统gulliver专用于研究分别为6 m和1 m的现实大型混凝土束和宽度的疲劳动力学。 分析在原位弯曲测试中生成的图像数据需要特别可靠的检测和正确分割薄裂纹。 因此，最近比较了裂纹分割的算法[1]，扩展到多尺度裂纹[2，3]，适用于纤维增强的混凝土[4，5]，甚至是新发明的[6，7]。 对于方法的公平定量比较以及机器学习模型的培训和开发，基于合成裂纹结构的半合成CT图像[8-10]至关重要。 首先，裂纹是作为分数布朗动作的实现[11]。 后来，由于其多功能性，首选由随机伏罗尼叶镶嵌物的小平面形成的最小表面[8]。 在[13，14]中研究了裂纹与混凝土微观结构之间的相互作用。通过3D计算机断层扫描（CT）观察到的原位机械测试，特别是观察到3D的裂纹起始和生长可以帮助改善这些模型。大规模的CT系统gulliver专用于研究分别为6 m和1 m的现实大型混凝土束和宽度的疲劳动力学。分析在原位弯曲测试中生成的图像数据需要特别可靠的检测和正确分割薄裂纹。因此，最近比较了裂纹分割的算法[1]，扩展到多尺度裂纹[2，3]，适用于纤维增强的混凝土[4，5]，甚至是新发明的[6，7]。对于方法的公平定量比较以及机器学习模型的培训和开发，基于合成裂纹结构的半合成CT图像[8-10]至关重要。首先，裂纹是作为分数布朗动作的实现[11]。后来，由于其多功能性，首选由随机伏罗尼叶镶嵌物的小平面形成的最小表面[8]。在[13，14]中研究了裂纹与混凝土微观结构之间的相互作用。这些合成的裂纹结构可以模仿多种裂纹形态，包括局部厚度分布和分支，并具有几个程度的表面粗糙度，因为[12]很好地证明了。到目前为止，合成裂纹并未与将CT图像用作背景的混凝土的微观结构相互作用。特别是，将裂缝分类为周围的混凝土组件。这是通过两步过程实现的。首先，通过模板匹配对裂纹结构进行了分割。然后，根据模板的方向上的灰色值对裂纹进行分类。在这里，我们提出了一种依赖于分割裂纹和聚集体的方法。然后将裂纹分配给两个可能的类别之一：经晶（通过聚集体）或晶间（聚集体之间）。然后，经晶裂纹体素的相对数量产生了一个度量，以量化裂纹行为的差异。在这里，我们研究了相同组成的难治性混凝土样品，但在不同温度下被后加工（烧结）。在压缩应力下扫描样品。他们清楚地表明，裂缝确实与混凝土的微观结构相互作用，请参见图1。裂纹可能沿聚集体，通过它们或通过周围的水泥矩阵传播。在失败之前，分析载荷步骤的经晶和晶间体素的分数进一步量化了烧结温度的影响。我们在两个圆柱形耐火混凝土样品的示例中演示了这一分析，分别在1.000°C和1.600°C下烧结。最近，我们为裂纹结构设计了一种多功能几何模型[8，9]，用于方法验证和比较以及机器学习方法的训练 - 由随机Voronoi Tessellation的相位形成的最小表面。最小表面计算的优化方法的改进版本可实现多标准优化[17]。在这里，我们利用了这种新的可能性来生成合成裂纹结构，该结构避免了聚集体或通过图1中的真实混凝土样品中观察到的。