【摘 要】
:
物联网时代的到来,为传感器的发展提供了历史性机遇,但同时也带来了新的挑战。为满足物联网新场景下的需求,传感器将朝向微型化、低功耗、高性能方向转变。因此,基于新材料、新结构、新原理的高性能传感器亟待开发。石墨烯材料具有高迁移率、高比表面积、宽吸收光谱、柔性、超薄等特点,因此是极具潜力的传感敏感材料。并且,基于石墨烯的晶体管具有高速、可微型化等优势。高电容的固态电解质是晶体管中十分理想的栅介质层材料,
其他文献
近几年来,忆阻器作为一种新兴的电子元件在非易失存储和神经仿生方面都有重要的应用。忆阻器是具有电容结构,能够被多次写入和非破坏性读取的二端器件,它是下一代存储器的有力竞争者。除了作为存储器件,忆阻器作为一种具有可调整状态的二端器件,与生物突触具有高度的相似性,基于忆阻器的大规模神经网络有望实现类脑计算系统,在生物神经仿生领域也具有很高的研究价值。神经网络已经具有几十年的研究历史,近年来由于深度神经网
高灵敏、快速和低成本的生物标志物检测在重大疾病的早期诊断中具有重要意义。但现有的光学传感器尚不能达到疾病早期诊断的要求,主要存在三个方面的瓶颈问题。(1)光和物质相互作用弱,难以实现高灵敏传感;(2)传感器制备重复性差,难以实现高灵敏的一次性使用;(3)步骤繁琐,难以实现快速检测。因此,如何同时实现一次性、高灵敏和快速的生化传感成为光学传感领域亟待解决的关键问题。针对上述瓶颈问题,本论文利用光微流
随着自动化技术的发展,工业机器人以其高效、低成本、重复性好等优点,在汽车制造、电子电气和航空航天等现代工业生产中得到了广泛的应用。在这些应用中,运动精度作为关键的性能指标,是工业机器人完成操作任务的重要保证。然而,由于工业机器人结构中制造误差、关节间隙、弹性变形等不确定性因素的影响,末端执行器实际的运动远未达到高精度、高可靠的性能要求。因此,精确地分析和评估工业机器人的运动精度可靠性,是确保其在工
装备制造业是一个国家工业化发展程度的重要标志。数控机床,作为装备制造业的“工作母机”,是不可缺少的“生产工具”。五轴数控机床作为高端机床的代表,由于具备两个旋转轴,拥有更好的加工柔性、更高的加工效率等优点,但同时也引入了更多的误差影响,刀具运动也更加复杂。研究五轴机床误差的作用机理,并进行检测与补偿,对提高五轴机床的加工精度具有十分重要的意义。本文以五轴联动数控机床为研究对象,考虑机床精度在几何误
自动目标识别(Automatic Target Recognition,ATR)是基于传感器获取的数据识别目标的技术,能够通过模式识别、机器学习算法实现目标的类别或属性的判定,是提升传感器信息感知能力、实现传感器技术应用的关键技术之一,具有重要的研究意义。随着传感器技术的快速发展和广泛应用,海量数据被积累,而且数据量仍在不断增加。日益增多的数据必然会对目标识别能力的提升和应用范围的拓展起到积极作用
近年来,人工智能发展迅速,成为国家重点关注和建设的领域。人工神经网络作为一种模仿动物神经网络的技术,能促进人工智能行业快速发展。究其本质来说,人工神经网络是一种动力系统,本文以几类具有时滞的动力系统为研究课题,基于Lyapunov理论,着重研究了时滞神经网络的稳定性与耗散性、马尔科夫复杂网络的同步性与控制器设计、时滞复杂网络的指数同步性与控制器设计、网络攻击下的多智能体的一致性与控制器设计。具体研
近年来,得益于数据获取、储存、处理等技术的进步,机器学习算法得到了快速发展。机器学习算法起初只应用于图像分析、模式识别等计算机领域,但由于其优越的性能,机器学习算法正作为一种新方法,为解决复杂电磁学问题提供了更多选择。无线通信系统是电磁学的代表性应用。为了搭建性能优良的通信系统,需要了解信道特性,并设计出满足性能要求的电磁器件。因此,本论文以信道建模与器件设计为研究方向,深入研究了相关基础理论与关
切换正系统是一类由几个连续和离散时间的正的子系统以及它们间的切换规则构成的系统。它同时具有正系统和切换系统的性质。切换正系统广泛存在于实际生活中,因此正日益受到学者们的关注。切换正系统由于具有比正系统和切换系统更加复杂的形式,以及更加多变的性质,故而其研究工作更加复杂。与正系统和切换系统相比,目前关于切换正系统的研究还相对较少。关于切换正系统在驻留时间限制下的分析综合问题的研究有待进一步丰富。因此
被广泛认为用以衡量机器是否具备智能的标志之一就是机器是否具备与人无障碍交流的能力,而这一能力主要由隐藏在机器背后的文本生成技术来体现。随着近十年来计算机硬件技术的飞速发展带动深度神经网络的日益更新,其强大的学习能力、特征取能力以及在信息间的映射能力为文本生成模型性能的升带来新的发展契机,同时也产生了一系列新的研究问题。本文着眼基于深度神经网络框架下的文本生成技术的研究,以文本摘要和机器翻译为切入点