石墨烯场效应晶体管的X射线总剂量效应

本文针对不同结构、尺寸的石墨烯场效应晶体管(graphene field effect transistors,GFET)开展了基于10 keV-X射线的总剂量效应研究.结果表明,随累积剂量的增大,不同结构GFET的狄拉克电压V_(Dirac)和载流子迁移率μ不断退化;相比于背栅型GFET,顶栅型GFET的辐射损伤更加严重;尺寸对GFET器件的总剂量效应决定于器件结构;200μm×200μm尺寸的顶栅型GFET损伤最严重,而背栅型GFET是50μm×50μm尺寸的器件损伤最严重.研究表明:对于顶栅型GFET,辐照过程中在栅氧层中形成的氧化物陷阱电荷的积累是V_(Dirac)和μ降低的主要原因.背栅型GFET不仅受到辐射在栅氧化层中产生的陷阱电荷的影响,还受到石墨烯表面的氧吸附的影响.在此基础上,结合TCAD仿真工具实现了顶栅器件氧化层中辐射产生的氧化物陷阱电荷对器件辐射响应规律的仿真.相关研究结果对于石墨烯器件的抗辐照加固研究具有重大意义.

双沟槽SiC金属-氧化物-半导体型场效应管重离子单粒子效应

本文针对第四代双沟槽型碳化硅场效应晶体管升展了不同源漏偏置电压下208 MeV锗离子辐照实验,分析了器件产生单粒子效应的物理机制.实验结果表明,辐照过程中随着初始偏置电压的增大,器件漏极电流增长更明显;在偏置电压为400 V时,重离子注量达到9×10^(4)ion/cm^(2),器件发生单粒子烧毁,在偏置电压为500 V时,重离子注量达到3×10^(4)ion/cm^(2),器件发生单粒子烧毁,单粒子烧毁阈值电压在器件额定工作电压的34%(400 V)以下.对辐照后器件进行栅特性测试,辐照过程中偏置电压为100 V的器件泄漏电流无明显变化;200 V和300 V时,器件的栅极泄漏电流和漏极泄漏电流都增大.结合TCAD仿真模拟进一步分析器件单粒子效应微观机制,结果表明在低偏压下,泄漏电流增大是因为电场集中在栅氧化层的拐角处,导致了氧化层的损伤;在高偏压下,辐照过程中N-外延层和N+衬底交界处发生的电场强度增大,引起显著的碰撞电离,由碰撞电离产生的局域大电流密度导致晶格温度超过碳化硅的熔点,最终引起单粒子烧毁.

医疗物联网垃圾信息管理系统的设计与实现

为了避免医疗垃圾处理不当而造成的多次污染,提高医疗垃圾处理技术是十分必要的。本文提出了基于物联网中的射频识别技术和IBA技术框架而设计的医疗垃圾管理系统,实现全过程跟踪、管理医疗垃圾通道,提高对医疗垃圾管理的安全性、可行性和高效性。该系统可以实现对医疗垃圾的实时监控、统计分析、自动报警和短信提醒的功能,能够实现智能自动化管理,基本实现对医疗垃圾的有效处理。

大数据四层结构的学生心理健康促进模式研究

在大数据视角下对大学生心理健康促进模式研究是心理学研究的一个重要方面。在大数据领域一般对数据采用数据采集、数据分析、数据重构和数据挖掘四个方面来进行，以此建立起基于大数据“四层”结构的大学生心理健康促进模．式。采用数据挖掘算法理论构建心理健康预测模型，为大学生心理健康教育提供决策依据。

可中断的非对称数据流压缩算法研究与应用

针对大多数单片机系统存在内存不足和计算能力较低的问题,提出了基于LZSS的非对称压缩算法。在单片机上对上位机发送的已压缩数据流进行可重入性中断的方式解压缩。此解压缩算法空间占用量较小,对分段传入的数据流解压具有很好的实时性。

医学高校计算机公共课的移动学习平台研究

医学院校"大学计算机基础"课程是不可或缺的通识课。在实际教学中,公共课专业针对性差、人数众多教学方法,给教师教学和学生学习带来了诸多问题。在分析医学高校公共课教学现状的基础上,构建针对医学高校计算机公共课教学的App移动教学平台模型,创建新型翻转课堂形式。

基于织物信息的动态Huffman压缩算法优化

针对嵌入式系统内存不足的特点,为了使上下位机更有效地进行数据传输,对动态Huffman压缩算法进行优化,使用堆排序的方法来构造Huffman树,缓解了嵌入式系统的内存压力;在数据传输过程中增加CRC校验位,以此来提高数据传输精度,并在解压中处理了无效位。同时对嵌入式织造系统中的织物信息数据进行频谱分析。实验结果表明,优化的Huffman压缩算法能够获得更好的压缩效果,并且压缩率与数据的频率相关。

嵌入式织造系统无损压缩算法研究

针对嵌入式织造系统内存不足和计算能力较低的问题,提出了一种改进的LZW压缩算法。采用变长编码和动态存储的方法保障数据字典的完整性和优化非编码数据,同时使用Hash表查找算法来缩短算法时间。实验结果表明:改进的LZW压缩算法压缩效果得到了提高,也优于其他压缩算法。

半干旱区湿地植物群落α多样性分析——以宁夏盐池为例

以宁夏盐池四儿滩湿地为例,以重要值为基础数据,采用丰富度指数、综合多样性指数、均匀度指数对湿地生态系统α多样性沿湿地—干草原梯度变化及样线间的差异进行对比分析,同时进行相关环境因子探讨。结果表明:同一样线内,受土壤含水量、全盐含量和土壤养分等因子影响,多样性指数与丰富度指数、均匀度指数变化趋势一致,交错带最大,其次是旱生带,最小为湿生带。由于受人为活动及地形地貌影响程度的不同,样线间植物α多样性差异较大。南样线的丰富度指数最大,其次为西北样线,西样线最小;多样性指数与均匀度指数变化趋势一致,西北样线最大,西样线次之,南样线最小。

大数据时代下数据挖掘课程实践教学探索

随着大数据与移动互联网、物联网、云计算等新兴信息技术的深度融合,以及大数据在各行各业的创新应用,在计算机与信息类专业本科生中开设数据挖掘课程变得十分重要。然而,数据挖掘是一门理论与实践并重且涉及多学科的交叉学科课程,导致本科生学习该课程面临较大难度和挑战。因此,培养学生计算思维及实践应用能力,并让他们体验实践教学对完成教学目标尤为重要。本文重点讨论以开源数据挖掘工具WEKA为平台进行实践教学的思路,并给出WEKA数据挖掘实践教学实例。

基于禁忌搜索算法的特征选择方法研究

为了提高特征选择对分类结果的准确率,本文提出了一种基于禁忌搜索算法的特征选择方法。该方法利用禁忌搜索算法获得包含特征权值和特征选择向量的相对最优解,然后用得到的最优解向量对测试样本做出预测。实验结果表明,与现有的特征选择方法相比,该方法的分类准确率有了进一步的提高,并且缩短了特征选择的时间。

“互联网+”背景下医学信息学课程教学改革

随着移动互联网、大数据、云计算和物联网等新兴信息技术与健康医疗传统行业的紧密融合,移动医疗、健康医疗大数据、健康医疗云、医疗物联网等发展迅猛,医学信息学理论、方法与应用领域需要进行彻底变革,医学信息学课程的授课内容和实践环节都需要作出相应的调整。该文通过归纳医学信息学课程中传统教学内容,结合"互联网+健康医疗",探讨"互联网+"时代对医学信息学课程教学改革提出的新要求与新挑战。

基于样本熵和深度神经网络的癫痫检测方法研究

癫痫是大脑神经细胞群超同步放电的一种常见慢性神经疾病,为了更好地对癫痫进行检测,提出了基于EEG的样本熵和深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)的方法.将EEG信号用小波变换进行预处理后,以10 s为时间片求出样本熵,实验表明癫痫发作期间样本熵下降,经统计分析样本熵能够和数据集中已标注的标签基本一致,以样本熵下降处的点作为癫痫发作标签对数据集进行深度神经网络学习,能够达到99.5%的检测准确性.

基于MNELAB和EMD的癫痫EEG噪声和伪迹去除方法研究

头皮脑电信号在临床上常常被用来诊断癫痫脑疾病,但是其高噪声、强干扰、非线性和非平稳的特点会影响临床诊断和科学研究.为了更好地解决这一问题,采用现有的MNELAB软件和经验模态分解(empirical model decomposition,EMD)去处理癫痫脑电信号(Electroencephalogram,EEG).经过对比实验发现,基于MNELAB和EMD的伪迹和噪声去除方法都获得了较好的效果,但是利用EMD算法编写的程序能够进行多通道大批量的信号处理,这种方法在自主性和透明性等方面都要优于使用现有软件.良好的伪迹和噪声去除方法能够为临床诊断和EEG的科学研究提供重要的手段和前提.

智慧课堂在《数据结构与算法》教学中的应用研究

目的:分析智慧课堂在《数据结构与算法》教学中的应用效果。方法:选取皖南医学院同专业两个年级学生作为研究对象,分析比较智慧课堂教学和传统教学两种教学模式在《数据结构与算法》课程中的教学效果。2019级学生(n=133)采用智慧课堂教学作为研究组,2018级学生(n=135)采用传统课堂教学作为对照组,从作业成绩、实验成绩和期末考试成绩3个方面对教学效果进行客观评价。结果:研究组的作业成绩、期末考试成绩(85.40±7.66、81.80±8.64)均高于对照组(78.30±9.73、71.50±11.57),差异有统计学意义(P<0.05);而研究组实验成绩(72.60±10.81)与对照组(70.80±12.42)差异无统计学意义(P>0.05);研究组优良率(66.17%)高于对照组(29.63%),差异有统计学意义(P<0.05)。结论:智慧课堂教学模式在《数据结构与算法》课程中总体教学效果优于传统教学模式。

医学院校数据挖掘实践教学资源库建设

分析面向医学院校开设数据挖掘课程过程中存在的不足,给出数据挖掘实践教学资源库的建设原则,并根据医学院校人才培养特点、资源整合程度以及学生实践层次需求,提出"三级四层"实践教学资源库的建设框架,促进健康医疗大数据分析人才的实践创新能力培养。

基于SURF特征点提取的显微图像拼接

高倍镜下拍摄的图像视野小,不能看到完整的结构特征。为了获得全视野观看效果,文中提出基于SURF特征点提取的显微图像拼接方法。首先采用RANSAC算法剔除不匹配的特征点,然后用加权平滑的方法来消除拼接缝,并对背景亮度不均匀的问题进行处理。实验结果表明,文中方法能够精确有效地解决显微镜高倍镜下视野小,无法观察到清晰完整的组织细胞结构图像的问题。

嵌入式织造系统无损压缩算法研究

针对嵌入式系统的特点,把无损压缩算法创造性的应用在嵌入式织造系统中。使用了动态Huffman压缩算法、LZSS、LZW压缩算法和精简的Win RAR/Win ZIP这四种压缩方法。经过实验表明,这些压缩算法都能够很好地减少纹板数据的冗余信息,取得较好的压缩效果,减小了传输时间且能够在下位机中顺利解压出来,满足了嵌入式织造系统的要求。

异构织机数据采集系统设计

目前机织企业的织机品种多、型号杂,严重阻碍了机织行业的信息化发展,企业难以实现高效管理。研究设计了异构织机数据采集的系统。在综合考虑性能、功耗、成本的基础上,系统采用STC12C5A60S2作为主芯片设计了中继卡,数据采集节点并采用RS485总线连接各节点。实现了实时监控和高效管理。

网络媒体的介入对信息不对称下医患纠纷博弈的影响

通过建立媒体介入的信息不对称医患纠纷博弈模型,得出媒体介入对医患纠纷博弈的影响。首先建立信息不对称医患纠纷博弈模型,研究其演化稳定策略,然后分别在网络媒体的正面引导和负面激化下建立信息不对称医患纠纷博弈模型,规定医患纠纷争夺的利益与医患发生冲突的代价的比值为医患利益冲突比,通过比较分析可得,当医患利益冲突比大于等于1时,媒体的正面引导提高了医方的收益,媒体的负面激化提高了患方的收益,降低了医方的收益;当医患利益冲突比小于1时,媒体的介入对医患群体最终混合策略的纳什均衡解没有影响,此时医患双方选择合作策略的比例取决于医患利益冲突比和医患信息不对称度,双方选择合作策略的比例都随医患利益冲突比的减小而增大,医方选择合作的比例随着医患信息不对称度的增大而增大,患方选择合作策略的比例随着医患信息不对称度的增加而减少。