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一种新颖的纳米沟道制造技术研究及其应用

一种新颖的纳米沟道制造技术研究及其应用

作者：史明甫中国科学院研究生院（上海微系统与信息技术研究所）

学位级别：硕士

微沟道是生物化学、微纳流体行为研究、纳米光学、生物医学等方面研究的重要载体，是微控流芯片(Microfluidic Chip)的核心部分，也是纳米制造工艺研究的主要对象之一。本文以微控流芯片中的微流体流动特性和纳米管道制备技术的研究热... 详细信息

微沟道是生物化学、微纳流体行为研究、纳米光学、生物医学等方面研究的重要载体，是微控流芯片(Microfluidic Chip)的核心部分，也是纳米制造工艺研究的主要对象之一。本文以微控流芯片中的微流体流动特性和纳米管道制备技术的研究热点为背景，展开全文的研究。针对目前主流微纳工艺的高成本和低可控性的不足，本文从MEMS选择性工艺出发，重点研究离子束干法刻蚀原理和和双阴影效应，提出了一种新颖的基于离子束角度选择性的纳米制造技术。根据离子束双阴影效应，即离子束的角度选择性，本文建立了自对准的双纳米沟道的离子束刻蚀模型，并结合其他MEMS选择性工艺，在微米掩模图形上成功制备出双纳米沟道。最后将这种新型纳米制造工艺尝试应用于微控流芯片中。本文的工作主要有以下几部分组成。首先，综述介绍了微系统技术和纳米制造技术的发展和应用，并提出MEMS选择性工艺在纳米制造上的重要性和相关的技术。同时以微控流芯片的研究为背景，提出本文课题研究的目的和方向。接着，根据微流体在沟道内的流动特性相关理论，简述了微米沟道的不同横截面形状对微流体的流动的不同影响，并重点介绍了带有双纳米沟道的微通道的模型和它的应用价值。然后，从MEMS选择性工艺出发，研究干法刻蚀中的离子束刻蚀技术。重点分析离子束在刻蚀微米尺度图形时所表现出的双阴影效应，建立基于离子束刻蚀的自对准的纳米沟道模型，并结合其他的MEMS选择性工艺，设计了可行的工艺方案。最后，在2um宽的掩模基础上，利用离子束双阴影效应成功制备出双纳米沟道，其宽度可达200nm。同时，将这种新颖的纳米沟道制备技术尝试应用于微控流芯片的流片中，并作初步的测试。本文在研究新型工艺下所获得的纳米沟道具有良好的自对准性和低的工艺成本，有可能应用于生物医学、微纳米流体的研究。

关键词： MEMS双纳米沟道双阴影效应角度选择性微流控芯片

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内陆特区漯河市发展之路探讨

地域研究与开发 1997年第4期16卷 24-27页

作者：李杰赵新安史明甫漯河市委政策研究室

内陆特区漯河市是我国近几年发展速度最快的城市之一，其发展路子独具特色。本文结合设地级市以来的发展历程，对其快速发展之路进行了深入探索。

关键词：内陆特区漯河市经济发展城市经济

一种新颖的基于离子束刻蚀的纳米沟道制备技术

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传感技术学报 2006年第5A期19卷 1462-1465页

作者：史明甫焦继伟包晓清冯飞杨恒李铁王跃林中国科学院研究生院上海微系统与信息技术研究所传感器技术联合国家重点实验室

研究了一种新颖的基于MEMS工艺中离子束刻蚀的纳米沟道制备技术,通过研究离子束刻蚀微米级线条时,离子束刻蚀角度与刻蚀的轮廓形状之间的关系,在2μm线条内刻蚀出纳米沟道所需要的掩模图形,并结合KOH的各向异性腐蚀,成功获得了纳米沟道... 详细信息

研究了一种新颖的基于MEMS工艺中离子束刻蚀的纳米沟道制备技术,通过研究离子束刻蚀微米级线条时,离子束刻蚀角度与刻蚀的轮廓形状之间的关系,在2μm线条内刻蚀出纳米沟道所需要的掩模图形,并结合KOH的各向异性腐蚀,成功获得了纳米沟道阵列。在两种不同的离子束刻蚀条件下,在2μm图形内分别制备出单纳米沟道和双纳米沟道,最小宽度可达440nm.

关键词：微/纳机械系统纳米沟道离子束刻蚀

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基于纹理增强的双分支遥感建筑物提取网络

激光与光电子学进展 2024年第14期61卷 291-301页

作者：谌旭史明昌北京林业大学水土保持学院北京100083

针对高分辨率的遥感影像建筑物提取过程中,卷积神经网络难以兼顾全局信息、边缘信息和底层纹理信息,导致提取结果出现边缘模糊、结果不完整的现象,提出联合浅层卷积神经网络和Transformer网络的基于纹理增强的双分支遥感建筑物提取网络(... 详细信息

针对高分辨率的遥感影像建筑物提取过程中,卷积神经网络难以兼顾全局信息、边缘信息和底层纹理信息,导致提取结果出现边缘模糊、结果不完整的现象,提出联合浅层卷积神经网络和Transformer网络的基于纹理增强的双分支遥感建筑物提取网络(TEOA-UNet)。首先,为了在学习全局上下文信息的同时保持模型对局部建筑的关注,引入Outlook注意力机制;然后,为了提升模型对建筑物边缘的感知能力,使用边缘感知模块(EAM)促进模型学习建筑物边缘信息;最后,为了提升模型对底层纹理的感受能力,提出基于浅层卷积网络的纹理增强分支来加强模型的底层信息学习。在Massachusetts、WHU,以及Inria建筑物数据集上的实验结果表明,TEOA-UNet在不同分辨率和不同场景的遥感影像建筑物提取方面表现良好,能够有效提升建筑物边界分割精度和完整性。F1分数在上述3个数据集分别达到88.54%、95.22%、90.94%,相比Baseline模型SDSC-UNet分别提升1.72百分点、0.49百分点和0.23百分点。这一结果表明,TEOA-UNet具有较高的提取精度。

关键词：遥感影像建筑物提取注意力机制边缘感知纹理增强

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CYQ集团人力资源培训管理数字化转型研究

CYQ集团人力资源培训管理数字化转型研究

作者：史明久吉林大学

学位级别：硕士

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辣椒病虫害检测中的轻量级机器学习算法研究

辣椒病虫害检测中的轻量级机器学习算法研究

作者：史明健长春工业大学

学位级别：硕士

机器学习算法的不断发展,加速了不同领域的智能化,在农业方面上面表现出较好效果。在传统的农业中,辣椒在生长过程中会出现很多种类的疾病,辣椒病虫害常常发生在叶片和根部,需要种植者自己分辨是哪种疾病,然后对症下药,但是这个方法即... 详细信息

机器学习算法的不断发展,加速了不同领域的智能化,在农业方面上面表现出较好效果。在传统的农业中,辣椒在生长过程中会出现很多种类的疾病,辣椒病虫害常常发生在叶片和根部,需要种植者自己分辨是哪种疾病,然后对症下药,但是这个方法即耗时又费力,且准确率较低,使得产量大大降低,严重影响辣椒种植户的经济效益。神经网络能够自主的学习到图片的特征,在图像识别领域方面突出,但是普通的神经网络模型参数量大,无法嵌入到移动端设备进行快速识别,因此本文选取轻量化的卷积神经网络对辣椒病虫害类别进行识别,包括11种病虫害类别炭疽病、疫病、用药不当、病毒病、温度不适、螨虫、细菌性病害、根腐病、缺素、脐腐病和蓟马。本文主要工作如下:(1)对比不同轻量化神经网络,选择MobileNetV2网络对辣椒病虫害类别进行识别,其中辣椒病虫害数据集包含11类,一共5700张图片,实验结果与另外两种典型的轻量化神经网络进行对比验证,分别为Efficient Net和Shuffle Net,证明MobileNetV2网络相对于其他网络的优越性。(2)为了进一步提高模型的准确率,在MobileNetV2网络原有的基础之上进行改进,由于相对于其他的非轻量化神经网络准确率较低,使用结构重参数化的方法,提出Rep-MobileNetV2结构,在原有的倒残差结构之后添加新的结构重参数化层,能够融合多尺度特征信息,以增加少量参数代价提高准确率。考虑到图像通道和空间的特征信息,分别在原有结构中加入混合注意力机制SE模块和CBAM模块得到新的网络结构SE-MobileNetV2和CBAM-MobileNetV2,使得网络能够捕捉到每个通道的信息,从而提高网络的性能。(3)为了提升识别模型的泛化能力,对原始数据图片进行随机裁剪、旋转、改变颜色和添加高丝噪声等方法,同时采用Mosic数据增强方法,将原始数据集扩充到7700张图片,使用扩充后的辣椒病虫害数据集进行训练,提升模型的泛化能力。通过对比实验分析发现,改进模型Rep-MobileNetV2、SE-MobileNetV2和CBAMMobileNetV2与原始MobileNetV2相比较,三种改进模型参数量分别提升9.1%、25%和9.4%,推理时间分别下降38%、17%和2%,Rep-MobileNetV2以提高少量参数为代价使得模型的推理速度加快、准确率提高,而且Rep-MobileNetV2的模型效果最佳,最终在原始数据集中到达92.55%,在数据增强的数据集中达到95.25%。

关键词：轻量级算法 SE模块 CBAM模块 MobileNetV2 结构重参数化