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SOI晶体管和电路的瞬时电离辐射效应研究

核技术 2024年第4期47卷 66-72页

作者：杜川华段丙皇熊涔曾超中国工程物理研究院电子工程研究所绵阳621900

基于全介质隔离的绝缘硅(Silicon-on-insulator,SOI)器件与体硅器件的瞬时电离辐射效应存在差异,采用1 064 nm/12 ns激光装置开展了三种SOI晶体管的激光辐照试验,测试了不同激光能量下的晶体管光电流;采用脉冲γ射线辐射源开展了SOI集... 详细信息

基于全介质隔离的绝缘硅(Silicon-on-insulator,SOI)器件与体硅器件的瞬时电离辐射效应存在差异,采用1 064 nm/12 ns激光装置开展了三种SOI晶体管的激光辐照试验,测试了不同激光能量下的晶体管光电流;采用脉冲γ射线辐射源开展了SOI集成电路的瞬时γ剂量率辐射试验,测试了不同剂量率条件下的电路功能、电参数和触发器链状态。研究表明:在相同激光能量条件和相同特征尺寸条件下,SOI晶体管的光电流峰值约为体硅晶体管的3.5%;SOI集成电路在1.0×10^(9)~4.2×10^(11) rad(Si)·s^(-1)的试验剂量率范围内无闭锁效应,但存在显著的翻转效应,表现为功能短暂中断、电流和电压波动以及大量触发器状态错误。翻转效应的主要原因包括晶体管本身的翻转和印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)板级电路的电压波动。

关键词： SOI晶体管微控制器瞬时电离辐射效应光电流

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产学合作经历与科学家离群创新的产生

科学学研究 2024年

作者：韩令晖陈劲李习保清华大学经济管理学院清华大学技术创新中心

本研究探讨了产学合作经历如何影响科学家离群创新的产生。通过分析1993至2018年间中国专利数据，本研究采用面板负二项随机效应回归模型，考察了产学合作对科学家离群创新的作用及其边界条件。研究结果表明，产学合作经历显著提高了科... 详细信息

本研究探讨了产学合作经历如何影响科学家离群创新的产生。通过分析1993至2018年间中国专利数据，本研究采用面板负二项随机效应回归模型，考察了产学合作对科学家离群创新的作用及其边界条件。研究结果表明，产学合作经历显著提高了科学家发现离群创新的概率，这可能是因为产学合作增强了科学家对产业目标和思维模式的理解，同时激发了他们对科研成果商业化的关注。此外，科学家的组织内搜索资源，如个人创新经验和合作网络，调节了产学合作经历对科学家发现离群创新可能性的影响。具体而言，科学家的创新经验宽度越高，产学合作经历的正面影响越弱；而组织内间接合作者数量越多，产学合作的正面影响同样被削弱。本研究为理解科学家在创新生态系统中的角色提供了新的视角，并为促进科学成果转化为技术创新提供了管理启示。

关键词：产学合作离群创新科学家创新经验合作网络

基于运行模式划分的暖通空调能耗优化控制系统

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自动化技术与应用 2024年

作者：时晶徐至宏冯军王成博张丙垒国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司浙江华云清洁能源有限公司

为了降低空调能耗，设计基于运行模式划分的暖通空调能耗优化控制系统。数据采集模块利用传感器，采集暖通空调模块内空调机组运行数据;通过无线通信模块传输采集的数据至运行模式划分模块;运行模式划分模块中改进K-means聚类算法依据... 详细信息

为了降低空调能耗，设计基于运行模式划分的暖通空调能耗优化控制系统。数据采集模块利用传感器，采集暖通空调模块内空调机组运行数据;通过无线通信模块传输采集的数据至运行模式划分模块;运行模式划分模块中改进K-means聚类算法依据采集的数据，划分暖通空调运行模式;通过暖通空调监控计算机转换各运行模式对应的数据，获取二进制数据;PLC控制器根据各运行模型对应的二进制数据，建立以最低能耗为目标的暖通空调能耗优化控制模型，通过粒子群算法求解该模型，得到最低能耗对应的能耗优化控制方案，并按照控制方案，控制空调机组终端执行设备。实验证明:该系统可有效采集暖通空调运行数据，完成运行模式划分;该系统可优化控制暖通空调能耗，降低各运行模式下的能耗。

关键词：运行模式划分暖通空调能耗优化控制传感器 K-means聚类

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基于对比学习和预训练模型的临床诊断标准化

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第5期52卷 23-28页

作者：刘莹崔丙剑曹琉程龙龙天津大学医学工程与转化医学研究院天津300072 中电云脑(天津)科技有限公司天津300300

针对临床诊断标准化任务中存在的标准诊断词库规模大、文本相关性不显著且标准词个数不确定的问题,提出一种基于对比学习和预训练模型的临床诊断标准化方法.先用无监督和有监督相结合的方法对基于简单对比学习的句子嵌入(SimCSE)模型进... 详细信息

针对临床诊断标准化任务中存在的标准诊断词库规模大、文本相关性不显著且标准词个数不确定的问题,提出一种基于对比学习和预训练模型的临床诊断标准化方法.先用无监督和有监督相结合的方法对基于简单对比学习的句子嵌入(SimCSE)模型进行训练,并利用得到的模型从标准库中召回候选标准词,再利用基于转换器的双向编码表征(BERT)进行候选词重排序和标准词个数分类,最终得到标准化结果.实验结果表明:基于无监督和有监督相结合的SimCSE方法的召回率为86.76%,显著优于其他方法;在重排序和标准词个数分类任务中,相比于其他模型,BERT在多个指标上有明显提升;该方法在测试集上进行标准词预测的F1值达到72.54%,在临床诊断标准化中具有较好的表现.

关键词：临床诊断标准化对比学习预训练模型基于简单对比学习的句子嵌入(SimCSE) 基于转换器的双向编码表征(BERT)

利用印染污泥焚烧灰渣制备硅酸盐水泥熟料的开发研究

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利用印染污泥焚烧灰渣制备硅酸盐水泥熟料的开发研究

作者：高令盐城工学院

学位级别：硕士

我国每年大约会产生22亿吨印染废水,经处理后会产生大量印染污泥,印染污泥经过焚烧后又会产生大约220万吨含有氧化物和重金属的灰渣,这些灰渣的利用率不高,露天堆存不仅会占用大量土地,还会给土壤及地下水的环境安全带来极大的隐患。为... 详细信息

我国每年大约会产生22亿吨印染废水,经处理后会产生大量印染污泥,印染污泥经过焚烧后又会产生大约220万吨含有氧化物和重金属的灰渣,这些灰渣的利用率不高,露天堆存不仅会占用大量土地,还会给土壤及地下水的环境安全带来极大的隐患。为了实现印染污泥焚烧灰渣（TDSIA）无害化、资源化、减量化处理的目的,本文以TDSIA为原料制备硅酸盐水泥熟料。研究了TDSIA制备硅酸盐水泥熟料的可行性以及羟基磷灰石对水泥熟料性能及其重金属固化的影响。用甘油-乙醇法测定了熟料游离氧化钙（f-Ca O）的含量,用X射线衍射（XRD）对熟料的矿物组成以及水泥水化产物进行了分析,用扫描电子显微镜（SEM）对熟料以及水泥水化产物的微观形貌进行了观察,测定了水泥的物理指标、力学性能以及水化热,通过电感耦合等离子原子发射光谱仪（ICP）测定了水泥熟料以及水泥中的重金属浸出浓度。主要结论如下:（1）TDSIA作为铁质校正材料制备硅酸盐水泥熟料。结果表明:TDSIA的掺入可以改善水泥生料的易烧性,降低熟料的f-Ca O含量,不会改变熟料的矿物相,仍为CS、CS、CA及CAF。TDSIA的掺入能促进水泥早期水化、水化产物的成核和晶体生长,提高水泥早期抗压强度,降低后期抗压强度。最佳制备工艺:TDSIA 4%,煅烧温度1400℃,保温时间30min。此时水泥3d、28d的抗压强度分别为31.8MPa、76.4MPa,强度等级达到62.5级。（2）TDSIA作为原料制备高铁硅酸盐水泥熟料。结果表明:TDSIA的掺入,熟料的f-Ca O含量降低,从熟料的微观形貌可以看到大量六方板状的CS,圆粒状的CS以及大量的中间相。TDSIA掺量的增加,水泥的早期抗压强度提高,后期抗压强度降低。石灰饱和系数（KH）的提高,水泥3d、28d的抗压强度增加。最佳制备工艺:TDSIA 13%,KH=0.96,煅烧温度1400℃,保温时间30min。此时水泥3d、28d的抗压强度分别能达到21.3MPa、64.7MPa。（3）TDSIA作为矿化剂制备硅酸盐水泥熟料。结果表明:TDSIA和萤石组成的复合矿化剂能有效改善水泥生料的易烧性,降低熟料烧成温度,降低熟料的f-Ca O含量,促进CS的形成,在1300℃就能生成大量的CS。萤石的矿化效果比TDSIA好,水泥抗压强度随着TDSIA与萤石比例的降低而增加,但萤石的掺入会阻碍水泥水化进程。KH的提高,水泥的抗压强度增加。当TDSIA与萤石的比例为7/3,TDSIA 2.8%,萤石1.2%,KH=0.95,煅烧温度1350℃,保温时间30min时,水泥3d、28d的抗压强度分别能达到35.6MPa、76.4MPa,且安定性合格。（4）羟基磷灰石对水泥熟料性能及其重金属固化的影响。结果表明:羟基磷灰石的掺入能加快水泥水化进程,水泥的抗压强度随着羟基磷灰石掺量的增加而提高。当羟基磷灰石的掺量为1.5%时,水泥3d、28d的抗压强度分别达到了27.7 MPa、67.3MPa。所制水泥熟料重金属浸出浓度符合国家标准。羟基磷灰石掺入水泥中,在水化过程中能通过吸附和离子交换作用有效固化重金属,Cd和Ni未检出,Zn、Ba和Cr的浸出浓度随着羟基磷灰石掺量的增加而减少且符合国家标准。

关键词：印染污泥焚烧灰渣硅酸盐水泥熟料抗压强度矿化剂羟基磷灰石重金属浸出

基于基因组学特征分布对齐和药物结构信息的癌症药物敏感性预测方法

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生物工程学报 2024年第7期40卷 2235-2245页

作者：廉令航杨旭华浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310023

近年来精准医学在癌症治疗中得到了广泛的应用,其重点在于如何准确地预测不同的患者对药物治疗的反应。本研究设计了一种基于基因组学特征分布对齐和药物结构信息的癌症药物敏感性预测方法,该方法首先对齐来自细胞系的基因组学特征与来... 详细信息

近年来精准医学在癌症治疗中得到了广泛的应用,其重点在于如何准确地预测不同的患者对药物治疗的反应。本研究设计了一种基于基因组学特征分布对齐和药物结构信息的癌症药物敏感性预测方法,该方法首先对齐来自细胞系的基因组学特征与来自患者的基因组学特征的分布并去除基因表达数据中的噪声,之后融合药物结构信息,使用多任务学习的方式进行患者药物敏感性预测。结果表明,在癌症相关药物敏感性基因组学数据集(genomics of drug sensitivity in cancer,GDSC)上,此方法的预测结果中均方误差降至0.905 2,相关系数提升至0.875 4,准确率提升至0.836 0,显著优于最近发表的方法,在癌症基因组图谱数据集(the cancer genome atlas,TCGA)上,此方法预测药物敏感性的平均召回率提升至0.571 4,F1-分数提升至0.658 0,表现出优秀的泛化性能。这展现了本方法未来用于辅助选择临床治疗方案的潜力。

关键词：精准医学基因组学特征分布对齐药物结构信息噪声去除