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利用離子束輔助沉積技術(shù)在 Mo柵極上鍍上并注入一層 Hf膜,對(duì)鍍后的樣品進(jìn)行了形貌、結(jié)構(gòu)、成份、膜厚及 Mo、Hf界面分析。將樣品進(jìn)行電子管模擬柵發(fā)射試驗(yàn),柵極溫度為 650℃,試驗(yàn) 1000h以上基本無柵發(fā)射電流,可以提高柵控管的可靠性和壽命。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,陰極中的活性物質(zhì)Ba蒸發(fā)到鍍Hf的 Mo柵極表面,Ba,Hf和O2能形成化合物,從而有效抑制柵極發(fā)射電流。

可重構(gòu)柔性網(wǎng)絡(luò)鏈路失效將嚴(yán)重影響其上承載的可重構(gòu)服務(wù)承載網(wǎng)(RSCN)的可靠性。文章基于路徑備份策略著重解決時(shí)延敏感類型RSCN的可靠性問題，并提出分階段處理方式進(jìn)一步優(yōu)化備份資源消耗。在拓?fù)漕A(yù)處理階段，根據(jù)RSCN是否支持路徑分裂分別提出分裂的最小備份拓?fù)渖?S-MBT-Gen)算法和最小備份生成樹(MBST- Gen)算法，減小備份拓?fù)鋷捈s束總量；在拓?fù)溆成潆A段，提出主備拓?fù)鋮f(xié)同映射(RNM-PBT)算法，協(xié)調(diào)利用底層網(wǎng)絡(luò)資源。仿真結(jié)果表明，本文提出的算法降低了RSCN平均資源消耗，且具有較高的請(qǐng)求接受率和較低的平均執(zhí)行時(shí)間。

為快速生成高質(zhì)量混淆網(wǎng)絡(luò),該文提出一種最大后驗(yàn)弧主導(dǎo)的快速生成算法。它只需遍歷一遍L(zhǎng)attice,具有線性時(shí)間復(fù)雜度。采用K-L散度(Kullback-Leibler Divergence,KLD)來度量弧標(biāo)號(hào)之間的發(fā)音相似性,改善了混淆網(wǎng)絡(luò)生成中弧對(duì)齊的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,所提算法在生成速度上和Xue的快速算法是可比的,而生成質(zhì)量更好。通過采用KLD作為弧標(biāo)號(hào)相似性測(cè)度,生成混淆網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量得到了進(jìn)一步提高。

在低成本電子標(biāo)簽中實(shí)現(xiàn)安全隱私功能是RFID研究領(lǐng)域需要解決的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，該文采用部分ID，CRC校驗(yàn)以及ID動(dòng)態(tài)更新的方法，提出一種新型RFID相互認(rèn)證協(xié)議，該協(xié)議具有前向安全性，能夠防止位置隱私攻擊、重傳攻擊、竊聽攻擊和拒絕服務(wù)攻擊，新協(xié)議有效地解決了RFID安全隱私問題，并且符合EPC Class1 Gen2標(biāo)準(zhǔn)，它的硬件復(fù)雜度較低，適用于低成本電子標(biāo)簽。

該文提出一種高性能硬件加密引擎陣列架構(gòu)，為大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供了先進(jìn)的安全解決方案。該模塊架構(gòu)包括一個(gè)高速接口、一個(gè)中央管理和監(jiān)視模塊(CMMM)、一組多通道驅(qū)動(dòng)加密引擎陣列，其中CMMM將任務(wù)分配給加密引擎，經(jīng)由專用算法處理后再將數(shù)據(jù)傳回主機(jī)。由于接口吞吐量和加密引擎陣列規(guī)模會(huì)限制模塊性能，針對(duì)PCIe高速接口，采用MMC/eMMC總線連接構(gòu)建陣列，發(fā)現(xiàn)更多加密引擎集成到系統(tǒng)后，模塊性能將會(huì)得到提升。為驗(yàn)證該架構(gòu)，使用55 nm制程工藝完成了一個(gè)PCIe Gen2×4接口的ASIC加密卡，測(cè)試結(jié)果顯示其平均吞吐量高達(dá)419.23 MB。

利用某些有機(jī)烷氧基金屬化合物的熱分解,可在玻璃、金屬、陶瓷或半導(dǎo)體基片上沉積相應(yīng)的金屬氧化物次級(jí)發(fā)射膜。例如:由乙氧基鎂(或鋁)的熱解制得MgO(或Al2O3)膜。本工作由自制乙氧基鋁和五氯化鉬,在玻璃基底上熱解沉積制得合適電阻率的次級(jí)發(fā)射膜Al2O3∶Mo.膜厚1000,電阻率107-108cm,最大次級(jí)電子發(fā)射系數(shù) max=3.1,熱解條件為450℃,12min。

微波管電極表面涂復(fù)碳膜能改善管子性能。本文介紹了采用高頻濺射熱解石墨的方法在Mo基和Hf基上形成碳膜的一些研究情況。包括碳膜的制造、成分分析,次級(jí)發(fā)射性能和熱輻射特性以及在真空系統(tǒng)中隨溫度上升釋放氣體的質(zhì)譜分析等。主要結(jié)果有:(1)復(fù)碳鉬有明顯的吸氧效應(yīng);(2)鉬、鉿上復(fù)碳后次級(jí)發(fā)射系數(shù)降為max 0.7;(3)高溫時(shí)(930℃)鉬基上的碳膜會(huì)很快消失,但鉿基上的碳膜到1050℃仍無明顯變化;(4)復(fù)碳鉬在高溫時(shí)有一定量的CH4形成。

針對(duì)現(xiàn)有混合波束成形算法運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)、頻譜效率低、誤碼率高的問題，該文提出一種基于有限內(nèi)存擬牛頓法的混合波束成形算法(LBFGS)。該算法首先通過數(shù)字預(yù)編碼器的最小二乘解構(gòu)建單變量目標(biāo)函數(shù)；然后采用目標(biāo)函數(shù)的梯度近似黑塞矩陣的逆得到搜索方向并沿搜索方向更新模擬預(yù)編碼器，直到滿足停止條件；最后固定模擬預(yù)編碼器得到數(shù)字預(yù)編碼器。MATLAB仿真結(jié)果表明，LBFGS算法較現(xiàn)有MO算法減少了28%的運(yùn)行時(shí)間，頻譜效率提高了1.05%，誤碼率降低了1.06%。

相對(duì)于傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)，脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)具有生物可解釋性、計(jì)算效率高等優(yōu)勢(shì)。然而，對(duì)于目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)，SNN存在訓(xùn)練難度大、精度低等問題。針對(duì)上述問題，該文提出一種基于動(dòng)態(tài)閾值LIF神經(jīng)元(DT-LIF)與單鏡頭多盒檢測(cè)器(SSD)的SNN目標(biāo)檢測(cè)方法。首先，設(shè)計(jì)了一種DT-LIF神經(jīng)元模型，該模型可根據(jù)累積的膜電位動(dòng)態(tài)調(diào)整神經(jīng)元的閾值，以驅(qū)動(dòng)深層網(wǎng)絡(luò)的脈沖活動(dòng)，提高推理速度。同時(shí)，以DT-LIF神經(jīng)元為基元，構(gòu)建了一種基于SSD的混合SNN。該網(wǎng)絡(luò)以脈沖視覺幾何群網(wǎng)絡(luò)(Spiking VGG)和脈沖密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)(Spiking DenseNet)為主干(Backbone)，具有由批處理歸一化(BN)層、脈沖卷積(SC)層與DT-LIF神經(jīng)元構(gòu)成的3個(gè)額外層和SSD預(yù)測(cè)框頭(Head)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相對(duì)于LIF神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，DT-LIF神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在Prophesee GEN1數(shù)據(jù)集上的目標(biāo)檢測(cè)精度提高了25.2%。對(duì)比AsyNet算法，所提方法的目標(biāo)檢測(cè)精度提高了17.9%。