以自蔓延高温合成的MoSi2和陶瓷矿物为原料,通过粉末冶金工艺制备了MoSi2发热元件,采用XRD,SEM和EDS等技术分析了MoSi2发热元件的微观组织结构和性能.结果表明:MoSi2发热元件的主要成分为MoSi2,Mo5Si3和陶瓷矿物.加入陶瓷矿物明显活化了MoSi2的烧结,降低了MoSi2的烧结温度,阻止了MoSi2晶粒的过度长大,使得发热元件具有比较均匀的组织结构以及较高硬度和断裂韧性.通电氧化可以使MoSi2发热元件表面生成一层以SiO2为主的含有少量MgO,CaO,Na2O,Al2O3等物质的玻璃相,提高了元件表面保护膜的稳定性

使用薄膜TEM直接观察了成分相近热处理制度不同的两个炉号GH36合金的基本组织,使用SAD和DF技术做物相分析。结果表明,合金经正常热处理后析出细小弥散分布的VC,尺寸约在2nm～12nm,还有M23C6和N6C、其中VC和M23C6与合金基体的取向关系是[011]vc∥[011]M∥[011]M23C6,（111）VC∥（111）M∥（111）M23C6,（200）VC∥（200）M∥（200）M23C6,通过补充时效后合金中VC颗粒聚集长大,晶界析出的M23C6更多,这种组织及晶界状态有利于改善合金的持久缺口敏感性

多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支，旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合，最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破，卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域，但大多数方法仅关注网络结构的改进，而使用简单的两两串行融合方式，降低了多图融合的效率，并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题，在显微成像分析的应用场景下，提出了一种最大特征图空间频率融合策略，通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块，规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程，实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略，在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响

2.1 物理层的基本概念 *2.2 数据通信的基础知识 2.2.1 数据通信系统的模型 2.2.2 有关信道的几个基本概念 2.2.3 信道的最高码元传输速率 2.2.4 信道的极限信息传输速率 2.3 物理层下面的传输媒体 2.3.1 导向传输媒体 2.3.2 非导向传输媒体 2.4 模拟传输与数字传输 2.4.1 模拟传输系统 *2.4.2 调制解调器 *2.4.3 数字传输系统 *2.5 信道复用技术 2.5.1 频分复用、时分复用和统计时分复用 2.5.2 波分复用 2.5.3 码分复用 *2.6 同步光纤网SONET和同步数字系列SDH 2.7 物理层标准举例 2.7.1 EIA-232-E接口标准 2.7.2 RS-449接口标准

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