氢气氛下区熔拉制的鼓棱无位错硅单晶,原生晶体经化学腐蚀,观察不到缺陷,包括微缺陷。但当块状热处理后,经腐蚀常常观察到尺度mm数量级的氢致缺陷(φ型缺陷、麻坑)和微缺陷氢沉淀。为了消除这些缺陷,原生单晶需片状供应,片厚应小于1mm,或中照后的区熔(氢)硅单晶,片状,940℃、0.5h退火,均能消除之。在电力电子器件的应用中,管芯等级合格率可保持在80%以上

一、全微分的定义 二、可微的条件 三、要点 四、小结

第一节可微性 一元函数y=f(x)的微分

一、极值概念: 1.极值:图解,定义(区分一般极值和严格极值) 2.可微极值点的必要条件:Th(Fermat)(证)

基底节区出血约占高血压脑出血的70%以上 ,是临床上最常见的脑出血部位。随着微创 清除术在脑出血中的应用,如何能快速、准 确的定位,一直是基层医院临床工作者关注 的问题,特别是对初学者。 ·目前,临床上定位的方法较多,如应用立体 定向仪或CT扫描下定位等,这些方法要么操 作较繁琐,要么不易掌握,而且,增加了病 人的搬动次数,尤其对危重病人不利。笔者 总结近5年来的临床经验,摸索出一套快速 、简便、准确的根据CT片的定位方法,简称 “331定位法

本单元内容要点 微分的概念;可微的条件;微分的计算;应用

一、可微性 1.求下列函数的偏导数: (1)z=x2y;(2)z= ycosx;(3)z=

第一章 第二章数 第三章函数极 第四章函数 第五章导数与微 第六章中值定理与导数应

I.定积分的微元法 II.平面图形的面积 III.体积 IV.平面曲线的弧长

基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征，降低网络训练中过拟合的危险，并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库，将该方法用于辅助教学评价