在计入相干效应和考虑衬底影响的基础上,提出一种非破坏性的简易分析法。
利用此法,由非晶硅试样的光谱透射曲线可确定膜层的厚度、折射率及吸收系数。
作为例子,我们计算了α-Si:H及α-SiC:H薄膜的光隙。

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采用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术结合偏最小二乘判别分析（PLS-DA）对新疆、青海和俄罗斯的白色软玉进行产地研究。
选取产自新疆（和田、于田、且末）、青海（格尔木）、俄罗斯（贝加尔湖）的146个白色软玉样品作为样品集，从样品集中随机抽取111个样品作为校正集，用于建立PLS-DA识别模型，剩余35个样品作为验证集，用于检验PLS-DA识别模型的预测效果。
采用LIBS对三个产地的软玉样品进行成分分析，选择Na、K、Al、Li、Be、Mn、Sr、Zr、Ba、Y、Ce作为目标元素，并选取589.995，766.490，396.152，670.793，313.042，257.610，407.771，389.138，455.403，437.493，401.239nm处的谱线作为目标元素的分析谱线，选取Si元素作为内标元素，以其在288.158nm处的谱线作为内标元素分析谱线，分别计算各目标元素与内标元素的谱线强度的比值Rx，由Rx组成自变量矩阵，用于模型的建立与预测。
实验结果表明，采用LIBS结合PLS-DA建立的产地识别模型，其校正自变量和验证自变量与实际分类变量的相关系数都大于0.9

激光诱导击穿光谱（LIBS）作为一种快速的化学组成分析技术，在冶金过程的原位、在线及远程分析方面展现了突出的应用前景和研究价值。
利用神经网络建立定标模型，结合LIBS技术对不同品种钢中的Mn和Si组分进行定量分析，研究了不同输入方式对神经网络性能的影响，并与光谱分析中常用的内标法进行对比。
结果表明，对于化学体系复杂的多基体钢的定量分析，神经网络定标法能够更充分利用光谱中的信息，有利于校正基体效应和谱线之间的干扰；
但是，神经网络的输入方式对网络性能具有重要影响，只有在合理选择输入方式下才能有效提高测量重复性和准确性。

SI_NI_FGSM预训练模型第二部分，包含INCEPTION网络，INCEPTIONV2,V3,V4

H3CWA4300S系列(适用于WA4320、WA4320-ACN-C、WA4320-ACN-SI、WA4320-ACN-PI、WAP722S、WAP712、WAP712C、WA4320-ACN-E、WA4320-ACN-D、WA2610H)版本软件及说明书

SI_NI_FGSM测试数据及，基于ISVRL2012

SI_NI_FSGM预熬炼模子第一部份，搜罗ADV_INCEPTION,V2,V3,V4

最新J-LINK调试软件6.60d,JLink_Windows_V660d:VersionV6.60d(2020-01-09)DLL(Windows):AfteradialogfromtheDLLwasclosed,theoriginalwindowdidnotregainkeyboardfocus.Fixed.DLL:Addedflashprogra妹妹ingsupportforToshibaTMPM3HLFDUG,TMPM3HLFYUG,TMPM3HLFZUG.DLL:Linux:Ifafilewasspecifiedtobeopenedexclusively(e.g.SEGGERregistry),thisdidnotworkcorrectly,soa2ndprocesscouldmodifythefileatthesametime.Fixed.DLL:NamingforToshibaTMPM4G9F15FG,fixed.DLL:RISC-V:JALRrd,rs1,SI妹妹instructionwassimulatedincorrectlyifrd==rs1.Fixed.DLL:ReducednumberofalloccallswhenevaluatingJLinkDevices.xmlbyfactor14,000whichresultsinaspeedimprovementof10-20%duringXMLparse.DLL:TargetRAMaddresswasnotcorrectfortheMKL27Z32xxx4devices.Fixed.DLL:TheRWWsectionofATSAMC2x/ATSAMD2xdeviceswasnoterasedbeforeprogra妹妹ing.Fixed.FlasherFirmware:Erasewasnothandledcorrectlyforflashbankssupportingautomaticerase.Fixed.J-FlashLite:Thelogwasmissinglinebreaksinsomecases.Fixed.J-FlashSPICL:Undersomecircumstances,downloadingafileledtoanendlessloop.Fixed.J-FlashSPI:Underspecialcircumstances(compareenabledanddatainflash==datatobeprogra妹妹ed),flashprogra妹妹ingfailed.Fixed.J-Flash:Whenpassingthe-exitparameter,asuccessmessageboxcouldappearandkeepJ-Flashfromself-exiting.IntroducedwithV6.60.Fixed.RemoteServer(Windows):StartingasecondinstanceoftheJ-LinkRemoteServerdidnotworkcorrectly.IntroducedwithV6.60.Fixed.

信号完好性揭秘-于博士SI设计手记,此版为单页式扫描pdf,不是双页式的扫描文档。
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。