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飞秒激光烧蚀研究
进展
介绍飞秒激光烧蚀材料的机理及理论模型,阐述飞秒激光烧蚀的特性,揭示飞秒激光烧蚀的广泛应用前景.
2022-11-23 14:32:52
3.05MB
微细加工
飞秒激光
材料迁移
micromach
1
基于相关全息原理的散射成像技术及其
进展
由于随机散射效应,相干光束经过强散射介质后,出射光场变成光强呈无序分布的散斑场,因此无法直接从出射场获取入射光的信息。然而,在随机散射过程中,出射散斑场仍然携带着入射光场信息。从散斑场中获取原始信息以实现物体的重建是一个备受关注的研究课题。研究人员针对该问题提出了包括散斑相关、传输矩阵、波前调控及时间反演与相位共轭等技术。着重介绍了基于相关全息原理的散射成像技术,主要包括其原理、发展历史以及最新的研究
进展
,并对该技术的未来发展趋势进行了展望。
2022-11-22 19:23:16
17.71MB
成像系统
散射成像
相关全息
散射介质
1
光纤滤波器的原理、结构设计及其
进展
摘要介绍了光纤滤波器的原理、结构及主要应用,提出了级联设计滤波器的概念。在总结典型级联式滤波器的基础上,详细分析了其结构设计及工作原理,评述了其优缺点。结合微结
2022-11-20 16:12:24
1.32MB
光栅
光纤滤波
级联
微结构光
1
纳米计算机断层扫描成像技术
进展
综述
纳米计算机断层扫描(nano-CT)对于推动科技发展和生产技术进步具有极其重要的意义,在生物医学前沿研究及新材料特性研究中的作用尤为突出。概述了纳米CT成像的基本原理、分类,以及纳米CT系统的实现方式和优缺点。在具体技术细节上,重点分析实现纳米CT成像的光学元件的原理、性能、加工制造的瓶颈和应用现状。在此基础上,提出纳米CT成像系统和应用方面存在的问题,并对未来纳米CT成像的发展进行了展望。
2022-11-20 10:27:19
8.34MB
成像系统
纳米计算
X射线元件
波带片
1
边缘计算中密码技术最新
进展
密码学结课作业
2022-11-18 16:00:25
516KB
密码学
边缘计算
1
基于机器学习的文本分类技术研究
进展
文本自动分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.提出了基于机器学习的文本分类技术所面临的互联网内容信息处理等复杂应用的挑战,从模型、算法和评测等方面对其研究
进展
进行综述评论.认为非线性、数据集偏斜、标注瓶颈、多层分类、算法的扩展性及Web页分类等问题是目前文本分类研究的关键问题,并讨论了这些问题可能采取的方法.最后对研究的方向进行了展望.
2022-11-12 11:15:34
429KB
机器学习
1
基于EIN3/EIL和AP2/ERF的果实品质转录调控机制研究
进展
基于EIN3/EIL和AP2/ERF的果实品质转录调控机制研究
进展
,徐倩,殷学仁,乙烯在植物体内主要通过乙烯信号转导途径行使生物学功能,近年来乙烯作用机制研究已陆续从受体等上游级别延伸至下游转录因子(EIN
2022-11-12 09:44:43
483KB
首发论文
1
工业控制系统信息安全研究
进展
(2012年)
工业控制系统(ICS)广泛用于电力、石油石化、核能、航空、铁路、公路、水处理、地铁等行业,是这些国家关键基础设施运行的“大脑”和“中枢”,2010年“震网病毒”事件更进一步敲响了工业控制系统信息安全严峻性和现实性的警钟。该文提出了工业控制系统信息安全的内涵,综述了工业控制系统信息安全的现状,讨论了工业控制系统信息安全相关的关键技术,并对工业控制系统信息安全的主要挑战和研究方向进行了展望。
2022-11-10 21:36:02
2.25MB
自然科学
论文
1
论文研究-Agent协商研究
进展
.pdf
自2001年Jennings研究协商以来,已经成为MAS研究的热点。介绍了协商的定义、研究内容、应用领域;分析了协商的复杂性;总结了通用的单议题协商和多议题协商协议的对策论模型;综述了Agent多议题协商的策略与学习算法;并分别介绍了两种典型的多议题协商:拍卖和并发协商,给出组合拍卖、多属性拍卖和并发协商的基本模型及其研究
进展
;最后探讨了协商存在问题和将来可能的发展方向,指出作为交互、竞争与合作的基础,协商需要继续深入的探讨,也必将成为多Agent系统研究的主流。
2022-11-03 22:25:16
1.93MB
论文研究
1
论文研究-深度卷积神经网络在目标检测中的研究
进展
.pdf
深度卷积神经网络以多层次的特征学习与丰富的特征表达能力,在目标检测领域取得了突破
进展
。概括了卷积神经网络在目标检测领域的研究
进展
,首先回顾传统目标检测的发展及存在的问题,引出卷积神经网络的目标检测基本原理和基本训练方法;然后分析了以R-CNN为代表的基于区域建议的目标检测框架,介绍以YOLO算法为代表的将目标检测归结为回归问题的目标检测框架;最后,对目前目标检测的一些问题进行简要总结,对未来深度卷积神经网络在目标检测的发展进行了展望。
2022-10-20 19:01:16
739KB
论文研究
1
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