激光光束质量因子的研究进展

本文详细分析了各种光场下光束质量M2因子。在不同的场中,A.E.Siegman当初所定义的M2因子,已经有了很大的变化,因而M2因子的特性也与当初不同,不仅M2因子可以大于等于1,而且可以小于1,甚至小于0。其反映的物理意义,也从经典场中的衍射极限倍数,变化为非经典场中的准直性量度以及对空间相干性的某些反映。此外还列举并分析了几种特殊的光束质量因子,最后讨论了M2因子应用的问题并指出了其局限性。     

长输管道腐蚀与防护设计浅析

以天津石化公司长输管道防护设计为例 ,介绍了滨海地区埋地管道的强腐蚀特性。通过对管道腐蚀机理的分析和防护方法的比较 ,确定了上述地区长输管道腐蚀防护设计的要点。     

干涉式光纤陀螺系统Serrodyne调制误差分析

本文首先针对实现闭环光纤陀螺系统相位零化技术的Ｓｅｒｒｏｄｙｎｅ调制理论进行了详细分析，通过对实际Ｓｅｒｒｏｄｙｎｅ调制分析得出因回扫时间的延迟产生周期性反对称毛刺是导致调制失真的因素，运用 Ｆｏｕｒｉｅｒ Ａｎｇｉｅｒ Ｂｅｓｓｅｌ级数对误差信号各次谐波分解得出低次谐波分量在误差信号中占主导作用，并提出减小调制误差的方法。     

同步式双螺杆泵螺杆瞬态动力学分析

螺杆是螺杆泵增压核心部件,其性能优劣对螺杆泵的整体性能具有决定性的影响。利用三维实体造型软件Pro/E建立准确实体模型,然后导入有限元分析软件ANSYS,建立了合理简化的螺杆瞬态分析模型,根据有限元思想将连续变化的压力承载面离散处理,利用ANSYSAPDL程序实现波动载荷的加载,从而实现转子瞬态动应力和响应特性的求解。     

利用天然地震震源点确定活动断裂深部延伸性状的尝试

本文首先运用卫星影像,对临汾—运城盆地中主要活动断层的平面展布状况进行了解译。在此基础上,利用天然地震震源点的三维生标,探索性地研究与确定了各条断层的深部延伸性状,建立起了盆地内断裂构造的三维格架。主要结论有:(1)边缘断裂多数是深达莫霍面的(38km)伸展性铲形断裂;(2)霍山西麓山前大断裂的深部延伸为直立状,深度达莫霍面(38km)。(3)盆地内的其它断层多数是铲形断层的对偶断层,产状为倾斜状,与铲形断层相遇后而终止,延伸深度一般不超过30km;(4)区内存在4个水平滑脱面(或层),其深度分别为4.5～5.5km,9.5～10.5km,18.5～20.5km,35.5～37.5km,这些面(或层上)震源点分布较密集;(5)区内北部、中部、南部,断层组合形式稍有差别,并控制、形成了不同的地貌形态。     

Structure dependence of second harmonic generation in asymmetricquantum-well structures

Second harmonic generation in stepped asymmetric quantum wells (AQW) is discussed and shown to depend strongly on several controllable AQW parameters. The influence of inter-subband absorption is also investigated. It is demonstrated that with appropriate choice of semiconductor materials and precise bandgap engineering, optimized devices may be developed for a given input laser frequency     

三维标量场并行等值面提取与绘制技术

通过研究并行等值面提取与绘制的各项关键技术要点,面向三维标量场的特点,在sort-last并行绘制模式的基础上提出一个三维标量场并行等值面提取与绘制框架.该框架在任务分配时采用静态分配的模式,在等值面提取时采用Marching Tetrahedra等值面提取算法,在并行绘制与场景合成时采用预先构建绘制节点控制模型的混合场景并行绘制合成算法.实验结果表明,该框架能够有效地提高大规模时变三维标量场的等值面提取与绘制效率,满足实际应用的需要.     

稀疏差分网络和多监督哈希用于高效图像检索

针对基于深度哈希的图像检索中卷积神经网络（CNN）特征提取效率较低和特征相关性利用不充分的问题,提出一种融合稀疏差分网络和多监督哈希的新方法SDNMSH（sparse difference networks and multi-supervised hashing）,并将其用于高效图像检索。SDNMSH以成对的图像作为训练输入,通过精心设计的稀疏差分卷积神经网络和一个监督哈希函数来指导哈希码学习。稀疏差分卷积神经网络由稀疏差分卷积层和普通卷积层组成。稀疏差分卷积层能够快速提取丰富的特征信息,从而实现整个网络的高效特征提取。同时,为了更加充分地利用语义信息和特征的成对相关性,以促进网络提取的特征信息能够更加有效地转换为具有区分性的哈希码、进而实现SDNMSH的高效图像检索,采用一种多监督哈希（MSH）函数,并为此设计了一个目标函数。在MNIST、CIFAR-10和NUS-WIDE三个广泛使用的数据集上进行了大量的对比实验,实验结果表明,与其他先进的深度哈希方法相比,SDNMSH取得了较好的检索性能。     

Spatial division networks for weakly supervised detection

Neural Computing and Applications - With only global image-level annotations, weakly supervised learning of deep convolutional neural networks has shown enough capacity in classification and...     

From text to graph: a general transition-based AMR parsing using neural network

Neural Computing and Applications - Semantic understanding is an essential research issue for many applications, such as social network analysis, collective intelligence and content computing,...