气溶胶散射对海洋水色遥感辐射偏振校正的影响

辐射偏振校正对具有相对较大偏振响应的海洋水色卫星遥感器(如Aqua MODIS)是十分必要的,可在一定程度上提高海洋水色信息提取的精度.目前, MODIS已经实现了业务化的辐射偏振校正,但其算法中忽略了气溶胶散射对大气顶辐射偏振分量的影响.利用海洋-大气耦合矢量辐射传输模型PCOART,分别模拟获得纯瑞利大气(无气溶胶)和气溶胶光学厚度为0.2大气时的大气顶辐射偏振分量.结果表明,除太阳耀斑区外,气溶胶散射对蓝光波段(443 nm)大气顶线偏振辐亮度的贡献很小,可以忽略不计,而对近红外波段(865 nm)大气顶线偏振辐亮度的贡献显著.此外,将PCOART数值模拟的大气顶瑞利散射辐射线偏振反射率与POLDER实际观测的大气顶线偏振反射率进行了比较,结果同样说明了气溶胶散射对蓝光波段(443 nm)大气顶线偏振反射率的贡献很小,而对近红外波段(865 nm).大气顶线偏振反射率的贡献显著.最后,在现有MODIS辐射偏振校正算法基础上,提出了考虑气溶胶散射的海洋水色卫星遥感辐射偏振校正算法,并利用POLDER实测的大气顶线偏振反射率对算法进行了检验,结果表明,无论是在443 nm波段,还是在865 nm波段,均比MODIS辐射偏振校正算法估算大气顶辐射偏振分量更接近POLDER实测结果.     

纳米银材料的化学制备及其在PCB中的应用

主要介绍了纳米银材料的不同制备方法和表征方法,总结了不同合成条件对纳米银形貌的影响。有化学还原法、光化学还原法、银材料具有不同的光、电、磁和催化性能,出纳米银材料除了用于导电油墨的开发外,成本。电化学还原法和置换法。不同结构的纳米在PCB生产上具有极好的应用前景,特别指作为催化剂代替金属Pd能够有效降低生产成本。     

基于时空特征的多模型网络流量短期预测方法

网络流量短期预测由于其波动性大,突发性强,采样随机性高等特点一直是研究人员重点关注的课题之一,其对于网络调度,异常预警等网络规划工作具有重要的指导作用。从网络短期流量的时间周期性和空间关联性入手,对原始短期流量数据进行时空特征维度构造,并使用长短期记忆LSTM和LightGBM决策树对未来不同采样时刻的流量进行预测,最终在多个数据集的实验中达到了良好的预测精度。     

不同碟片格式的区别及蓝光碟的优势

马老师：您好!唱片的录音只是在不断地变化和前进,从以前的CD格式演变出了现在市面上林林总总的多种唱片格式,比如HDCD、XRCD、SACD、LPCD、DVD—A等格式,现在还出了最新的蓝光CD。     

为系统升级音源

尊敬的编辑老师：您好!我现有器材为：CD机,天龙CD1600：功放,天龙PMA890D;音箱,马兰士LS-3000书架式音箱。目前这套系统的声音感觉不够清晰,低频也欠缺力度,分析力、音场的定位都不是很理想。我的聆听环境约30m2,主要听人声、弦乐和摇滚乐。     

介质基片缝隙阵列天线设计

本文应用介质基片波导技术(SIW)实现了介质基片波导驻波缝隙阵的设计、多层微波电路的设计,带状线串馈功分器的设计以及带状线转同轴的设计.完成了实物的加工调试,测试结果与理论设计相符,验证了理论设计的正确性.     

无铅松香芯焊锡丝中新型助焊剂的研制

通过扩展率实验对松香芯焊锡丝用助焊剂的成分及配比进行选择及优化,然后通过添加一种天然植物油(C油)对该优化过的助焊剂进行进一步改进,依据行业标准对制备的助焊剂进行了测试。结果表明,这款助焊剂不含卤素、无腐蚀性、表面绝缘电阻高(1.68×10~(11)Ω);无铅SnCu焊锡丝在使用这款助焊剂时,焊接效果好,松香飞溅值为0.3%,扩展率为75.9%。     

分析FPGA推动5G异构无线网络

随着经济和科学技术的不断发展,极大的促进了社会的发展,加快了现代化社会的发展进程,提高了人们的物质生活水平,增加人们对生活质量的关注度.传统的4G网络已经无法满足人们对高品质和高效率网络需求,面对这一发展形势,人们增加了对5G网络的研究.本文主要就FPGA推动5G异构无线网络进行分析,来促进5G无线网络的发展.     

用金牛座测量X 波段18 米地面站天线G/T 的可行性分析

本文简述了利用射电源测量地面站G/T 的特点及其原理方法。给出了大气吸收衰减和波束展宽修正的计算公 式。依据X 波段18 米天线的技术特性,分析计算了利用金牛座测量18 米地面站天线的最小Y 因子。分析结果表明： 利用射电源测量X 波段18 米地面站的G/T 是切实可行的。     

结合多任务迁移学习与知识蒸馏的人脸美丽预测研究

目前,人脸美丽预测存在数据样本少、评价指标不明确和人脸外观变化大等问题。多任务迁移学习能有效利用相关任务和源域任务额外的有用信息,知识蒸馏可将教师模型的部分知识蒸馏到学生模型,降低模型复杂性和大小。本文将多任务迁移学习与知识蒸馏相结合,用于人脸美丽预测,以大规模亚洲人脸美丽数据库(Large Scale Asia Facial Beauty Database, LSAFBD)中人脸美丽预测为主任务,以SCUT-FBP5500数据库中性别识别为辅任务。首先,构建多输入多任务的人脸美丽教师模型和学生模型;其次,训练多任务教师模型并计算其软目标;最后,结合多任务教师模型的软目标和学生模型的软、硬目标进行知识蒸馏。实验结果表明,多任务教师模型在人脸美丽预测任务中取得6823%的准确率,其结构较复杂,参数量达14793K;而多任务学生模型通过知识蒸馏后分类准确率为6739%,但其结构简单、参数量仅1366K。本方法多任务教师模型分类准确率比其他方法高,多任务学生模型分类准确率虽然略低一点,但其模型更简单、参数量更少,更有利于用更轻量的网络模型进行人脸美丽预测。