Applications and Technologies of All-Solid State Blue Laser

1 Introduction Along with the matureness of laser diode (LD) manufacturing technology, the performance of LD has been improved greatly since 1980s, so various kinds of laser devices based on LD have been developed rapidly, especially the all-solid state lasers. After early experiments and researches, the all-solid state lasers have been commercialized successfully.     

高耐蚀性热镀锌板的钝化处理工艺探讨

介绍了热镀锌板钝化膜的形成机理 ;针对攀钢热镀锌板出现白锈、黑斑等问题 ,分析了钝化液pH值、添加剂及操作条件对钝化膜质量的影响 ,同时提出了改进热镀锌板耐蚀性能的措施     

用计算机图形处理软件定量分析SEM图像

用图形处理软件PHOTOSHOP对SEM图像进行图像定量分析，对高温合金K23σ析出相的体积分数和M8钢样的夹杂物颗粒尺寸进行了定量测定。结果表明，该方法操作方便，有一定的可行性。     

工程设计演示文档动态性表述的探讨

在工程投标、方案论证、学术交流中 ,可利用多媒体演示软件制作各类文档。为了充分表达制作人员的思想 ,达到预期目的 ,可采用丰富多彩的动态性表现手法 ,使演示产生很好的效果 ,令听众和观众欣然接受。为此 ,对工程设计演示文档的动态性表述进行了探讨 ,以便能更充分地发挥多媒体演示软件的作用     

栅元有效共振积分的CUDA算法设计与实现

核反应堆中需要实时精确地计算堆芯和增殖材料的有效共振积分或群截面来实现反应堆的安全控制。整个计算过程因为涉及大量的积分运算和庞大的核素截面数据,采用常规的计算方法,计算时耗相当大。基于统一计算设备架构(CUDA)平台,利用图形处理器(GPU)的计算能力,对整个计算过程进行并行化分解,多线程同时运算,大幅度提升计算速度,降低时耗。实验结果表明,在GPU上并行计算所得结果与原始数据没有明显差异,且加速效果显著。     

ACO—BP在神经网络训练中的研究与应用

针对神经网络收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,可将蚁群算法与人工神经网络相融合的方法来解决,但容易出现训练时间与训练精度、泛化能力之间的矛盾.为解决上述矛盾,提出将蚁群优化算法与反向传播算法相融合共同完成神经网络训练的方法.算法首先采用蚁群优化算法对网络权值进行整体寻优,克服反向传播算法容易陷入局部最优的不足再以找到的较优的权值为初值,采用反向传播算法做进一步的寻优,克服单一训练网络时间较长、精度不高的缺点.最后对ACO-BP与反向传播算法进行了比较,给出两种算法在不同隐结点数目下的检验误差值和两种网络在矿选指标中的应用效果.通过对实验结果的分析.表明ACO-BP算法要优于反向传播算法.     

可重构板级支持包的设计与实现

针对传统板级支持包(BSP)的弊端,设计了一种模块化、层次化的可重构BSP,提高了BSP的开发效率,降低了开发难度,最后以课题实例加以说明和验证.     

基于QoS和OWL—S的Web服务发现研究

建立了原子服务发现模型,探讨了原子级服务匹配的4个过程,并重点对输入输出匹配和QoS匹配进行了研究.在QoS匹配中,给出了服务性价比概念,并提出了高性价比的服务选择原则.     

基于C—V模型的目标检测与提取

在目标检测与提取中,传统的蛇模型和基于活动轮廓的局部区域检测方法受到初始条件或者自身的收敛性约束的影响,不仅时间花费多,而且不具备鲁棒性。本文提出一种基于C V模型的变分水平集的目标检测与提取方法,通过大量实验验证,在花费时间和鲁棒性上得到了显著的改善。