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透过散射介质对目标进行准确的重建仍然是阻碍人们对深层生物组织成像分析和深空天文观测的主要挑战之一。基于深度学习的散射计算成像方法虽然在成像质量和效率等方面取得了很大的进展,但是针对实际系统中散射介质状态不固定,目标结构具有较高复杂度以及可获取的训练散射数据有限的情况下,单纯利用数据驱动的方法已无法进行准确高效的重建。将散斑相关原理和卷积神经网络强大的数据挖掘和映射能力进行有效的结合,进一步挖掘和利用散斑所包含的冗余信息,实现了仅利用一块薄散射介质对应的散斑数据即可实现透过具有不同统计特性散射介质的复杂目标重构。该方法针对实际散射场景复杂多变和训练样本数据有限的情况,实现了对复杂目标的高质量恢复,有力地推动了基于物理感知的学习方法在实际散射场景中的应用。 相似文献
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1.55μm非晶硅热光F-P腔可调谐滤波器 总被引:1,自引:2,他引:1
介绍了一种Si基热光Fabry Perot (F P)腔可调谐滤波器.F P腔由电子束蒸发的非晶硅构成.利用非晶硅的热光效应,通过对Si腔加热,改变F P腔的折射率,从而引起透射峰位的红移.该原型器件调谐范围为1 2nm ,透射峰的FWHM (峰值半高宽)为9nm ,加热效率约为0 1K/mW .精确控制DBR(分布式Bragg反射镜)生长获得高反射率镜面是减小带宽的有效途径;通过改进加热器所处位置及增强散热能力,有望进一步提高加热效率 相似文献
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DOA: DSR over AODV Routing for Mobile Ad Hoc Networks 总被引:2,自引:0,他引:2
We present a lightweight hierarchical routing model, Way Point Routing (WPR), in which a number of intermediate nodes on a route are selected as waypoints and the route is divided into segments by the waypoints. Waypoints, including the source and the destination, run a high-level intersegment routing protocol, while the nodes on each segment run a low-level intrasegment routing protocol. One distinct advantage of our model is that when a node on the route moves out or fails, instead of discarding the whole original route and discovering a new route from the source to the destination, only the two waypoint nodes of the broken segment have to find a new segment. In addition, our model is lightweight because it maintains a hierarchy only for nodes on active routes. On the other hand, existing hierarchical routing protocols such as CGSR and ZRP maintain hierarchies for the entire network. We present an instantiation of WPR, where we use DSR as the intersegment routing protocol and AODV as the intrasegment routing protocol. This instantiation is termed DSR over AODV (DOA) routing protocol. Thus, DSR and AODV—two well-known on-demand routing protocols for MANETs—are combined into one hierarchical routing protocol and become two special cases of our protocol. Furthermore, we present two novel techniques for DOA: one is an efficient loop detection method and the other is a multitarget route discovery. Simulation results show that DOA scales well for large networks with more than 1,000 nodes, incurring about 60 percent-80 percent less overhead than AODV, while other metrics are better than or comparable to AODV and DSR. 相似文献
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