高能掺镱离子光纤激光器的研究

从激光器的速率方程出发,对光纤激光器的工作原理以及输出特性进行了研究,得到了光纤激光器在稳态条件下阈值条件和激光器输出功率的表达式.利用数值模拟结果对光纤激光器基本参量进行分析和论证.为光纤激光器的优化设计提供理论依据.并提出了全光纤型光纤激光器的实验方法.获得了最大功率7.5 W、波长1080 nm、峰值半宽0.11 nm的连续单模激光输出.     

类矩形芯光子晶体光纤的色散与偏振特性

应用全矢量模型分析类矩形芯光子晶体光纤的色散和偏振特性，讨论了光纤结构参数对光纤特性的影响.研究表明：类矩形芯光子晶体光纤的模式双折射比普通椭圆保偏光纤至少高一个数量级.增大光纤的相对孔径，可获得更高的双折射.零走离点对应的波长也比普通椭圆保偏光纤长，随着孔距的增大，走离曲线将向长波长方向产生移位，零走离点发生红移，零走离点所对应的波长与孔距成正比.零走离点的出现，将有效地抑制一阶偏振模色散.通过调整光纤的结构参数，可以获得灵活的色散特性，在孔距Λ=2μm, 相对孔径d/Λ=03时，在波长155μm附近，获得近400nm的超平坦色散区.该光纤在偏振控制、色散控制和管理方面具有广泛的应用前景. 关键词： 导波光学 光子晶体光纤 类矩形芯 全矢量     

赣江流域水体无机氮分布特征

于2006年1月和7月对赣江流域地表水进行了系统采集,分析研究了水体中各形态无机氮分布特征,结果表明,赣江水体中主要的氮素形式是NO-3-N,枯水期赣江流域NO-3-N、DIN从上游至下游呈明显的上升趋势,NH 4-N变化不明显.丰水期从上游至下游NO-3-N含量逐渐降低,但降幅不大,而NH 4-N和DIN在中游含量最低,下游最高.主要支流中枯水期以袁水NO-3-N和DIN含量最高,赣江中支NH 4-N含量为全流域最大值,而丰水期以禾水NO-3-N为流域最高值.赣江主干流丰水期各形态无机氮含量明显低于枯水期.氮污染较重的袁水的输入致使G38(樟树)处氮含量明显高于其它地方.     

多值移位型计数器设计

分析和讨论了基于全状态图的多值移位型计数器的设计方法,指出了当将该方法用于更多值的移位型计数器的设计时,将变得非常复杂,失去了直观性和方便性的特点.提出了多值全状态表及基于全状态表的多值移位型计数器设计方法.此方法能解决上述问题,并给出了二变量四值移位型计数器的设计实例.     

若干Mycielski's图的邻点可区别E-全染色

针对简单图G与Mycielski's图之间的关系,讨论了路、圈、星、扇、轮和完全图的Mycielski's图的邻点可区别E-全染色,给出了路、圈、星、扇、轮和完全图的Mycielski's图的邻点可区别E-全色数.     

圈的广义冠图的关联邻点可区别的全色数

研究了圈的广义冠图C_noC_m,C_n oF_m和C_no W_m的关联邻点可区别的全染色.根据圈的广义冠图C_noC_m,C_noF_m和C_noW_m的构造特征,利用构造函数法,构造了一个从集合V(G)∪E(G)到色集合{1,2,…,k}的函数,给出了一种染色方案,得到了它们的关联邻点可区别的全色数.     

M_2(R)上的非线性Lie导子

设R是一个含有单位元的2无扰的交换环,M_2(R)是定义在R上的全矩阵代数,证明了M_2(R)上的每一个非线性Lie导子都可以表示成一个内导子,一个可加诱导导子和一个映所有二次换位子为零的中心映射的和.     

单的模代数及其稳定化子

研究了有限维Hopf代数H与其单的模代数A的smash积的结构.通过给出A的反代数与其极小左理想的稳定化子的结构,证明了H与A的smash积与某个代数上的全矩阵代数是代数同构的,推广了以往的结果.     

A note on list edge and list total coloring of planar graphs without adjacent short cycles

LetGbe a planar graph with maximum degreeΔ.In this paper,we prove that if any4-cycle is not adjacent to ani-cycle for anyi∈{3,4}in G,then the list edge chromatic numberχl(G)=Δand the list total chromatic numberχl(G)=Δ+1.     

基于3D全卷积神经网络的肺叶自动分割方法

基于电子计算机断层扫描(CT)影像的肺叶分割是医生诊断和治疗肺部疾病的重要参考之一,但肺叶边界的模糊以及手动分割的巨大工作量使得医生难以准确、快速地分割肺叶。为此,提出了一种基于新型3D全卷积神经网络的肺叶自动分割方法。对原始CT图像进行预处理,然后利用预处理后图像训练卷积神经网络,再将待分割图像输入到训练好的网络模型中,实现CT图像中肺叶的自动分割。实验数据包括来自上海市肺科医院的50例肺部疾病患者的CT图像,30例被用于训练,20例被用于测试。对分割结果进行了定量评价,其中Dice系数为0.961,Jaccard相似系数为0.916。实验结果表明该肺叶自动分割算法具有更好的分割性能以及更强的泛化能力,即使在训练集数据较少的情况下,也能够准确、快速的分割肺叶。