伽耳顿板的改进

伽耳顿板能够直观形象地演示个别事件的偶然性和大量偶然事件整体的统计规律以及涨落现象,是讲授统计规律不可缺少的演示仪器。原有的伽耳顿板体积大,笨重,在大教室里演示,效果不够理想;粒子(绿豆)由上口倒入,从下槽活门放出,操作不便,粒子撒得满地的现象时有发生。为了克服这些缺点,提高演示效果,我们对原有的伽耳顿板作了较大的改进,制成可投影的小型轻便的003型伽耳顿板。改进后的伽耳顿板结构合理、便于携带、操作方便,又可投影到屏幕上供大课堂使用。在教学实践中,     

小波变换的潮滩沉积物含水量预测

潮滩沉积物水分的分布在空间和时间上会有很大的变化,含水量的变化会导致沉积物中生源要素含量的变化。因此,实时、准确、快速的监测潮滩沉积物含水量,对了解潮滩的各种特性,掌握潮滩生源要素信息,潮滩资源的开发有着重要意义。采集青岛市东大洋村潮间带的沉积物115份,分别测定新鲜样品、风干4周、风干8周样品的可见近红外光谱和含水量。以db10小波基和sym6小波基对原始光谱进行小波变换,采用偏最小二乘回归建立潮滩沉积物含水量模型。通过10阶小波变换获取原始光谱的低频信息A_n和高频信息D_n(n=1, 2, …,10),通过原始光谱S分别与高频信息D_n做差值,得到S-D_n,对A_n,D_n和S-D_n建立潮滩沉积物含水量模型,并对模型结果进行分析。原始光谱建立模型的R2_p为0.841,RMSEP为2.767,RPD值为2.481。通过对db10小波基变换后的低频和高频信息分析,无用信息主要集中在D₃和D₄,去除D₃和D₄建立的含水量模型,相比于原始光谱模型精度有明显提高,R2_p为0.878,RMSEP为2.501,RPD值为2.749;通过sym6小波基变换后进行分析,无用信息主要集中在D₅和D₉,去除D5和D9建立含水量模型与原始光谱模型相比,精度也有一定提高,R2_p为0.87,RMSEP为2.475,RPD值为2.768。因此通过小波变换对原始光谱划分低频信息和高频信息进行分析,能够有效找到潮滩沉积物含水量的干扰信息,实现特征信息提取,从而建立准确度更高的潮滩沉积物含水量模型,为潮滩沉积物含水量实时、动态监测提供理论基础。     

基于多层次特征的跨场景服装检索

针对跨场景服装检索如何提取更有表述力的服装特征问题,提出了一种新的基于高层公共特征约束的相似性度量算法。首先,通过类别空间学习提取不同场景域的类别信息;然后,在场景域空间网络用类别信息约束传统对比损失函数,增大对类间负样本对的惩罚以减轻过拟合;最后,融合类别公共特征和域特定特征并通过类别判断进行辅助检索。分析和实验结果表明,新算法对跨场景服装检索的准确度要优于当前前沿的方法。     

光纤辐照缺陷的电子自旋共振研究

用电子自旋共振方法研究光纤的γ射线辐照缺陷情况。结果发现，射线辐照产生一系列同磁缺陷，缺陷中心的浓度随着辐照剂量的增加而增加；缺陷的种类主要是Ｅ＇心、非桥连氧空穴心和过氧根（ＯＨＣ）心，并对它们形成的机制进行了分析和讨论。 关键词：     

汞原子激发电位和电离电位的测量

一引言原子内部能量量子化这一概念,在物理教学中无疑是很重要的。因而定量地、形象地反映原子能级的存在,在近代物理实验中就成为不可缺少的课题。早在1914年J·Franck和G.Hertz就用电子碰撞原子的方法,使后者从低能级激发到高能级,从而证明了原子能级的存在,为原子的Bohr理论提供了直接的实验证据。此即著名的Franck—Hertz实     

融合抽象层级变换和卷积神经网络的手绘图像检索方法

针对人工设计的描述子（HOG、SIFT等）在基于手绘的图像检索（Sketch Based Image Retrieval，SBIR）领域的局限性，提出了一种融合抽象层级变换和卷积神经网络构建联合深度特征描述子的手绘图像检索方法.首先，提取常规图像的边缘概率图，在此基础上进行不同抽象层级的图像变换，将抽象层级变换图像输入到深度神经网络并提取不同隐层的输出向量，最后，联合不同隐层的输出向量作为手绘图像检索的特征描述子（即联合深度特征描述子）.在Flickr15k数据库上对本方法进行了实验验证，结果表明：融合抽象层级变换和联合深度特征描述子的检索效果相较HOG、SIFT等传统方法有显著提高.本方法从图像预处理和特征描述子构建2个方面，对SBIR问题进行了改进，具有更高的准确率.     

基于多层次特征的跨场景服装检索

针对跨场景服装检索如何提取更有表述力的服装特征问题，提出了一种新的基于高层公共特征约束的相似性度量算法。首先，通过类别空间学习提取不同场景域的类别信息；然后，在场景域空间网络用类别信息约束传统对比损失函数，增大对类间负样本对的惩罚以减轻过拟合；最后，融合类别公共特征和域特定特征并通过类别判断进行辅助检索。分析和实验结果表明，新算法对跨场景服装检索的准确度要优于当前前沿的方法。     

局部信息和全局信息相结合的点云处理网络

针对当前主流点云处理网络仅依靠局部邻域进行特征聚合导致特征提取能力不足，以及使用最大值池化造成信息损失的问题，提出了一种基于注意力的局部信息和全局信息相结合的点云处理网络。首先提出了基于通道自注意力进行局部特征聚合的方法，减少了信息的损失；然后为捕获点的远程依赖信息，设计了一种动态学习关键点的方法获取全局信息；最后构建了一种基于空间注意力的特征融合模块，使每个点均能学习全局上下文信息。在几个常用点云数据集上对方法进行了实验验证，在ModelNet40分类任务上实现了94.0%的总体分类精度、91.7%的平均分类精度；在ScanObjectNN分类任务上实现了81.5%的总体分类精度、78.1%的平均分类精度；在ShapeNet分割任务上实现了86.5%的平均交并比。表明提出的点云处理网络在分类、分割等任务中的精度均较PointNet、PointNet++、DGCNN等经典网络有显著提升，较其他点云处理网络也有不同程度的提高。     

长春地区军队院校教学协作中心物理专业学术年会召开

解放军兽医大学、空军第七飞行学院等八所院校22名代表出席了会议。代表们在会上交流论文21篇,表演了微机在物理教学中的应用。特邀代表,吉林大学李洪泽副教授作了“国内外物理演示实验的现状及     

模拟海市蜃楼

本文是以极简单的实验设备,用人工的方法模拟海市蜃楼;对蜃景进行了拍照;应用激光蜃景的简单模型,对一个点光源的蜃景与成象介质折射率的分布关系进行了实验研究。并对这一物理现象作了实验的分析与说明。实验原理与装置光通过介质时,因其折射率的不同,会产生不同的偏折。筷子在水碗中折起;水下之物看起来浮浅。这些常见的现象与神奇的海市蜃楼现象在物理成因方面,并没有本质上的区别。它们都是由于介质对光的折射关系,使人眼产生错觉,物体的象在人们的视觉中形成了空间的偏移。