基于CNN-SVM的地下目标形状识别

针对传统地下目标识别算法中特征提取方法的缺陷,鉴于深度学习中的卷积神经网络（CNN）能自动从数据中提取特征,但CNN自带的分类器不能很好的解决非线性分类问题,由于SVM具有良好的泛化分类能力,为此提出基于CNN-SVM的地下目标形状识别方法。本文首先在地表面光滑场景下,利用该方法对地下圆形和矩形目标识别,然后加大场景难度,在地表面粗糙场景下进行地下目标形状识别。实验结果表明,相比传统人工设计的特征分类方法,该算法利用CNN自动提取的特征联合SVM提高了CNN的分类准确率,并且在两种场景下都具有更高的地下目标识别精度。     

不等式约束条件下回归模型的参数估计及检验

本文研究了具有不等式约束条件的回归模型的参数估计，给出了检验的统计量和一个实例．     

^241Am激发的能量色散X荧光在重稀土分离检测中的应用

建立了一种２４１Ａｍ作激发源，高纯锗作探测器的能量色散Ｘ射线荧光（ＥＤＸＲＦ）快速分析方法，并离线分析了含Ｈｏ、Ｙ、Ｅｒ、Ｔｍ的重稀土分离过程中槽体盐酸盐水溶液的稀土组成。该方法除作了适当简化外，还优化选择了分析线，并引入吸收函数校正吸收。结果表明：该法在稀土浓度介于０１～３００ｇ／Ｌ的范围内分析相对误差小于５％，能满足重稀土分离中在线分析的要求。     

高Tc超导体细圆柱样品线性交流响应

本讨论了高Ｔｃ超导体细圆柱情形线性交流响应，给出了交流磁化率χ的表达式，并且得到了磁化率虚部χ″峰值时所满足的方程。     

射频阱中C^＋n（n=3,4,5）同O2的化学反应

利用激光溅射的方法，在射频离子阱中产生并囚禁了Ｃｎ＾＋（ｎ＝３，４，５）进而利用了子阱的质量选择存储和离子存储时间长等特点，在其中开展了Ｃ＾＋ｎ同Ｏ２的化学反应研究，得到了反应物的速率常数和反应产物分支比，根据热化学计算，分析了反应进行的主要通道。     

第23届国际物理奥林匹克竞赛

这属奥林匹克竞赛在芬兰的赫尔辛基举行。每个国家派5名学生参加。这届的规模出以往各届都大，共有来自37个国家的178名参赛，而我也能够成为这次盛大竞赛的参加之一！     

计算全息检测非球面干涉场的理论分析与实验结果

本文应用光学全息术及傅里叶光学的理论对计算全息图干涉检测非球面面形的光路及干涉场进行了理论分析,提出了其干涉场为不定域干涉的观点,并在实验中予以证实.     

LD泵浦Nd∶LuVO4/Cr4+∶YAG被动调Q激光器

采用大功率半导体激光器端面泵浦Nd∶LuVO4晶体，利用Cr4+∶YAG晶体作为可饱和吸收元件，实现了1.06 μm激光的被动调Q运转.在泵浦功率为19.1 W时，获得最高平均输出功率为4.58 W，脉冲宽度为84 ns，单脉冲能量为36.6 μJ以及峰值功率为436.2 W的激光脉冲.     

原子轨道方法研究He^2＋-He碰撞中电荷转移过程

应用双中心的原子轨道强耦合方法研究了He^2＋-He碰撞中的电荷转移过程，计算了随入射离子能量变化的单电子俘获总截面及各个次壳层的态选择截面，并与其它理论结果和实验结果进行了比较，发现我们的理论结果与实验很好的符合．针对中国科学院近代物理研究所最近的实验测量，我们也计算了电荷转移过程的微分截面．     

挖掘“特殊性”妙解竞赛题

巧妙的解题思路,从具体问题来说,它来自问题的特殊性被得到彻底的揭示.因为只有揭示了问题的特殊性,才能得到未知向己知、生疏向熟悉、条件向结论的转化途径,而转化就是解题.数学问题的特殊性突出表现在“数值特征、结构关系、图像信息”三个方面,挖出它们是快速找到解题途径、巧妙解题的关键!下面举例说明. 一、挖“结构关系” 例1 以线段AB为直径作一个半圆,圆心为O,C为半圆周上的点,有OC2=AC·BC.则∠CAB=(). 简析画图有两种可能,如图1、图2. OC2=AC·BC中,“AC·BC”视为 Rt△ABC