载波电话发送效果监测器

<正> 载波电话机在广播线、交流220V电力线上以共线方式传输100 300kHz话音调频载波时,其典型输出电路如图1所示。图中A点输入的激励方波经VT1丙类功放,C5、T1并联选频,C9、C10、L1串联选频后送输出插座X1,再去输出线。对方话机送来的信号由X1输入,C9、C10、L1串联选频,C5、T1并联选频后经R3、C3送收信电路。由于单工或声控方式的准双工电话发收分时进行,即发时不收,收时不发,所以设计时串联谐振回路选用低Q值的大     

采用直接调制并包含8：1时分复用设备的10Gbit／s传输实验

笔者在此文中探索了使用分布反馈激光器和ＰＩＮ－ＨＥＭＴ接收器进行直接调制行性，在实验设备中还包含了一个８：１的复用／分用单元，以使全面地模拟现场运行环境。使用和不使用光纤放大器提升模块的实验结果在本文中将有阐述。     

用塞曼GFAAS法和基体改进技术直接测定海水中痕量砷

用原子吸收光谱法测定砷有多种方法,各有其特点。本文将介绍采用塞曼背景校正技术和基体改进剂减轻或消除基体干扰,以标准加入法测定海水中痕量砷。方法灵敏度     

几类有机试剂在光度分析和分离中的应用 PMBP 萃取在分析化学中的应用

在毛主席的无产阶级革命路线的指引下,我国广大工人、革命干部和科学技术人员,密切联系生产实际,促进科研、生产、使用相结合,我国社会主义建设事业蓬勃发展,科学技术水平日益提高。溶剂萃取作为一项高效、快速、简便的分离技术,在我国已得到极其广泛的应用和发展。1-苯基-3-甲基-4-苯甲酞基吡唑酮〔5〕(以下简称     

基于外腔光谱合束的650 nm半导体激光器EI北大核心CSCD

高功率650~660 nm波段激光器在可见光光电对抗领域具有重要作用,目前该波段光源由固体激光器通过半导体激光器泵浦并倍频输出,输出功率高、光束质量近衍射极限,但转换效率低。半导体激光器的转换效率高,但输出功率低,需要通过增加激光单元的方法提升功率,并通过激光合束的方式提升光束质量。文中提出外腔光谱合束的650 nm波段半导体激光器结构,通过实验验证可实现连续功率为7.3 W、光谱线宽为6.45 nm、电光转换效率为23.4%的650 nm波段激光输出,光束质量为M_(X)^(2)=1.95,M_(Y)^(2)=11.11,接近固体激光器,未来通过增加合束的激光单元数量并结合偏振合束可以获得更高功率的650 nm波段激光。     

基于高校智慧校园管理下的校园正版软件平台构建与应用——以西安交通大学为例

近年来,为保护知识产权,党中央、国务院提出推进软件正版化这一重要举措。西安交通大大学于2017年9月正式启动校园正版软件建设,面向全校师生推出“校园正版化平台”。目前,该平台可为全校师生提供10类30余款软件的下载和激活服务。探讨基于高校智慧校园管理下的校园正版软件平台构建与应用,以期为高校智慧校园管理提供借鉴。     

基于半导体激光合束技术的高效点火光源研究

随着半导体激光技术的快速发展,以半导体激光为核心光源的激光点火技术得到越来越广泛的应用。本文开展了高效激光点火光源的研究,设计出一种单光纤双波长输出的光学结构,将高功率976 nm点火激光和低功率1310 nm检测激光通过空间合束以及波长合束技术耦合到芯径为105μm,数值孔径(NA)为0.22的光纤中,获得了输出功率大于10 W的976 nm点火激光以及输出功率大于1 m W的1310 nm检测激光,其中高功率点火激光的耦合效率超过90%;通过自聚焦透镜对出纤激光进行光束整形,与自由输出光束相比,整形后出射光斑发散角减小了,入射到点火药剂上的光功率密度增大了,点火效率提高了。实验结果表明,所设计的分光镜膜系以及光路结构可实现光路自检以及高功率点火激光的输出功率同步自检,满足该领域对于点火光源高效率、高可靠性的应用要求。     

5G网络MEC规划部署方案研究和实践

5G时代运营商通过研究MEC技术探索新业务,为个人客户、政企客户等提供差异化服务和全新数字体验,提升运营商的核心竞争力.本文主要通过分析运营商在MEC部署存在的问题,分别从客户需求、网络规划、网络安全等角度入手,结合应用场景选取部署,制定MEC规划部署方案.     

基于多模态融合的视觉问答传输注意网络

针对传统视觉问答任务无法完全捕捉多模态特征之间复杂相关性的缺点,文中提出了基于多模态融合的视觉问答传输注意网络。在特征提取部分,分别利用GloVe词嵌入+LSTM提取问题特征,并使用ResNet-152网络提取图像特征。通过3层传输注意网络进行多模态融合来学习全局多模态嵌入信息,进而使用该嵌入重新校准输入特征。文中设计了一个多模态传输注意学习架构,通过对传输网络进行重叠计算,使组合特征聚焦在图像和问题的细粒度部分,提高了预测答案的准确率。在VQA v1.0数据集上的实验结果表明,该模型的总体准确率达到了69.92%,显著优于其他5种主流视觉问答模型的准确率,证明了该模型的有效性和鲁棒性。