螺旋藻变藻蓝蛋白发色团间相互作用机理研究

本文发现从螺旋藻(Spirulina platensis)中分离出的变藻蓝蛋白三聚体(αβ)_3在解聚为单体(αβ)时,伴随着明显的光谱学特性的变化。我们利用稳态和皮秒(10~(12)S)瞬态光谱学的方法研究了导致变藻蓝蛋白单体(αβ)和三聚体(αβ)_3光谱学差别的发色团之间的相互作用。计算了变藻蓝蛋白中发色团的吸收和发射跃迁偶极矩之间的夹角。尝试性地建立了用以解释变藻蓝蛋白内发色团之间的相互作用的激子相互作用和弱偶极相互作用的机理模型。     

一种端到端的加密流量多分类粗粒度融合算法

网络流量分类在网络安全领域发挥着重要作用,广泛应用于网络异常行为检测、网络入侵检测等研究及应用领域。随着网络加密技术的广泛使用,基于表征学习的深度学习方法由于其自动提取特征的特性,在加密流量分类领域取得了不错的性能表现。在表征学习的基础上,针对加密流量分类,提出了一种端到端的多分类粗粒度融合算法。在ISCX VPN-nonVPN数据集上的实验结果表明,所提算法与同类算法相比有更好的流量分类性能表现以及更快的收敛速度。     

基于OMNeT++的时间敏感网络延迟仿真

为了研究时间敏感网络(Time-Sensitive Networking,TSN)中不同调度算法下流量的端到端延迟特性,基于OMNeT++搭建了TSN仿真平台,提出了支持TSN调度机制的算法模块和调度模型,并在不同网络场景下对调度机制进行仿真,分析不同调度机制下流量延迟仿真结果和延迟影响因素,得到了各调度算法下流量的延迟特性,研究结果对时间敏感网络延迟研究具有一定参考价值。     

高功率连续侧面泵浦1 341.4 nm Nd:YAP激光器

报道了一台线性偏振输出、波长为1 341.4 nm、采用激光二极管（LD）连续侧面泵浦的Nd:YAP激光器。通过分析Nd:YAP晶体的能级结构和跃迁特点,显示了Nd:YAP晶体作为1.3 μm波段激光器的工作物质的优点。实验对比了不同透过率的输出耦合镜片的输出功率。最终以透过率为6.5% 的输出耦合镜片,在555 W的LD泵浦功率下获得了121 W的平行于晶体c轴线性偏振（c偏振）的1 341.4 nm激光输出,光-光转化效率21.8%,斜率效率为41%;并且在c偏振激光失稳后成功获得了平行于a轴的线性偏振（a偏振）的1 339.2 nm激光。     

多通道表面放电光泵浦源触发特性研究

介绍了多通道表面放电光泵浦源的设计,理论分析了触发电压幅值及上升时间、绝缘基板厚度等参数对所设计光泵浦源触发特性的影响。分析表明：在触发电压作用下,通道两电极处电场出现强烈畸变,而通道中间电场基本为零。采用高速相机拍摄泵浦源的放电图像以及电流线圈测量各通道的放电电流这两种方法实验研究了泵浦源的同步性及放电均匀性。当氮氩混合气体总气压为0.1 MPa (氮氩体积比为3∶7),充电电压20 kV,触发电压30 kV,前沿约10 ns时,成功实现了10通道均匀放电,抖动约20 ns。实验结果表明：在保证放电装置绝缘良好的情况下,若充电电压和触发电压越高,触发电压上升时间越短,触发电极至通道的有效距离越短,则多通道放电的抖动就越小,放电均匀性越好。     

半导体激光泵浦亚稳态氩气激光器实现激光振荡

采用基于体布拉格光栅的窄线宽半导体激光器作为泵浦源,以电容耦合式射频激励Ar, He混合气体放电等离子体为增益介质,在双程纵向泵浦的结构下实现了连续波模式的912 nm的激光输出。     

基于深度学习的端到端自动驾驶方法研究

对自动驾驶为整体的系统展开研究,基于卷积神经网络(CNN)构建端到端的自动驾驶系统.实验发现图像序列能够增强转向角预测性能,采用3帧RGB图像作为模型输入的方式相比传统的单流CNN模型预测精度得到显著提高.将时间信息引入端到端自动驾驶系统,提出双流CNN结构,将时空信息有效组合,引导神经网络通过归纳传递发现短期的时间依...     

采用曲率传感器测量热透镜焦距

分析了用光栅型波前曲率传感器测量热透镜焦距的基本原理,针对高功率固体激光器的工作特点,结合实验现象推导了在热透镜效应较强时热透镜焦距变化的计算公式。对半导体二极管(LD)侧面泵浦的百W级Nd:YAG激光棒在泵浦电流为15~25 A时的热透镜焦距值进行了测量,讨论了可能存在的误差。实验现象和理论分析一致,测量的热透镜焦距值与理论值符合得较好。     

F-P腔喇曼光纤激光器的实验研究

近年来,随着社会信息传输量的急剧增加,人们对喇曼光纤放大器的研究越来越重视,因为它可放大掺铒光纤放大器所不能放大的波段．由于喇曼光纤放大器基于受激喇曼散射效应,一般具有较高的泵浦阈值,需要较大功率的泵浦源．目前较为适用的泵浦方法有两种：采用多个半导体耦合复用和利