贝塞尔光束在生物组织中的自重建特性研究

贝塞尔光束在生物组织中的传输易受到样品散射的影响,从而削弱其自重建能力。本文将生物组织建模为折射率弱波动的湍流模型,在弱散射近似下,结合角谱理论及逐步传输算法对贝塞尔光束在生物组织中的传输及自重建过程进行了理论模拟。利用空间光调制器加载涡旋光束相位和轴棱锥相位的叠加相位全息图来调制高斯光束,以产生可调控的贝塞尔光束。结果表明：贝塞尔光束经过生物组织的相位扰动后,重建光束的无衍射距离大大缩短,光强远低于原光束,且生物组织越厚,重建光束的光强越低;轴棱锥的锥角决定了重建贝塞尔光束的中心亮斑或最内环形旁瓣的尺寸,但对重建贝塞尔光束无衍射距离的影响不大;同时,低阶贝塞尔光束展现出了更好的自重建能力。     

基于模型的综合电子系统应用探索

在综合电子系统的研发过程中,针对基于文档的传统开发方法中存在的开发周期长、需求验证困难以及更改流程复杂等问题,文中提出了应用基于模型的系统工程(MBSE)方法。基于航空航天领域中主流的Harmony方法,通过需求分析、功能设计、逻辑设计、详细设计和集成验证,探索了MBSE应用于系统设计、仿真、验证与评估的方法和流程,提出了实施策略。该方法保证了数据的可追溯性,提高了设计效率,降低了设计风险,可为MBSE方法在综合电子系统中的进一步应用提供参考。     

基于学习通和BOPPPS模型的混合式教学实践

针对课堂教学中存在的问题,尝试基于学习通和BOPPPS模型的《数据库原理与应用》课堂混合式教学设计实践。首先阐述了学习通+BOPPPS模型的教学模式,然后以“函数在查询中的应用”为例,围绕课前(导言、学习目标、前测)、课中(参与式学习、后测)、课后(总结),探讨了学习通+BOPPPS模型在课堂教学设计中的具体应用,提高学生的学习能动性,提高教学质量。     

皮秒激光烧蚀7075铝合金数值模拟与实验研究北大核心CSCD

为了解超快激光与材料相互作用的机理,优化激光金属烧蚀能力,以达到理想的烧蚀效果,本文在二维轴对称模型中引入了适用于超快激光烧蚀的双温模型,模拟了皮秒激光对于以7075铝合金为代表的低熔点合金的烧蚀行为。通过更改皮秒激光的功率密度和冲击次数,确定皮秒激光各参数对于7075铝合金的影响并与实验结果相对照。结果表明,激光烧蚀的深度小于通过双温模型计算出的金属熔化温度层,同时激光的烧蚀深度与激光密度线性相关,当烧蚀深度大于一定数值时,激光烧蚀深度几乎不随着烧蚀次数的增加而增大。     

用于视网膜血管分割的半监督深度学习框架北大核心CSCD

针对目前视网膜血管分割任务中伪标签质量参差不齐,获得高质量的伪标签需要经过筛选的问题,本文提出了一种新的用于视网膜血管分割的半监督深度学习框架。该框架采用分而治之的思想来处理数据,针对有标签数据,采用传统的深度学习方法;针对无标签数据,采用Mean teacher模型,通过对比同一输入的不同形态输出,让模型学习无标签数据之间的共同特征,避免了采用伪标签技术带来的筛选过程。本文将U型网络(u-neural networks,U-Net)、Dense-Net和Ladder-Net 3个基准网络放入该框架,在DRIVE和CHASEDB1数据集上进行训练测试,均取得了较好的分割效果,表明本文框架具有提高网络区分不同阈值像素的能力。     

基于影像特征分析的架空输电线路三维实景建模

随着人们生活水平的不断提高,架空输电线路的规模不断扩大,人为进行输电线路巡视出现了短板,使用三维架空输电线路进行巡视成为了一种发展趋势。由于传统的倾斜摄影测量三维重建技术只针对一般地表物模型有着优良的建模效果,对杆塔和导线的三维建模效果不佳,本文针对传统方法这一缺点提出了一种基于影像特征数据的参数拟合建模方案,使其现场真实状态和三维模型效果更加有效结合起来。最后根据具体建模实例对比了这两种方法的建模整合效果,验证了本文所提出的建模方案的有效性。     

高速列车受电弓气动噪声分析与空腔降噪研究

随着高速列车运行速度的不断提高,受电弓气动噪声也愈加严重。针对这一问题,文中采用LES大涡模拟、边界层噪声源模型和FW-H声类比法,通过建立某型号受电弓局部1:1气动噪声分析模型进行数值模拟。文中研究了受电弓各部位的气动噪声贡献量,还探究了针对较大噪声位置空腔采用射流降噪方法的降噪效果。结果表明,当网格总数为4 323万个时,数值模拟精确度满足要求。受电弓空腔上游和空腔中部绝缘子是气动噪声的主要来源。在射流降噪前后,空腔内部气动噪声均为宽频带噪声,主要能量集中在0~4 500 Hz。对250 km·h^-1行驶速度下的空腔进行主动射流降噪,距列车25 m远处的垂向监测点声压级最小值为81.65 dB,比降噪前降低了2.64 dB。     

基于智能手机平台的计算光学显微成像技术研究综述

计算光学显微成像技术将光学编码和计算解码相结合,通过光学操作和图像算法重建来恢复微观物体的多维信息,为显微成像技术突破传统成像能力提供了强大的助力。这项技术的发展得益于现代光学系统、图像传感器以及高性能数据处理设备的优化,同时也被先进的通信技术和设备的发展所赋能。智能手机平台作为高度集成化的电子设备,具有先进的图像传感器和高性能的处理器,可以采集光学系统的图像并运行图像处理算法,为计算光学显微成像技术的实现创造了全新的方式。进一步地,作为可移动通信终端,智能手机平台开放的操作系统和多样的无线网络接入方法,赋予了显微镜灵活智能化操控能力与丰富的显示和处理分析功能,可用于实现各种复杂环境下多样化的生物学检测应用。文中从四个方面综述了基于智能手机平台的计算光学显微成像技术,首先综述了智能手机平台作为光学成像器件的新型显微成像光路设计,接下来介绍了基于智能手机平台先进传感器的计算光学高通量显微成像技术,然后介绍了智能手机平台的数据处理能力和互联能力在计算显微成像中的应用,最后讨论了这项技术现存在的一些问题及解决方向。     

基于深度自编码-高斯混合模型的视频异常检测方法

由于异常定义的模糊性和真实数据的复杂性,视频异常检测是智能视频监控中最具挑战性的问题之一。基于自动编码器(AE)的帧重建（当前或未来帧）是一种流行的视频异常检测方法。使用在正常数据上训练的模型,异常场景的重建误差通常比正常场景的重建误差大得多。但是,这类方法忽略了正常数据本身的内部结构,效率较低。基于此,提出了一种深度自动编码高斯混合模型(DAGMM)。首先利用深度自动编码器获得输入视频片段的生成低维表示和重构误差,并将其进一步输入高斯混合模型(GMM)。而估计网络则通过高斯混合模型预测能量概率,然后通过能量密度概率判断异常。DAGMM以端到端的方式同时联合优化深度自动编码器和GMM的参数,能够平衡自动编码重建、低维表示的密度估计和正则化,泛化能力强。在两个公共基准数据集上的实验结果表明,DAGMM达到了现有最高技术发展水平,在UCSD Ped2和ShanghaiTech两个数据集上分别取得了95.7%和72.9%的帧级AUC。     

双通道衍射计算成像光谱仪系统

常规衍射光谱成像系统采用单通道方案,主要针对简单图形目标或光谱特征已知的气体目标进行模拟仿真和光谱成像实验。而当目标为自然场景等复杂景物时,成像系统的光谱解算效果和精度难以保证。针对复杂景物成像,设计了一套双通道可见近红外衍射计算成像光谱仪系统,在常规单通道衍射成像光谱仪系统的基础上,增加一路全色相机成像,可以为衍射成像通道提供复杂景物的全色信息和先验知识。将两个通道的数据进行联合处理,提升最终的光谱数据反演效果和反演精度。介绍了系统组成和基本原理,分析了系统性能,利用仿真程序模拟了系统成像过程。在实验室搭建了可见近红外衍射计算成像光谱原理验证装置。对实验得到的450~800 nm的可见近红外混叠光谱数据进行光谱复原。利用海洋光学光谱仪测试色板的光谱曲线作为标准谱线,与复原得到的光谱数据进行对比,反演的光谱数据平均精度优于90%。通过衍射计算成像原理分析、模拟仿真和原理实验,验证了双通道衍射计算成像系统原理的正确性,能够反演得到精度优于90%的复杂景物光谱数据,提升了衍射成像光谱系统应用潜力和应用价值。