全固态多波长飞秒脉冲激光系统

利用棱镜对引进频谱空间啁啾来补偿飞秒脉冲激光二次谐波产生中的相位失配,提高了倍频效率建立了一套全固态、多波长(1065nm, 532nm,823.1nm, 402nm)飞秒脉冲激光系统自制的Nd:YVO4激光器输出532nm绿光激光,最高平均功率可达5.6W当用2.5W绿光激光泵浦时,从自制的钛宝石激光器及经BBO倍频可分别输出中心波长为823.1nm和402nm,平均功率300mW和73mW,谱宽32.3nm和5.1nm,脉宽22fs和33.3fs、重复率108MHz的近红外和蓝光激光整个系统具有结构紧凑、倍频效率高、运行稳定的特点.     

医学影像处理的深度学习可解释性研究进展

随着医学影像数据的迅速增长,传统的影像分析方法给医生带来巨大挑战。利用计算机视觉技术提供自动或半自动辅助诊断,可大大缓解人工阅片压力,提高诊断的准确性,促进医疗流程的标准化建设等。目前,深度学习卷积神经网络在医学影像处理中已取得不俗表现,但深度学习“黑匣子”的不可解释性阻碍了智能医疗诊断的发展。为增强对医学影像数据处理的深度学习可解释性的了解,对近几年相关研究进展进行了综述。首先,综述了深度学习在医学领域的应用现状及面临的问题,对神经网络的可解释性内涵进行了讨论;然后,从现有深度学习可解释性的常见方法出发,重点讨论了医学影像处理的深度学习可解释性研究进展;最后,探讨了医学影像处理的深度学习可解释性的发展趋势。     

SiGe HBT单粒子效应关键影响因素数值仿真

针对锗硅异质结双极晶体管(SiGe HBT),采用半导体三维器件数值仿真工具,建立单粒子效应三维损伤模型,研究SiGe HBT单粒子效应的损伤机理,以及空间极端环境与器件不同工作模式耦合作用下的单粒子效应关键影响因素。分析比较不同条件下离子入射器件后,各端口瞬态电流的变化情况,仿真实验结果表明,不同工作电压下,器件处于不同极端温度、不同离子辐射环境,其单粒子瞬态的损伤程度有所不同,这与器件内部在不同环境下的载流子电离情况有关。     

多层圆片级堆叠THz硅微波导结构的制作

基于微电子机械系统(MEMS)工艺,提出一种多层圆片堆叠的THz硅微波导结构及其制作方法。为了验证该结构在制作THz无源器件中的优势,基于6层圆片堆叠的硅微波导结构,设计了一种中心频率365 GHz、带宽80 GHz的功率分配/合成结构,并对其进行了仿真。研究了制作该结构的工艺流程,攻克了工艺过程中的关键技术,包括硅深槽刻蚀技术和多层热压键合技术,并给出了工艺结果。最终实现了多层圆片堆叠功率分配/合成结构的工艺制作和测试。测试结果表明,尽管样品的插入损耗较仿真值增加3 dB左右,考虑到加工误差和夹具损耗等情况,样品主要技术指标与设计值较为一致。     

航天相机主动热控测试系统设计

为了检测航天相机主动热控系统的功能、性能及可靠性,设计了主动热控仿真测试系统。依据传热学基本定律、航天器轨道理论和热控策略,给出了计算航天相机温度场的热网络数学模型,使主动热控系统能在模拟的空间热环境中连续工作,实现了对主动热控系统的闭环仿真测试。采用两个数字电位器相串联的方法模拟温度传感器的走势,得到的最大阻值为100 kΩ,精度达到10Ω,符合设计中对总电阻和电阻变化率的需求,实现了对主动热控系统的功能、性能以及可靠性的仿真测试。     

长焦距空间相机调焦机构设计

长焦距空间相机容易因环境变化产生离焦现象,引起相机成像质量下降。根据空间相机不同的结构特点和工作环境,需要设计相应的调焦机构。从保证相机成像质量和结构空间要求的角度出发,阐述了调焦机构的工作原理和组成,进行了调焦机构的方案选择,分析了调焦机构误差分布,提出了一种由精密滚珠丝杠和直线轴承实现导向和运动方向转换的调焦机构。对调焦机构进行了力学试验和分析。试验结果表明,调焦机构较强的结构刚度和稳定性能够满足空间相机在复杂环境条件下精确可靠调节调平面位置的要求。     

A minimum average risk approach to shrinkage estimators of the normal mean

For the problem of estimating the normal mean based on a random sample X ₁,...,X _n when a prior value ₀ is available, a class of shrinkage estimators % MathType!MTEF!2!1!+-% feaafeart1ev1aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn% hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr% 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq-Jc9% vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0-qqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr-x% fr-xHapdbiqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaWaaubeaeqaje% aWbaGaamOBaaWcbeqdbaGafqiVd0MbaKaaaaGccaqGGaGaaiikaiaa% dUgacaGGPaGaeyypa0Jaam4AaiaacIcadaqfqaqabKqaahaacaqGUb% aaleqaneaacaqGubaaaOGaaiykaiaabccadaqfqaqabKqaahaacaWG% UbaaleqaneaaceqGybGbaebaaaGccaqGGaGaey4kaSIaaeiiaiaacI% cacaaIXaGaaeiiaiabgkHiTiaabccacaWGRbGaaiikamaavababeqc% baCaaiaab6gaaSqab0qaaiaabsfaaaGccaGGPaGaaiykamaavababe% qcbaCaaiaad6gaaSqab0qaaiabeY7aTbaaaaa!5615!\[\mathop {\hat \mu }\nolimits_n {\rm{ }}(k) = k(\mathop {\rm{T}}\nolimits_{\rm{n}} ){\rm{ }}\mathop {{\rm{\bar X}}}\nolimits_n {\rm{ }} + {\rm{ }}(1{\rm{ }} - {\rm{ }}k(\mathop {\rm{T}}\nolimits_{\rm{n}} ))\mathop \mu \nolimits_n \] is considered, where % MathType!MTEF!2!1!+-% feaafeart1ev1aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn% hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr% 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq-Jc9% vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0-qqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr-x% fr-xHapdbiqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaWaaubeaeqaje% aWbaGaamOBaaWcbeqcdawaaiaadsfaaaGccaqGGaGaaeypaiaabcca% caWGUbWaaWbaaSqabeaacaaIXaGaai4laiaaikdaaaGccaGGOaWaa0% aaaeaacaWGybaaamaaBaaajeaWbaGaamOBaaWcbeaakiaabccacqGH% sislcaqGGaWaaubeaeqajeaWbaGaaGimaaWcbeqdbaGaaeiVdaaaki% aacMcacaqGGaGaae4laiabeccaGiabeo8aZbaa!4C33!\[\mathop T\nolimits_n {\rm{ = }}n^{1/2} (\overline X _n {\rm{ }} - {\rm{ }}\mathop {\rm{\mu }}\nolimits_0 ){\rm{ /}} \sigma \] and k is a weight function. For certain choices of k, % MathType!MTEF!2!1!+-% feaafeart1ev1aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn% hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr% 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq-Jc9% vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0-qqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr-x% fr-xHapdbiqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaWaaubeaeqaje% aWbaGaamOBaaWcbeqdbaGafqiVd0MbaKaaaaGccaqGGaGaaiikaiaa% dUgacaGGPaaaaa!3CEE!\[\mathop {\hat \mu }\nolimits_n {\rm{ }}(k)\] coincides with previously studied preliminary test and shrinkage estimators. We consider choosing k from a natural non-parametric family of weight functions so as to minimize average risk relative to a specified prior p. We study how, by varying p, the MSE efficiency (relative to \-X) properties of % MathType!MTEF!2!1!+-% feaafeart1ev1aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn% hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr% 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq-Jc9% vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0-qqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr-x% fr-xHapdbiqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaWaaubeaeqaje% aWbaGaamOBaaWcbeqdbaGafqiVd0MbaKaaaaGccaqGGaGaaiikaiaa% dUgacaGGPaaaaa!3CEE!\[\mathop {\hat \mu }\nolimits_n {\rm{ }}(k)\] can be controlled. In the process, a certain robustness property of the usual family of posterior mean estimators, corresponding to the conjugate normal priors, is observed.     

N-Widths and Average Widths of Besov Classes in Sobolev Spaces

In this paper, we consider the n-widths and average widths of Besov classes in the usual Sobolev spaces. The weak asymptotic results concerning the Kolmogorov n-widths, the linear n-widths, the Gel＇fand n-widths, in the Sobolev spaces on T^d, and the infinite-dimensional widths and the average widths in the Sobolev spaces on Ra are obtained, respectively.     

基于蚁群算法的区域覆盖卫星星座优化设计

首先建立了以区域覆盖性能为目标的卫星星座参数优化模型,通过在连续域定义新的蚂蚁分类与转移策略改进了蚁群算法,使算法能够兼顾多目标优化时目标不兼容的情况,给出了基于该算法实现星座参数优化的框架。优化仿真实验验证了该算法的有效性,可为星座方案决策提供有力的支持。     

Existence results for generalized vector equilibrium problems with applications

By a coincidence theorem, some existence theorems of solutions are proved for four types of generalized vector equilibrium problems with moving cones. Applications to the generalized semi-infinite programs with the generalized vector equilibrium constraints under the mild conditions are also given. The results of this paper unify and improve the corresponding results in the previous literature.