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数学学习有别于其他学科的学习,使得数学阅读也有其独特性,它需要阅读者有较强的数学思维能力,在数学阅读过程中,学生不仅要知道数学概念、规则等的自然语言,也要知道它的数学语言所表达的含义,还要理清它的结构、数学思想、积累的经验. 相似文献
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20世纪50年代,光学纤维初问世之时,中国科学院学部委员龚祖同教授就敏锐地感觉到这种能"转弯抺角"传输光能的光纤是材料科技领域的一个重大革新!他决心在中国开展这方面的研究工作。1962年,龚老担任新成立的中国科学院西安光学精密机械研究所(后文简称"西安光机所")所长,立即组建了光学纤维研究室和光学玻璃研究组。 相似文献
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UJ24型电位差计使用时出现的故障,可以利用数字万用表排查故障,提出排查方案,进行维修与调节,使它尽快恢复到最佳工作状态,这样既节省厂家的维修时间又节省学校的维修费用。 相似文献
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紫外可见偏振成像光谱仪中沃拉斯顿棱镜的色散效应会导致探测器同一空间通道的中心坐标发生偏移,影响目标信号探测精度。根据偏振解调算法,利用沃拉斯顿棱镜出射的两正交分量调制光谱(S光和P光)实现偏振信息解调时,还需要完成光谱匹配。针对这一问题,提出了一种光谱定标与匹配方法。首先利用平行光源标定了仪器视场角与空间维像元的对应关系,提取出各空间通道对应的像元坐标集合并确定了视场定标方程;在同一空间通道内,通过低压汞灯标准光源对波长与像元的对应关系进行标定,得出光谱定标方程;利用视场定标和光谱定标结果完成正交分量光谱的匹配;最后利用太阳光谱中Fraunhofer线的特征波长对定标结果进行了检验。结果表明:紫外可见偏振成像光谱仪正交分量的光谱吸收峰位具有较好的一致性,定标值和标准值的偏差在0.1 nm以内,这验证了定标结果的准确性。 相似文献
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近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展,然而,大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能,因此加大了对更高计算机性能的需求。此外,可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题,提出了一种融合红(red, R)、绿(green, G)、蓝(blue, B)和近红外(NIR)4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域,对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析,选取近红外大于阈值作为辅助判断,并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片,并对切片进行非极大值抑制,由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征,为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”,在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制,并减小了模型结构,与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后,利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测,以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练,其中候选区域粗提取的查全率为98.99%,精细识别网络精确度为96.04%,不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率,且训练时间短、计算机性能需求低。 相似文献