检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

微腔真空场对辐射过程的调控及应用(特邀)

光子学报 2024年第5期53卷 57-79页

作者：程晓天汪玲芳于家望丁舒宁倪之博王宏斌周晓青金潮渊浙江大学信息电子与工程学院杭州310027 西湖大学理学院杭州310030

真空电磁模式与辐射源之间的相互耦合决定了辐射源的辐射特性。光学微腔能够对真空光子态密度进行有效调控,进而影响辐射源的辐射过程。微腔内真空电磁场的局域分布可以通过微纳结构来改变,从而调节辐射源与光子的相互作用,为微纳激光... 详细信息

真空电磁模式与辐射源之间的相互耦合决定了辐射源的辐射特性。光学微腔能够对真空光子态密度进行有效调控,进而影响辐射源的辐射过程。微腔内真空电磁场的局域分布可以通过微纳结构来改变,从而调节辐射源与光子的相互作用,为微纳激光、量子光源、片上光学网络等应用领域提供新颖的功能性器件。然而,真空场的静态调控方法存在其固有限制,即一旦完成制备无法更改其性能,因此微腔光子器件迫切需要动态或者准动态的调控技术来实现相应的功能。本文综述了基于材料性质、环境参数和耦合效应的多种调控手段,以期实现对器件真空场分布的后端调控。总结了国内外在半导体微腔真空场调控方面的研究进展,并提出了未来的研究展望。主动后端调控手段有望在集成微纳光学和量子信息处理等领域得到广泛的应用。

关键词：半导体微腔辐射过程纳米光子学及光子晶体半导体激光器件

机器学习结合高光谱植被指数与SPAD值估算冬小麦氮含量

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

农业工程学报 2024年第1期40卷 227-237页

作者：冯惠芬李映雪吴芳邹晓晨南京信息工程大学遥感与测绘工程学院南京210044 自然资源部遥感导航一体化应用工程技术创新中心南京210044 江苏省协同精密导航定位与智能应用工程研究中心南京210044 南京信息工程大学应用气象学院南京210044 兴化市气象局兴化225700

冬小麦叶片氮含量与叶片光合作用和营养状况密切相关,直接影响植株生长发育,而茎秆中的氮含量与茎秆中纤维素、半纤维素和木质素的比例和含量密切相关,直接影响茎秆质量及植株的抗倒伏能力。然而,有关对冬小麦茎秆氮含量估算研究较为有... 详细信息

冬小麦叶片氮含量与叶片光合作用和营养状况密切相关,直接影响植株生长发育,而茎秆中的氮含量与茎秆中纤维素、半纤维素和木质素的比例和含量密切相关,直接影响茎秆质量及植株的抗倒伏能力。然而,有关对冬小麦茎秆氮含量估算研究较为有限,限制了从氮含量角度判断茎秆质量及对倒伏的预测能力。为精准估算冬小麦不同器官(叶片、茎秆)氮含量,该研究通过2年田间试验,获取冬小麦4个关键生育期(拔节期、抽穗期、开花期、灌浆期)和3种施氮水平条件下(N1、N2和N3)的冠层光谱反射率、叶片、茎秆氮含量及叶片SPAD(soil and plant analyzer development,SPAD)值。分析了不同生育期和施氮水平条件下高光谱植被指数对叶片和茎秆氮含量的敏感性,并结合5种常用的机器学习算法:随机森林回归(random forest regression,RFR)、支持向量回归(support vector regression,SVR)、偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)、高斯过程回归(gaussian process regression,GPR)、深度神经网络回归(deep neural networks,DNN)构建冬小麦叶片和茎秆氮含量估算模型。结果表明:高光谱植被指数对叶片和茎秆氮含量的敏感性受到生育期和施氮水平的影响。在灌浆期,最佳植被指数双峰冠层植被指数DCNI(double-peak canopy nitrogen index)对叶片氮含量的敏感性最高,R^(2)为0.866。对茎秆氮含量,在抽穗期的敏感性最高,最佳植被指数归一化叶绿素比值指数NPQI(normalized phaeophytinization index)与氮含量决定系数R^(2)=0.677。施氮水平的提升增加了光谱植被指数对茎秆氮含量的敏感性。结合SPAD值的机器学习算法提升了氮含量的估算精度,对叶片氮含量,在不同生育期和施氮水平条件下估算精度提升了1%~7%,其中在全生育期的归一化均方根误差NRMSE从0.254降低到0.214,抽穗期的NRMSE提升最大,从0.201降低到0.128。对茎秆氮含量,全生育期的NRMSE从0.443降低到0.400,抽穗期的NRMSE变化最大,从0.323降低到0.268。在全生育期,结合SPAD值的DNN模型对叶片(R^(2)=0.782、NRMSE=0.214)和茎秆(R^(2)=0.802、NRMSE=0.400)氮含量的估算精度最佳。研究说明,SPAD值与光谱植被指数结合有利于提升冬小麦不同生育期和施氮水平条件下叶片和茎秆氮含量的估算精度。

关键词：冬小麦机器学习叶片茎秆氮含量 SPAD 高光谱植被指数

基于对抗自编码填补网络的MIMO雷达故障阵元缺失数据重构

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国电子科学研究院学报 2024年第4期19卷 297-306页

作者：陈金立周龙姚昌华李家强南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

多输入多输出(Multiple In Multiple Out,MIMO)雷达的阵元故障会导致其协方差矩阵出现整行整列数据缺失,从而降低其角度估计性能。为此,提出一种对抗自编码填补网络(Adversarial Autoencoder Imputation Network,AAEIN)来重构故障阵元... 详细信息

多输入多输出(Multiple In Multiple Out,MIMO)雷达的阵元故障会导致其协方差矩阵出现整行整列数据缺失,从而降低其角度估计性能。为此,提出一种对抗自编码填补网络(Adversarial Autoencoder Imputation Network,AAEIN)来重构故障阵元的缺失数据。该网络由负责重构缺失数据的自动编码(Autoencoder,AE)网络和负责分辨数据来源的鉴别器组成。在二者的对抗训练中,AE网络的重构能力和鉴别器的分辨能力不断得到提升,直至两者收敛。为避免网络训练过程中参数量大和计算复杂度高的问题,文中结合MIMO雷达协方差矩阵的Hermitian特性,使用协方差矩阵上三角部分构建数据集用于网络训练。仿真结果表明,文中方法可以有效地重构故障阵元的缺失数据且具有较高的重构精度。

关键词： MIMO雷达阵元故障对抗自编码网络 Hermitian矩阵数据重构

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

偶极子对激发的宽带平面端射高增益天线

中国电子科学研究院学报 2024年第3期19卷 195-203页

作者：王友保唐佑铭赵刘易斯马君鑫张天豪南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

文中提出了一款单向辐射特性的微带缝隙结构双偶极子宽带天线。该天线由阶梯型缝隙结构、共面双偶极子和5组引向器构成。阶梯型缝隙结构用于改善阻抗匹配,拓展了天线的带宽;共面双偶极子改善了天线的辐射特性;引向器提高了天线的增益。... 详细信息

文中提出了一款单向辐射特性的微带缝隙结构双偶极子宽带天线。该天线由阶梯型缝隙结构、共面双偶极子和5组引向器构成。阶梯型缝隙结构用于改善阻抗匹配,拓展了天线的带宽;共面双偶极子改善了天线的辐射特性;引向器提高了天线的增益。仿真和实测表明,该天线的相对带宽为66.4%(5.78 GHz~11.53 GHz),带内前后比为15.7 dB~27.4 dB、增益为8.4 dBi~11.9 dBi,并且天线的交叉极化低、辐射方向图稳定。该天线的良好性能使其在无线通信和雷达领域的应用具有极强的吸引力。

关键词：端射天线高前后比低交叉极化宽频带高增益

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的农场虫情检测算法研究及实现

华东理工大学学报（自然科学版） 2024年第5期50卷 732-739页

作者：罗小娟胡鹏昊华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

传统的病虫害防治手段需要消耗大量人力、物力,且达不到很高的精确度,为了更科学、高效地做好农场病虫害防治工作,本文结合深度学习技术和物联网技术研发了虫情检测系统进行病虫害的远程检测,提高防治工作的效率。该系统采用YOLO-v5网... 详细信息

传统的病虫害防治手段需要消耗大量人力、物力,且达不到很高的精确度,为了更科学、高效地做好农场病虫害防治工作,本文结合深度学习技术和物联网技术研发了虫情检测系统进行病虫害的远程检测,提高防治工作的效率。该系统采用YOLO-v5网络模型,结合迁移学习,训练学习了林业常见害虫和农田常见害虫的特征,实现了高效的检测识别。基于物联网技术实现远程控制拍摄病虫害图像,并通过Wi-Fi传输到计算机端进行识别,通过可视化界面呈现出农田中虫害的种类和数量,对减少人力、物力消耗以及实现科学防虫具有良好的实际应用价值。

关键词：农场虫情检测深度学习物联网技术 YOLO-v5网络模型图像处理识别

基于MZM和插入导频法产生无码元走离效应的8倍频ROF系统

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

光电子·激光 2024年

作者：陈旭李彬戴思源陈新桥中国传媒大学信息与通信工程学院

本文提出了一种基于双平行马赫-曾德尔调制器（DPMZM）的能克服码元走离效应和实现载波重用的八倍频光载无线（ROF）系统。在中心站（CS）采用复合的射频（RF）信号作为DPMZM的驱动信号，实现了将数据信号仅调制到+4阶边带上，采用插入... 详细信息

本文提出了一种基于双平行马赫-曾德尔调制器（DPMZM）的能克服码元走离效应和实现载波重用的八倍频光载无线（ROF）系统。在中心站（CS）采用复合的射频（RF）信号作为DPMZM的驱动信号，实现了将数据信号仅调制到+4阶边带上，采用插入一个导频信号来实现基站（BS）的载波重用。对所设计的系统的工作原理进行了理论分析和仿真验证。在系统Q值大于6的前提下，系统上下链路光纤传输距离分别超过了290 km和80 km。同时分析了系统主要器件参数偏离设计值时对Q值的影响。本文的创新之处在于，系统不仅能克服码元走离效应，而且还解决了常规载波重用导致的下行链路性能下降和系统可调谐性差的问题，大大增大了光纤传输距离和系统性能，在ROF中具有重要的应用前景。

关键词：光载无线系统马赫-曾德尔调制器码元走离效应倍频毫米波

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的多模态行人重识别综述

南京信息工程大学学报 2024年第4期16卷 437-450页

作者：张国庆杨珊汪海蕊王准杨艳周洁琼南京信息工程大学计算机学院南京210044 南京信息工程大学软件学院南京210044

行人重识别(Re-ID)旨在跨像机检索同一目标行人,它是智能视频监控领域的一项关键技术.由于监控场景的复杂性,单模态行人重识别在低光、雾天等极端情况下的适用性较差.因实际应用的需要以及深度学习的快速发展,基于深度学习的多模态行人... 详细信息

行人重识别(Re-ID)旨在跨像机检索同一目标行人,它是智能视频监控领域的一项关键技术.由于监控场景的复杂性,单模态行人重识别在低光、雾天等极端情况下的适用性较差.因实际应用的需要以及深度学习的快速发展,基于深度学习的多模态行人重识别受到了广泛的关注.本文针对近年来多模态行人重识别的发展脉络进行综述:阐述了传统单模态行人重识别方法存在的不足;归纳了多模态行人重识别的常见应用场景及其优势,以及各数据集的构成;重点分析了各种场景下多模态行人重识别的相关方法及其分类,并探讨了当前研究的热点和挑战;最后,讨论了多模态行人重识别的未来发展趋势及其潜在应用价值.

关键词：深度学习神经网络行人重识别多模态

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

构建高质量高校院系党建工作体系研究

大学 2024年第27期 177-180页

作者：吴晓燕舒少龙王峻同济大学电子与信息工程学院

高校院系党组织是高校党的建设工作的重要抓手，是党的路线方针政策和决策部署在高校落实落地的“最后一公里”。构建高质量院系党建工作体系，是高校进一步提高党建工作质量、落实立德树人根本任务的现实需要，也是进一步加强党的全面... 详细信息

高校院系党组织是高校党的建设工作的重要抓手，是党的路线方针政策和决策部署在高校落实落地的“最后一公里”。构建高质量院系党建工作体系，是高校进一步提高党建工作质量、落实立德树人根本任务的现实需要，也是进一步加强党的全面领导、建设社会主义教育强国的必然要求。因此，要构建高质量的院系党建工作体系，不断增强高校院系党组织的引领力和凝聚力，以党建引领高校院系工作高质量发展。

关键词：高校院系建设党建工作体系

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于卸载策略的物联网边缘计算任务调度优化

华东理工大学学报（自然科学版） 2024年第2期50卷 264-273页

作者：黄如宋国梁华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)通过将计算任务卸载到边缘服务器,为用户提供了低延时、低能耗的服务,解决了传统云计算的不足。在移动边缘计算中,如何进行卸载决策是提供低延时、低能耗服务的关键技术之一。除此之外,由于无... 详细信息

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)通过将计算任务卸载到边缘服务器,为用户提供了低延时、低能耗的服务,解决了传统云计算的不足。在移动边缘计算中,如何进行卸载决策是提供低延时、低能耗服务的关键技术之一。除此之外,由于无线信道的带宽资源有限,不合理的带宽分配会使用户设备的能耗和延时增加,因此如何进行合理的资源分配也是边缘计算实现的关键。为联合优化时延、能耗与计算资源,本文提出了一个基于蒙特卡洛树搜索的多通道探索算法(Multi-Channel Search Algorithm based on Monte Carlo Tree Search,MCS-MCTS)。首先,以延时和能耗的成本为优化目标,将计算资源分配决策及传输功率建模决策建模为凸优化问题,采用梯度下降法求解最优传输功率分配问题,通过拉格朗日乘子法及卡罗需-库恩-塔克(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)条件求解最优计算资源分配问题。随后,通过MCS-MCTS算法处理二进制卸载决策问题,为避免搜索结果陷入局部最优,引入模拟退火算法。数值结果表明,MCS-MCTS算法能在线性相干时间内得到接近最优的卸载决策与资源分配决策,与现有的启发式搜索算法相比,该算法可以在减少时间复杂度和提高系统能量有效性的同时,达到接近最优的性能。

关键词：物联网移动边缘计算深度学习任务卸载资源分配