为了获得超高精度面形的光学元件并验证离子束的修正能力，对应用离子束修正大面形误差光学元件的问题进行了实验研究。
通过改变离子源光阑尺寸的方式获得了不同束径的离子束去除函数，并对一直径为101mm、初始面形峰谷(PV)值为417.554nm、均方根(RMS)值为104.743nm的熔石英平面镜进行了离子束修形实验。
利用10、5、2mm光阑离子源的组合，进行了12次迭代修形，最终获得了PV值为10.843nm、RMS值为0.872nm的超高精度表面。
实验结果表明，应用离子束可以对大面形误差光学元件进行修正，并且利用更大和更小束径离子束去除函数的组合进行优化，可以进一步提升加工效率和精度。

GJK计算碰撞代码的应用//-----------------------------------------------------------------------------//Torque3D//Copyright(C)GarageGames.com,Inc.////Thecorealgorithmsinthisfilearebasedoncodewritten//byG.vandenBergenforhisinterferencedetectionlibrary,//"SOLID2.0"//-----------------------------------------------------------------------------#include"core/dataChunker.h"#include"collision/collision.h"#include"sceneGraph/sceneObject.h"#include"collision/convex.h"#include"collision/gjk.h"//----------------------------------------------------------------------------staticF32rel_error=1E-5f;//relativeerrorinthecomputeddistancestaticF32sTolerance=1E-3f;//DistancetolerancestaticF32sEpsilon2=1E-20f;//ZerolengthvectorstaticU32sIteration=15;//Stuckinaloop?S32num_iterations=0;S32num_irregularities=0;//----------------------------------------------------------------------------GjkCollisionState::GjkCollisionState(){a=b=0;}GjkCollisionState::~GjkCollisionState(){}//----------------------------------------------------------------------------voidGjkCollisionState::swap(){Convex*t=a;a=b;b=t;CollisionStateList*l=mLista;mLista=mListb;mListb=l;v.neg();}//----------------------------------------------------------------------------voidGjkCollisionState::compute_det(){//Dotnewpointwithcurrentsetfor(inti=0,bit=1;i0)returnfalse;}}returntrue;}//----------------------------------------------------------------------------inlineboolGjkCollisionState::closest(VectorF&v){compute_det();for(ints=bits;s;--s){if((s&bits)==s){if(valid(s|last_bit)){ bits=s|last_bit;if(bits!=15) compute_vector(bits,v); returntrue;}}}if(valid(last_bit)){bits=last_bit;v=y[last];returntrue;}returnfalse;}//----------------------------------------------------------------------------inlineboolGjkCollisionState::degenerate(constVectorF&w){for(inti=0,bit=1;imState=this;mListb=CollisionStateList::alloc();mListb-＞mState=this;}//----------------------------------------------------------------------------voidGjkCollisionState::reset(constMatrixF&a2w,constMatrixF&b2w){VectorFzero(0,0,0),sa,sb;a2w.mulP(a-＞support(zero),&sa);b2w.mulP(b-＞support(zero),&sb);v=sa-sb;dist=v.len();}//----------------------------------------------------------------------------voidGjkCollisionState::getCollisionInfo(constMatrixF&mat,Collision*info){AssertFatal(false,"GjkCollisionState::getCollisionInfo()-Thereremainscalingproblemshere.");//ThisassumesthattheshapesdonotintersectPoint3Fpa,pb;if(bits){getClosestPoints(pa,pb);mat.mulP(pa,&info-＞point);b-＞getTransform().mulP(pb,&pa);info-＞normal=info-＞point-pa;}else{mat.mulP(p[last],&info-＞point);info-＞normal=v;}info-＞normal.normalize();info-＞object=b-＞getObject();}voidGjkCollisionState::getClosestPoints(Point3F&p1,Point3F&p2){F32sum=0;p1.set(0,0,0);p2.set(0,0,0);for(inti=0,bit=1;isupport(va);a2w.mulP(p[last],&sa);VectorFvb,sb;w2b.mulV(v,&vb);q[last]=b-＞support(vb);b2w.mulP(q[last],&sb);VectorFw=sa-sb;if(mDot(v,w)＞0)returnfalse;if(degenerate(w)){++num_irregularities;returnfalse;}y[last]=w;all_bits=bits|last_bit;++num_iterations;if(!closest(v)||num_iterations＞sIteration){++num_irregularities;returnfalse;}}while(bitssEpsilon2);returntrue;}F32GjkCollisionState::distance(constMatrixF&a2w,constMatrixF&b2w,constF32dontCareDist,constMatrixF*_w2a,constMatrixF*_w2b){num_iterations=0;MatrixFw2a,w2b;if(_w2a==NULL||_w2b==NULL){w2a=a2w;w2b=b2w;w2a.inverse();w2b.inverse();}else{w2a=*_w2a;w2b=*_w2b;}reset(a2w,b2w);bits=0;all_bits=0;F32mu=0;do{nextBit();VectorFva,sa;w2a.mulV(-v,&va);p[last]=a-＞support(va);a2w.mulP(p[last],&sa);VectorFvb,sb;w2b.mulV(v,&vb);q[last]=b-＞support(vb);b2w.mulP(q[last],&sb);VectorFw=sa-sb;F32nm=mDot(v,w)/dist;if(nm＞mu)mu=nm;if(mu＞dontCareDist)returnmu;if(mFabs(dist-mu)sIteration){++num_irregularities;returndist;}y[last]=w;all_bits=bits|last_bit;if(!closest(v)){++num_irregularities;returndist;}dist=v.len();}while(bitssTolerance);if(bits==15&&mu＜=0)dist=0;returndist;}

为了获得瓦(W)级546nm波段的连续激光输出,采用高功率激光二极管(LD)端面泵浦Nd:YAG激光晶体,通过谐振腔反射镜膜系的特殊设计,在单通道双共振腔内获得Nd:YAG激光器的1073.8nm和1112.1nm两条谱线同时运转,并通过在腔内插入非线性光学晶体三硼酸锂(LBO)进行腔内和频,获得546.3nm绿光连续输出。
当抽运光功率为24W时,输出的546.3nm绿光功率高达1.58W,其光-光转换效率为6.6%。
调节LBO方位角,还可以分别获得1073.8nm和1112.1nm的倍频光537nm和556nm输出。

本文报道了以590.0～625.0nm宽波段范围内任何波长的脉冲激光双光子激发锂分子,均可产生435.0～445.0nm扩散带受激辐射的实验结果,对激发和发射机制进行了讨论。

由于棱镜具有色散不均匀的特点,中阶梯光栅光谱仪的二维谱图在长波波段不可避免地存在相邻衍射级次间相互干扰的情况。
为了克服这一缺点,同时充分利用探测器像面,设计了一种小型分段式的中阶梯光栅光谱仪。
通过对中阶梯光栅和棱镜色散原理的详细分析,确定了二者参数与探测器之间的关系,结合双缝间隔设计方法,采用双狭缝切换的方式,给出分段式中阶梯光栅光谱仪的设计方法。
利用此方法将系统的波段范围165~800nm分为165~230nm和210~800nm两部分,焦距设计为200mm,分别采集双波段的二维谱图。
使用光学设计软件对光学系统进行仿真,结果表明,200nm处的实际光谱分辨率可达0.015nm,满足设计指标的要求。

观察到光泵Ba/He混合物产生的582.8nm碰撞诱导荧光新谱线及其弛豫振荡.进行理论分析和计算,结果与实验相符合.

报道了444nm蓝光激光二极管抽运的掺镨氟化锂钆(Pr3+:GdLiF4)固体红光激光器。
实验采用掺杂粒子数分数为1.01%的Pr3+:GdLiF4晶体，样本沿a切方向，尺寸大小为2.7mm×2mm×4mm(a×c×a)，在激光二极管抽运下通过设计的平凹腔获得了波长为639.3nm的连续红光输出。
通过多次优化，当抽运光输入功率为3W，输出镜透射率为3%时，获得了最大输出功率153mW，其斜率效率约为6.78%，抽运阈值达到750mW。

利用原子束装置测量了在紫外激光283.3nm激发下铅原子的荧光光谱,研究了在不同激发强度下的荧光光谱特性.考虑到激发态自发辐射和光离化过程的竞争,使用三能级速率方程很好地解释了荧光强度与激发强度的关系.

用交叉束技术研究了He~+-Cd和He~+-Zn的电荷转移碰撞光谱。
得到的结果可以分成两部分:1.证实了在能量亏损小于leV时存在着共振的碰撞截面,符合已有的理论计算;2.发现这种碰撞能强烈地激发Cd~+的4d~95s~2组态和Zn~+的3d~94s~2组态,对应的能量亏损远大于1eV。
因此,电荷转移碰撞对Cd~+的441.6和325.0nm及Zn~+的747.9和589.4nm的激光谱线有重要的贡献。
讨论了这种反常贡献的起因,认为共振的电荷转移碰撞和接着的级联跃迁可能是主要的激发机构。

OSEK，是指德国的汽车电子类开放系统和对应接口标准（opensystemsandthecorrespondinginterfacesforautomotiveelectronics），而VDX则是汽车分布式执行标准（vehicledistributedexecutive），后者最初是由法国独自发起的，后来加入了OSEK团体。
两者的名字都反映出OSEK/VDX的目的是为汽车电子制定标准化接口。
该标准完全独立，对目标系统只限制了少量的条件。
这样，就可以应用一些简单的处理器替代那些昂贵的解决方案，来控制任务执行，并不需要任何附加条件。
事实上，在此基础上，也可以合理使用一些更复杂的CPU，于是该标准便对任何可能的目标平台都没有了限制。
标准定义了三个组件来构成OSEK/VDX标准：实时的操作系统（OSEKOS），通讯子系统（OSEK-COM）和网络管理系统（OSEK-NM）。
这样定义的一个好处是方便了各个组件版本的定义，这已在实际应用中得到了体现，例如：现在OSEK-COM（3.0.2）和OSEK-NM（2.5.2）的版本就与OSEK-OS（2.2.1）的版本不同。
图1给出了OSEK/VDX的基本结构和各组件间的关系。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。