用分子束外延(MBE)技术,在GaAa(100)衬底上生长了厚度从0.045μm到1.4μm的ZnSe薄膜。
通过室温拉曼光谱的测量对ZnSe薄膜纵光学声子(Longitudinal-opticalphonon)的谱形进行了分析。
用拉曼散射的空间相关模型定量分析了一级拉曼散射的空间相关长度与晶体质量之间的关系,结果表明ZnSe外延层的晶体质量随着外延层厚度的减薄是渐渐退化的,这是由于界面失配位错引入外延层所致,理论分析与实验结果相吻合。
通过室温拉曼光谱的测量对ZnSe薄膜纵光学声子(Longitudinal-opticalphonon)的谱形进行了分析。
用拉曼散射的空间相关模型定量分析了一级拉曼散射的空间相关长度与晶体质量之间的关系,结果表明ZnSe外延层的晶体质量随着外延层厚度的减薄是渐渐退化的,这是由于界面失配位错引入外延层所致,理论分析与实验结果相吻合。
2023/8/21 4:12:03
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光学薄膜是现代光学和光电系统重要的组成部分，在光通信、光学显示、激光加工、激光核聚变等高科技及产业领域已经成为核心元器件，其技术突破常常成为现代光学及光电系统加速发展的主因。
光学薄膜的技术性能和可靠性，直接影响到应用系统的性能、可靠性及成本。
如图1是光通讯技术中使用窄带滤光片调制不同的通讯通道示意图[1]。
图2是激光核聚变系统中大量使用到的薄膜元器件[2]。
随着行业的不断发展，精密光学系统对光学薄膜的光谱控制能力和精度要求越来越高，而消费电子对光学薄膜器件的需求更强调超大的量产规模和普通大众的易用和舒适性。
光学薄膜的技术性能和可靠性，直接影响到应用系统的性能、可靠性及成本。
如图1是光通讯技术中使用窄带滤光片调制不同的通讯通道示意图[1]。
图2是激光核聚变系统中大量使用到的薄膜元器件[2]。
随着行业的不断发展，精密光学系统对光学薄膜的光谱控制能力和精度要求越来越高，而消费电子对光学薄膜器件的需求更强调超大的量产规模和普通大众的易用和舒适性。
2023/8/20 20:22:26
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Landsat8卫星数据的光谱响应函数，excel版本，可以将高光谱数据转换为Landsat8卫星对应的多光谱数据，在实际应用中有很大的用处，不过需要提醒的是文件是一个波段一个sheet，
2023/8/19 5:29:53
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多频段光谱检测芯片，ams，10-ChannelSpectralSensorFrontend
2023/8/17 16:27:09
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线性光谱聚类（LSC）的超像素分割算法，该算法可以生成具有低计算成本的紧凑且均匀的超像素。
基本上，基于测量图像像素之间的颜色相似性和空间接近度的相似性度量，采用超像素分割的归一化切割公式。
然而，代替使用传统的基于特征的算法，我们使用核函数来近似相似性度量，导致将像素值和坐标明确映射到高维特征空间。
我们证明，通过适当地加权该特征空间中的每个点，加权K均值和归一化切割的目标函数共享相同的最佳点。
因此，通过在所提出的特征空间中迭代地应用简单的K均值聚类，可以优化归一化切割的成本函数。
LSC具有线性计算复杂性和高内存效率，并且能够保留图像的全局属性。
实验结果表明，LSC在图像分割中的几种常用评估度量方面表现出与现有技术的超像素分割算法相同或更好的性能。
基本上，基于测量图像像素之间的颜色相似性和空间接近度的相似性度量，采用超像素分割的归一化切割公式。
然而，代替使用传统的基于特征的算法，我们使用核函数来近似相似性度量，导致将像素值和坐标明确映射到高维特征空间。
我们证明，通过适当地加权该特征空间中的每个点，加权K均值和归一化切割的目标函数共享相同的最佳点。
因此，通过在所提出的特征空间中迭代地应用简单的K均值聚类，可以优化归一化切割的成本函数。
LSC具有线性计算复杂性和高内存效率，并且能够保留图像的全局属性。
实验结果表明，LSC在图像分割中的几种常用评估度量方面表现出与现有技术的超像素分割算法相同或更好的性能。
2023/8/13 15:12:13
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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。
2024-04-09 15:03
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