数值孔径为0.07的多模光纤束与受激布里渊散射位相共轭镜组成的双光程装置中，输出光束的远场分布里典型的二维列阵孔径的衍射花样，输出光能分布在0.026rad内，即由单根光纤芯径的衍射极限所决定的范围内，远小于由数值孔径所决定的高阶模相应的发散角范围，并且补偿了由光纤束不均匀性带来的缺陷。
2023/10/9 18:13:54
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1.添加了20多个单目标进化算法和100多个单目标测试问题。
平台目前含有150个算法和339个测试问题，涉及单目标优化、多目标优化、超多目标优化、组合优化、大规模优化、约束优化、多模态优化、昂贵优化、稀疏优化和偏好优化，测试问题包含机器学习、数据挖掘、网络科学、信号处理、调度、经济和工程中的实际问题。
2.全新开发的整体框架和图形界面，带有更多的模块及更强大的功能；
3.基于标签的过滤系统，使用户可以准确地选择针对不同类型问题的算法；
4.更加方便的问题定义方式，用户无需编写独立的代码文件即可自定义问题；
5.更加多样化的结果展示方式，问题的真实前沿面和可行区域可随种群一起展示；
6.提供中文用户手册。
平台目前含有150个算法和339个测试问题，涉及单目标优化、多目标优化、超多目标优化、组合优化、大规模优化、约束优化、多模态优化、昂贵优化、稀疏优化和偏好优化，测试问题包含机器学习、数据挖掘、网络科学、信号处理、调度、经济和工程中的实际问题。
2.全新开发的整体框架和图形界面，带有更多的模块及更强大的功能；
3.基于标签的过滤系统，使用户可以准确地选择针对不同类型问题的算法；
4.更加方便的问题定义方式，用户无需编写独立的代码文件即可自定义问题；
5.更加多样化的结果展示方式，问题的真实前沿面和可行区域可随种群一起展示；
6.提供中文用户手册。
2023/10/9 0:09:27
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本文不是关注特定的多模态应用，而是研究多模态机器学习本身的最新进展。
我们超越了典型的早期和晚期融合分类，并确定了多模式机器学习所面临的更广泛的挑战，即：表示，翻译，对齐，融合和共同学习。
这种新的分类法将使研究人员能够更好地了解该领域的状况，并确定未来研究的方向。
我们超越了典型的早期和晚期融合分类，并确定了多模式机器学习所面临的更广泛的挑战，即：表示，翻译，对齐，融合和共同学习。
这种新的分类法将使研究人员能够更好地了解该领域的状况，并确定未来研究的方向。
2023/8/21 4:42:45
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用调Q脉冲YAG:Nd激光的倍频辐射作激励光,对多模玻璃光纤中的背向受激布里渊散射(BSBS)的位相复共轭图象再现进行了初步的实验研究.实验结果表明,BSBS光对入射光的频移是38.6GHz,在BSBS的光束截面上带有与入射光为位相复共轭对应的再现图象.而且散射光与入射光的偏振相同.最后,对再现图象的质量问题进行了讨论.
2023/7/23 8:37:41
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MonocularReal-timeHandShapeandMotionCaptureusingMulti-modalData基于多模态数据的单目实时手形和运动捕捉PDF版本论文
2023/7/14 5:31:33
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单模-多模-单模光纤(SMS)结构是在光纤中实现多模干涉（MMI）的一种简单而有效方法。
利用SMS对温度与轴向应变光谱响应极性相反的特性研究了其温度补偿。
研究证实,选择具有适当热膨胀系数的封装材料可以实现有效的温度补偿。
使用陶瓷材料可使SMS的温度稳定性达到1pm/℃。
利用SMS对温度与轴向应变光谱响应极性相反的特性研究了其温度补偿。
研究证实,选择具有适当热膨胀系数的封装材料可以实现有效的温度补偿。
使用陶瓷材料可使SMS的温度稳定性达到1pm/℃。
2023/6/2 4:05:53
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连年来，结构性磁共振成像（sMRI）以及成果性磁共振成像（fMRI）被普及使用于纳闷症钻研。
从结构外形学、结构收集、成果收集3个角度探究纳闷症患者的大脑颇为，知道其发病机制，帮手医生临床诊断、治疗以及预后。
目前大宗钻研发现纳闷症患者的海马体、杏仁核涌现不合水平的萎缩，脑收集的毗邻强度、图论属性等均涌现明晰颇为，且涌现颇为的脑区对于应于人的情绪调解、留意力以及认知抑制等成果，颇为的水平与纳闷的严正水平展现高度相关性。
从不合角度对于纳闷症的钻研现状举行综述，并对于未来的钻研提出了建议。
从结构外形学、结构收集、成果收集3个角度探究纳闷症患者的大脑颇为，知道其发病机制，帮手医生临床诊断、治疗以及预后。
目前大宗钻研发现纳闷症患者的海马体、杏仁核涌现不合水平的萎缩，脑收集的毗邻强度、图论属性等均涌现明晰颇为，且涌现颇为的脑区对于应于人的情绪调解、留意力以及认知抑制等成果，颇为的水平与纳闷的严正水平展现高度相关性。
从不合角度对于纳闷症的钻研现状举行综述，并对于未来的钻研提出了建议。
2023/4/15 14:38:14
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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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