利用XeCl准分子激光在高压氢中产生受激喇曼散射获得峰值功率为0.2MW、衍射极限发射角的一阶(353nm)斯托克斯输出,井研究了泵浦激光发散角对受激喇曼散射转换效率的影响.

针对常用的非线性扩展卡尔曼滤波算法在工程应用中所存在的发散问题，文中分析归纳了导致该算法发散的主要原因，同时在目前两种抑制滤波发散非线性算法的基础上，探讨了一种既保证滤波精度又提高自适应能力的改进型自适应滤波算法。
并通过捷联惯导系统的初始对准误差模型对3种滤波算法进行数学仿真。
仿真结果表明，改进型非线性自适应滤波可有效地抑制滤波发散，并在提高误差估计精度的基础上具有较大范围的自适应能力。

人工智能课程总结转眼之间，研一的上半学期就要结束了，陪伴了自己一学期的人工智能课也在今天结束了最后的考试。
回顾这半个学期来学习人工智能的感受，确实还是有点可说的东西。
我记得自己第一次听AI这个名字是上大二时一个北航软件学院朋友提起的，他特别想去微软做AI方面的研究，然后他热情的向我介绍了这个领域是多么多么好，当时的自己完全没有印象，只觉得可能和机器人有关，AI的目的就是做出和人类一模一样的机器人。
现在看来自己当初的想法是多么的幼稚可笑。
等到了大三的时候，软件学院正好开设了这门课，我便抱着好奇的心态选了这门课，无奈当时授课老师胡晶晶讲解极其乏味，也没有教材，每节课上课就照着PPT念，完全成了可有可无的课程，在这门课上我学到的唯一的知识点就是可以用遗传算法来求解走迷宫问题，因为那次是老师用一个程序在课堂上进行演示的。
当时觉得挺有意思，可惜自己并没有做进一步的学习，结果第一次上人工智能课就这么草草收场。
如今上了研究生，再次碰到了这门课，我又一次选了，因为我觉得计算机学院的老师讲课和软件学院的老师应该不一样，事实证明我的想法是正确的。
在这门课上我学到了很多的知识，了解到了人工智能原来包含这么多内容，根本不是一个简单的机器人所能概括的，计算机图形学，机器学习，模式识别等这些看起来似乎不相关的东西在都被包含在其中。
尽管上课时间有限而且这门课也比较基础，但老师的讲课却毫不含糊。
说实话，在老师快讲完第三章之前我还一直坐在靠后的位置看不清PPT，后来觉得还是要认真听讲，于是每次都是占前两排的座位，当然这种做法事后证明也是对的，看来有时候一念之差能改变很多。
针对这门课的内容没有什么要说的，个人觉得刘峡壁老师的个人魅力较强，能让学生喜欢听这门课，这一点和林永刚老师极其相似，而大学里面缺少的正是这样的老师。
当然，光听课是没用的，课后还需要进行做题，弄不懂的还需要和同学进行讨论，这在做作业时得到了体现。
我觉得人工智能最重要的不是让我们知道这些知识，而是要让我们掌握分析问题，解决问题的方法，正如刘峡壁老师所说“我给你们提供了各种武器，关键看你们遇到问题会不会拿出来用”，而这也是做研究所必须的。
同时，我也在其中体会到了发散思维不局限于某一领域的奇妙之处，例如遗传算法，蚁群算法就是来自生物界，这种跨学科之间的联系已经成为当下的潮流，知识本来就不应该有局限性，联系无处不在。
就写到这里吧，如今我知道了AI无处不在，而且我在以后的学习阶段中会不断接触到AI。
记得之前看过很多AI题材的电影，比如《我，机器人》，《黑客帝国》等等，真希望自己能在有生之年看到这些电影中所展现出来的AI成为现实，人类也一定会因为AI而不断进步。

二维稳态导热的数值计算主要采用了热平衡法。
用差分法建立节点的热平衡方程，将节点所在的单元体的四个方向传递的热流密度，内热源在单元体产生的热流密度，根据能量守恒的原则建立方程，可以得到每一个节点的离散化代数方程。
进行数值计算的方法是：先设定初值，在根据初值对每一个节点进行迭代可以求得节点的值。
再将初值与新值进行比较，判断迭代的敛散性。
比较常用的迭代方法有两种：Gauss-Seidel法和Jacobi法。
Gaus-Seidel法每次迭代计算，均是使用节点温度的最新值。
Jacobi迭代法每次迭代计算均用上一次迭代计算出的值。
对于一个代数方程组，若选用的迭代方式不合适有可能导致迭代过程发散，而对于常物性导热问题组成差分方程组，每一个方程都选用导出方程的中心节点温度作为迭代变量则迭代一定收敛。

思维导图就是这样一个模拟“神经元”的思维工具，将具象思维和抽象思维结合起来的思维痕迹，通过图像、线条和文字描绘成图，使得左右脑同时运作并进行发散性思考，从而激发出更多的灵感和爆发点。

本文首先介绍了GPS系统组成，在此基础上介绍了其定位的基本原理，然后通过对载体的运动进行动态建模将卡尔曼最优估计理论引入导航定位系统中，解决了滤波器的发散，非线性系统的线性化等一些常见问题，提高了系统的定位精度，并对卡尔曼滤波进行自适应的改进，进一步提高了其精确度和稳定性。
接着讨论了GPS定位的误差源和它们对定位精度的影响，并分析了怎样改进定位性能，并对GPS完整性进行了研究，在对卫星导航系统中现有RAIM算法进行研究的基础上，讨论了故障卫星的探测与分离方法，提出了一种新的有效的探测和分离故障卫星的方法。
文章的最后通过对整个定位过程进行仿真，对比了最小二乘算法和卡尔曼滤波算法的定位、测速精度以及其动态性能，并对所提出的新的RAIM算法进行了仿真，仿真结果表明了该算法的正确性及实用性。

端点效应的抑制主要在两方面:一是采用其他类型的样条函数,这种方式虽然可以在一定程度上抑制端部发散,但其他样条函数的插值性能通常比三次样条差,一般很少采用;二是对信号或其极值向边界点外延拓,这是目前解决端点效应最行之有效的方式。
Huang等针对端点效应提出了在信号两端增加两组“特征波”的办法延拓,近年来国内外也有不少学者对此问题进行了研究。

研究了大功率底发射垂直腔面发射激光器（VCSEL）单管器件光束质量，分析了电流、出光孔径、衬底厚度等因素对M2因子、远场发散角、近场及远场光强分布等的影响。
使用有限元的方法对不同电极及不同氧化孔径时有源区中电流密度的分布进行了计算，为了获得高功率、高光束质量的VCSEL器件，选择氧化孔径为650μm以及P面电极直径为580μm，在对电流进行有效限制的同时实现了有源区中电流密度的均匀分布，从而抑制远场光斑中边模的产生，改善了光束质量。

总结整理的一些测试技术、开发及环境搭建类、人力资源类面试题，从最基本的知识点一步步的到环境搭建，技术支持，各个操作系统以及各种有的没的，面试中碰到过的问题都在里面，有的需要发散思维的可能没有答案，不过这些很简单，随便思考一下就是自己的，因为答案有很多，没法固定，可能就需要大家自己思考一下，总之一句话，软件测试面试中遇到的问题基本都可以在里边找到答案。
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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。

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。