物理网本文的Tensorflow实施：我们提供实验数据以进行演示和快速演示。
引用文献：王菲，姚明cha，王海超，孟柳，吉安卡洛·佩德里尼，沃尔夫冈·奥斯坦，乔治·巴巴斯塔斯蒂和国海司徒。
使用未经训练的神经网络进行相位成像。
轻科学学报9，77（2020）。
需求python3.6张量流1.9.0matplotlib3.1.3numpy的1.18.1枕头7.1.2摘要迄今为止，为光学计算成像（CI）提出的大多数神经网络都采用监督训练策略，因此需要大量训练来优化其权重和偏差。
在许多实际应用中，在许多小时的数据采集中，除了环境和系统稳定性的要求外，不可能获得足够数量的地面真实图像进行训练。
在这里，我们建议通过将代表图像形成过程的完整物理模型合并到常规的深度神经网络中来克服此限制。
最终的增强型物理深度神经网络（PhysenNet）的最大优势在于，无需事先培

为实现基于Placido盘的角膜地形图仪中图像的有效采集,根据人眼角膜的特点以及所选用的CCD面阵参数,设计了一套对称式消色差物镜及准直照明透镜系统。
利用初级像差理论及PW法计算成像镜头的初始结构,根据近轴光线追迹公式计算准直照明透镜参数,利用Zemax光学软件进行系统优化。
成像镜头结构由2组4片镜片组成,有效焦距为20mm,后工作距离为19.2mm,相对孔径为1/3,全视场角为8°,光学总长控制在20mm以内。
在镜头分辨率66lp·mm－1处,所有视场的调制传递函数值均大于0.3,全视场畸变量小于0.5%。
该系统具有整体结构简单、紧凑、易加工、成本低、成像质量好等特点,其性能很好地满足了整机的要求。

为了校正机载共形光学窗口引入的随观察视角变化的动态像差,提出基于计算成像的共形光学系统像差校正方法。
通过建立非相干成像系统模型,给出波前编码系统消除共形光学窗口动态像差的原理和成像过程,阐明基于计算成像的共形光学系统的设计原则和掩模板的优化流程,利用倾斜边缘法定量分析该系统的传递能力。
实验结果表明,通过计算成像的方法可以校正机载共形光学系统的动态像差,并且无需加入复杂的校正器件,该系统具有结构简单和稳定性强的优点。

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。