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期刊信息/Journal information
光电子·激光
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巴恩旭

月刊

1005-0086

baenxu@public.tpt.tj.cn；　baenxu@263.net

022-23679707

300191

天津市南开区红旗南路263号

光电子·激光/Journal Journal of Optoelectronics·LaserCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊为专业技术性刊物。报道光电子、激光技术领域的研究成果，内容包括新型光电子器件、装置和材料、光电控制和检测、光存贮和光电信息处理、通讯和光纤应用技术光电集成技术、光计算和光学神经网络、激光加工和激光应用、光电生物医学等方面。
正式出版
收录年代

    新型二氢杨梅素掺杂双光子材料的合成及其微结构制备

    余玲燕沙旭明朱久军陶卫东...
    529-535页
    查看更多>>摘要：传统医疗器械在使用时表面形成的细菌生物膜,容易引起感染并导致发病率增加.为此提出了利用飞秒激光双光子聚合(two-photon polymerization,TPP)技术在掺有二氢杨梅素(dihydro-myricetin,DMY)的双光子材料中制备"筒仓"形抑菌微结构.本文中,通过电子圆二色光谱(elec-tronic circulardichroism,ECD)分析确定了双光子材料中DMY的成功掺入,同时对比确定了掺有DMY的双光子材料最佳加工参数范围:打印速度为10-100 μm/s,激光功率为18.1-90.0 mW.然后,制备了高度为30 μm的"筒仓"形抑菌微结构,并通过增加微结构轮廓扫描次数来强化抑菌微结构的稳定性.该研究结果对高杀菌率微结构的制备和进一步发展具有重要的借鉴意义.

    双光子材料双光子聚合(TPP)微纳米制造二氢杨梅素(DMY)

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    面向混沌激光熵源的安全随机数提取

    李瑞敏李璞蔡强王冰洁...
    536-542页
    查看更多>>摘要：基于混沌激光的随机数发生器可以实现大量高速的真随机数产生.然而,受随机数产生过程中引入的额外技术噪声影响,原始随机数无法提供真随机性.为了从信息论的角度实现安全随机数的产生,必须定量评估熵源产生的随机性.本文中通过实验搭建基于混沌激光的随机数产生装置,使用条件最小熵评估原始随机数中可提取的真随机性.同时,通过更换不同的器件讨论关键参数对原始随机性的影响.在原始随机数的后处理提取过程中使用信息论可证安全的Toeplitz提取器,最终实现了安全随机数的产生.

    光通信安全随机数条件最小熵混沌激光随机性信息论

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    基于密集连接和特征消冗网络的零水印方法

    何灵强骆挺李黎何周燕...
    543-553页
    查看更多>>摘要：针对鲁棒水印不可见性和鲁棒性的矛盾,提出了一种基于密集连接和特征消冗网络(dense connection and redundant feature elimination network,DCRFEN et)的零水印方法.首先,为了 抵抗不同图像攻击,设计密集连接模块,即从不同卷积层提取浅层和深层图像的鲁棒特征.同时,为了增强零水印的唯一性,结合特征间权重学习与特征内权重学习设计特征消冗模块,从而消除冗余特征以及增强图像的有效特征.其次,融合有效特征与鲁棒特征,生成图像特征图,并进行抗攻击训练.最后,基于训练的DCRFENet,将特征图进行分块,比较分块均值与块内每一特征值的大小构造零水印.实验结果表明,在CIFAR10、COCO、VOC数据集上抵抗单一攻击的平均比特误差率(bit error rate,BER)均低于0.03.此外,与现有方法相比,提出的零水印方法对训练的攻击、非训练的攻击以及混合攻击均具有较好的鲁棒性.

    零水印唯一性鲁棒性密集连接特征消冗

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    基于TW3-C RUS法的骨龄评估方法研究

    谷静孙启雷张明选
    554-560页
    查看更多>>摘要：经典TW3-C RUS(Tanner and Whitehouse 3-Chinese RUS)法将手骨的关键骨骺区域严格划分为9个等级,未充分考虑骨骺发育的连续性,导致骨龄评估存在一定误差.针对该问题,本文提出一种基于TW3-CRUS法的改进骨龄评估方法.采用阈值法的思想,动态选择网络模型输出的前N个等级概率值,并将前N个概率值作为权值计算手骨的加权得分,降低由于手骨单一等级判定引起的误差.针对网络模型冗余问题,采用跨阶段局部网络(cross stage partial network,CSP-Net)轻量化深度残差网络(residual network 50,Resnext50).实验表明,改进后的方法对男性骨龄评估的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)为0.4214岁,女性MAE为0.412 8岁,相比于经典TW3-CRUS法,骨龄评估准确率有明显提升.轻量化后的网络模型参数量为46.28 MB,相比Resnext50网络模型有明显降低.

    骨龄评估TW3-CRUS卷积神经网络模型轻量化

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