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中国激光
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周炳琨

月刊

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201800

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中国激光/Journal Chinese Journal of LasersCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是我国唯一全面反映激光领域最新成就的专业学报类期刊。主要发表我国在激光、光学、材料应用及激光医学方面卓有成就的科学家的研究论文。涉及领域包括激光器件、新型激光器、非成性光学、激光在材料中的应用、激光及光纤技术在医学中的使用，锁模超短脉冲技术、精密光谱学、强光物理、量子光学、全息技术及光信息处理。
正式出版
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    基于腔内冷却的原子钟分布式腔相移分析

    邓思敏达任伟项静峰吕德胜...
    249-255页
    查看更多>>摘要：分布式腔相移是影响冷原子微波频标频率不确定度的关键因素之一，也是高性能原子钟频率不确定度评估中的重要研究内容。提出了一种基于三维有限元仿真和蒙特卡罗遍历原子技术的分布式腔相移计算方法，分析计算了分布式腔相移对小型化原子钟的影响。结果显示，当Ramsey线宽为10 Hz时，不同原子团温度下分布式腔相移的不确定度均优于2×10-16。因此该小型化原子频标方案的长期稳定度不会受到分布式腔相移的影响，在小型化原子钟中长期性能方面具有显著的优势。该计算方法还可以推广至结构复杂的矩形腔、环形腔以及原位探测微波腔等，对于分析原子钟分布式腔相移和优化微波腔设计具有重要的应用价值。

    冷原子频标频率不确定度分布式腔相移频率稳定度

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    频率分解双支特征提取的多光谱图像压缩网络

    徐德枭孔繁锵王坤方煦...
    256-263页
    查看更多>>摘要：多光谱图像压缩的核心挑战在于去除空间和光谱冗余。近期端到端的深度学习模型在这一任务上显示出良好的压缩性能。由于人眼对不同频率信息的敏感程度不同，且不同频率信息特征在压缩时的重要性也不同，多数基于学习的方法会忽略图像本身的信息，直接从特征层面训练学习。因此提出一种基于频率分解双支特征提取多光谱图像压缩网络。在编码端，通过卷积网络将多光谱图像分解为高低频数据分别输入压缩网络。在网络中采用特征提取模块提取空间信息和谱间信息的特征表示。然后利用嵌入超先验熵编码模型的变分自编码器将空谱特征压缩成码流。解码端与编码端是对称结构，采用与编码端相反的操作生成重构图像。实验结果表明，此方法与现有压缩算法在多个评估指标下比较，具有更优的压缩性能。

    多光谱图像压缩变分自编码器频率分解空谱特征提取卷积神经网络

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    大视场多尺度非接触光声智能缺陷检测算法

    陈冀景皮一涵庞逸轩张浩...
    264-276页
    查看更多>>摘要：为对倒装芯片在制备过程中产生的不同尺寸的缺陷进行大视场精准检测，本文提出了基于非相干式非接触光声显微镜(NINC-PAM)的大视场多尺度智能缺陷检测算法。搭建了 NINC-PAM系统并开发了大视场光机联合扫描技术。基于此，提出了针对倒装芯片制备缺陷的Chip-YOLO多尺度缺陷检测算法。该算法优化了原始的YOLOv8，先后引入小目标检测(SOD)层、大型分离卷积注意力(LSKA)模块以及重参数化广义特征金字塔网络(RepGFPN)。横向对比以及消融实验结果展示了 Chip-YOLO对不同尺寸缺陷高达60。1％的平均检测精度。不仅如此，所提算法还实现了在23s内对倒装芯片样品中超过1 mm×1 mm的大视场多尺度剥离缺陷的检测。性能统计结果展示了 Chip-YOLO相比于其他一、二阶段算法更精准、更快速的缺陷检测性能，证明了该算法有望为在线检测倒装芯片缺陷提供技术方案。

    光声显微镜缺陷检测算法倒装芯片大视场多尺度

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    长波LD直接泵浦全光纤激光器实现6kW输出

    王鹏杨明烨吴函烁叶云...
    277-278页
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    1185nm级联拉曼光纤激光器实现1.3kW激光输出

    郝修路黄善旻付敏范晨晨...
    279-280页
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