神经形态计算发展现状与展望

神经形态计算是一个包含硬件开发、软件支持、生物模型,三者不可以缺一的研究。其终极目标之一是模仿生物结构来实现电子脑以期达到人工智能。这种仿生学方法创造了高度连接的合成神经元和突触,它们可用于神经科学理论建模,并解决具有挑战性的机器学习问题。

中文文字的计算

中文文字是世界上最古老、使用最广泛的文字,语义丰富,而且可与计算机完美地结合.文字计算可以也应该应用中文文字,以便获得更广泛的应用价值.模糊逻辑为中文文字的形式化提供了一种有效的方法.现在是开展中文文字计算研究的大好时机,并能为投资者提供巨大商机.

非均匀等离子体覆盖下目标流场的透射特性研究

分析等离子体对电磁波的透射特性时,一般可以对等离子体鞘套进行分层处理,根据各层的媒质特性大致确定测控信号相位和幅度的变化,该方法通常只能处理空间结构分布相对简单的媒质,无法精确地分析复杂绕流流场。针对覆盖于目标的非均匀等离子体鞘套,采用色散媒质的时域有限差分方法较为准确地计算和分析了等离子体鞘套对不同频段测控信号的透射特性的影响。该方法具有计算精度高、可移植性强等优点;同时,所得到的数值分析结果对实际工程应用有一定的参考价值。

汉字的科学化

汉字具有悠久的历史,在漫长的发展过程中,汉字与中国历史文化产生了难以分割的关系,承载着丰富的民族文化信息。在全球化、信息化的时代语境下,汉字形体结构复杂、同音字多、汉字数量比较多等特点使得汉字教学成为汉语国际教育的瓶颈:同时汉字在信息处理方面存在诸多不便。当下汉字的科学化研究能对推动国家与民族的振兴和中国传统文化的现代化产生重要影响,应得到更多的关注与支持。

时间反转镜像技术在微波致热超声成像系统中的应用

论证了不同生物组织对微波能的吸收分布与微波致热声源分布的比例关系,然后将基于伪谱时域方法的时间反转镜像技术用于微波致热超声扫描成像系统中.仿真表明,在很低的信噪比和模型参数存在随机变化的情况下,基于伪谱时域方法的时间反转镜像结果仍然具有良好的成像对比度和成像分辨率.

基于压缩感知算法的无透镜数字全息成像研究

无透镜数字全息计算成像可以实现大视场高分辨率三维成像,但面临成像分辨率低和信噪比差的问题。为此,构建了基于衍射传输的无透镜压缩数字全息成像模型,开发了基于全变分正则化约束和两步迭代收缩阈值的优化算法,抑制了全息重建的二阶项噪声与孪生像噪声,并在重建模型中引入滤波层,提高了三维图像的重建信噪比。同时,提出了基于有效抗混叠区域的压缩全息分块并行重建算法,提升了压缩数字全息重建效率。建立了基于双角度照明的压缩数字全息成像模型,提高了三维成像的轴向分辨能力。基于上述算法,在多层掩模版和粒子流场上实现了大视场无透镜显微成像。

压缩成像技术的应用与挑战

概述了压缩成像的发展历史和研究现状。从边际成本的角度分析了压缩成像在不同电磁谱波段上的应用特点,指出压缩成像系统需要综合考虑特定应用场景下的器件成本和计算成本等因素设计采样模型和恢复算法。从全光函数的角度,介绍了利用压缩成像技术实现不同维度数据压缩采样的案例,分析了压缩成像技术的优势。探讨了压缩成像技术在理论突破和应用上面临的挑战,表明高稳定性和系统兼容性的压缩感知系统设计是压缩成像大规模应用面临的一个难题。