傅里叶叠层显微成像(FPM)是一种能够重建宽视场和高分辨率图像的新型成像技术。传统的FPM重建算法计算成本高,重建高质量的图像需要较大的图像采集量,这些缺点使得传统重建算法的成像性能和效率较低。因此,提出一种基于深度学习的傅里叶叠层显微成像的神经网络模型,对图像进行低分辨率到高分辨率的端到端映射,有效提高成像性能和效率。首先,借助菱形采样方法进行图像采集,加速低分辨图片采集过程。其次,结合残差结构、密集连接以及通道注意力机制等模块,拓展网络深度、挖掘有用特征,增强网络模型的表达能力和泛化能力。然后,使用子像素卷积进行高效地上采样,恢复高清图像。最后,采用主观和客观的评价方法对重建结果进行评估。结果显示,本文提出的网络模型对比传统重建算法重构效果更优,且降低了计算复杂度,平均重建时间更短。同时,在保证图像重建效果不变的情况下,低分辨率图像的采集数量比传统算法减少了约一半。

采用直流反应磁控溅射法在氧化铟锡（ITO）玻璃上溅射一层掺氧含量为30%的氧化钨薄膜（WO_x），并在此基础上溅射了掺氧含量不同的氧化钽薄膜（TaO_x）.利用X射线衍射仪以及能谱仪对氧化钽薄膜的物相结构以及元素的相对变化量进行了分析，使用扫描电子显微分析了薄膜的表面形貌，采用紫外分光光度计与电化学工作站配合测量薄膜的透射率，对薄膜的电致变色性能进行了研究.结果表明：所溅射的氧化钽薄膜均为非晶态结构，随着掺氧含量的增加，薄膜氧含量越接近71.4%，薄膜对氧化钨的保护性能呈现下降趋势，并在氧含量为70.08%时得到对氧化钨的最优保护性能，此时电致变色薄膜着色响应时间为21 s.添加氧化钽薄膜减少了电致变色薄膜的开关峰值电流与泄漏电流，使得器件的充电容量保持稳定，循环稳定性能得到提升.

采用射频磁控共溅射与高真空退火相结合的方法, 分别在单晶硅片和光学石英玻璃片上制备了GaAs/SiO₂纳米晶镶嵌薄膜样品。 激光拉曼光谱的测量结果表明, 退火态样品;400℃, 60 min 的拉曼光谱特征峰呈现宽化和红移, 红移量为9.5 cm-1, 对应薄膜中GaAs纳米晶粒平均粒径约为3 nm。 样品的室温吸收光谱测量结果表明, 由于受量子限域效应的主导作用, 与GaAs块状单晶相比, 样品光学吸收边呈现出明显的蓝移, 蓝移量为1.78 eV, 而且在吸收光谱上还出现了若干可分辨的吸收峰。