郭鹏星 1,2游正容 1,2侯维刚 1,2,*郭磊 1,2
作者单位
摘要
1 重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆 400065
2 重庆邮电大学智能通信与网络安全研究院,重庆 400065
提出了一种渐进式训练方案来重新配置马赫-曾德尔干涉仪(MZI)前馈光学神经网络(ONN)的相移,从而对抗MZI的相位误差和分束器误差,提高识别准确率。为了验证所提方案,利用Neuroptica Python仿真平台搭建了3层MZI-ONN结构,并在考虑到MZI相位误差和分束器误差的情况下,利用Iris和MNIST数据集验证了所提方案的有效性。仿真结果表明:在Iris数据集下,对于3层4×4 MZI-ONN结构,所提方案的识别准确率能够提升64.15百分点;在MNIST数据集下,对于4×4、6×6、8×8和16×16规模的MZI-ONN,所提方案的识别准确率能够提升2.00~37.00百分点。所提方案极大地提高了MZI-ONN的抗误差性能,有助于未来大规模、高准确率MZI-ONN的实现。
光计算 马赫-曾德尔干涉仪 光学神经网络 相位误差 分束器误差 渐进式训练 抗误差 
光学学报
2024, 44(7): 0720001
作者单位
摘要
1 北京科技大学 自动化学院,北京 100083
2 罗克韦尔自动化(中国)有限公司 LCS部门,北京 100005
为解决自动化生产线实训线下课程实验硬件套数不足、实验时长和场地受限等问题,提升教学质量,设计了一种基于PLCSIM Advanced和Simulink的自动化生产线仿真实训平台。该仿真平台以实训设备为依托,使用Simulink搭建被控对象仿真模型,在PLCSIM Advanced仿真控制器中编写控制算法,通过应用程序接口(application programming interface,API)通信实现对象模型与控制器间数据的实时交换和仿真。以纸张张力控制设备为例,介绍了仿真实训平台搭建和实施过程。实践教学表明,该仿真平台提高了自动化生产线实训课程的教学成效,激发了学生实践学习的兴趣,提升了学生发现、解决复杂工程问题的能力,让学生深刻体会到团队合作和有效沟通的重要性。
自动化生产线实训 仿真平台 张力控制系统 人机交互界面 PLCSIM Advanced Simulink automation production line training simulation platform tension control system HMI PLCSIM Advanced Simulink 
实验科学与技术
2024, 22(1): 37
Author Affiliations
Abstract
1 School of Information Science and Engineering (ISE), Shandong University, Qingdao 266200, China
2 Neumem Co., Ltd, Hefei 230093, China
3 Key Laboratory of Microelectronic Devices and Integrated Technology, Institute of Microelectronics of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100084, China
4 Institute of Industrial Science, The University of Tokyo, Tokyo, Japan
With the rapid development of machine learning, the demand for high-efficient computing becomes more and more urgent. To break the bottleneck of the traditional Von Neumann architecture, computing-in-memory (CIM) has attracted increasing attention in recent years. In this work, to provide a feasible CIM solution for the large-scale neural networks (NN) requiring continuous weight updating in online training, a flash-based computing-in-memory with high endurance (109 cycles) and ultra-fast programming speed is investigated. On the one hand, the proposed programming scheme of channel hot electron injection (CHEI) and hot hole injection (HHI) demonstrate high linearity, symmetric potentiation, and a depression process, which help to improve the training speed and accuracy. On the other hand, the low-damage programming scheme and memory window (MW) optimizations can suppress cell degradation effectively with improved computing accuracy. Even after 109 cycles, the leakage current (Ioff) of cells remains sub-10pA, ensuring the large-scale computing ability of memory. Further characterizations are done on read disturb to demonstrate its robust reliabilities. By processing CIFAR-10 tasks, it is evident that ~90% accuracy can be achieved after 109 cycles in both ResNet50 and VGG16 NN. Our results suggest that flash-based CIM has great potential to overcome the limitations of traditional Von Neumann architectures and enable high-performance NN online training, which pave the way for further development of artificial intelligence (AI) accelerators.
NOR flash memory computing-in-memory endurance neural network online training 
Journal of Semiconductors
2024, 45(1): 012301
作者单位
摘要
河南工业大学 电气工程学院,郑州,450000
针对工科院校当前实验教学中普遍存在的学生实践能力不高、学习兴趣匮乏等问题,贝加莱实验室激励学生进行自我赋能,激发学生学习兴趣,赋能授权给学生更多学习权利,攫取多学科融合知识技能,全面提升专业素养和创新能力,培养他们迅速成长为符合时代需要的新工科创新人才。该文将赋能授权理论的思想引入贝加莱实验室教学改革过程中,探讨了以“学”为中心,学生自我赋能、自主学习、自我教学的教学方式。实践证明,通过应用赋能授权的创新教学方式,学生的学习主动性明显提高,教学效果大大改善,在各类学科竞赛、考研就业中表现优异,为培养新工科专业人才提供了新思路。
赋能授权 兴趣班 新工科 人才培养 empowerment interest class new engineering talent training 
实验科学与技术
2023, 21(6): 135
作者单位
摘要
1 中科技术物理苏州研究院,江苏 苏州215000
2 中科技术物理苏州研究院,江苏 苏州215000中国科学院上海技术物理研究所,上海200083中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,上海200083
大量的训练样本可有效缓解模型过拟合,从而提高分类效果。在初始标记样本较少的情况下,开展借助不同尺度的同质区快速扩增大量高精度训练样本的实验,并利用初始标记样本和扩增样本训练支持向量机(Support Vector Machine, SVM)分类器,实现对高光谱数据的有效分类。该方法在Pavia University、Salinas和Indian Pines三种高光谱数据上均能获得大量高精度的训练样本,分类精度分别达到99%、99%和97%以上。实验结果表明,扩增的大量伪标签样本可以有效训练SVM分类器,提高分类效果。
高光谱影像 半监督分类 多尺度同质区 训练样本扩增 图像分割 支持向量机 hyperspectral image semi-supervised classification multi-scale homogeneous regions training sample amplification image segmentation SVM 
红外
2023, 44(5): 0032
Author Affiliations
Abstract
1 Centre Lasers Intenses et Applications (CELIA), Université de Bordeaux–CNRS–CEA, Talence cedex, France
2 ENEA, Fusion and Technology for Nuclear Safety and Security Department, C.R. Frascati, Frascati, Italy
3 AWE, Aldermaston, Reading, UK
4 Centre for Inertial Fusion Studies, Blackett Laboratory, Imperial College London, London, UK
5 Istituto Nazionale di Ottica, Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR-INO), Pisa, Italy
6 ETSIAE Universidad Politecnica de Madrid, Madrid, Spain
7 GSI-Helmholtzzentrum für Schwerionenforschung GmbH, Darmstadt, Germany
8 Laboratoire pour l’Utilisation des Lasers Intenses (LULI), CNRS–Ecole Polytechnique, Palaiseau cedex, France
9 ALP, Le Barp, France and CEA/DAM Île de France, Bruyères le Châtel, Arpajon cedex, France
10 Instituto Fusión Nuclear “Guillermo Velarde” (IFN-GV), Universidad Politecnica de Madrid, Madrid, Spain
11 Central Laser Facility, STFC Rutherford Appleton Laboratory, Harwell Oxford, Oxfordshire, UK
12 Institute of Plasma Physics and Lasers, University Research and Innovation Centre, Hellenic Mediterranean University, Rethymno, Crete, Greece
13 Department of Electronic Engineering, School of Engineering, Hellenic Mediterranean University, Chania, Crete, Greece
14 Extreme Light Infrastructure ERIC, ELI-Beamlines Facility, Dolní Břežany, Czech Republic
15 Centro de Laseres Pulsados (CLPU), Parque Cientifico, Villamayor, Salamanca, Spain
The recent achievement of fusion ignition with laser-driven technologies at the National Ignition Facility sets a historic accomplishment in fusion energy research. This accomplishment paves the way for using laser inertial fusion as a viable approach for future energy production. Europe has a unique opportunity to empower research in this field internationally, and the scientific community is eager to engage in this journey. We propose establishing a European programme on inertial-fusion energy with the mission to demonstrate laser-driven ignition in the direct-drive scheme and to develop pathway technologies for the commercial fusion reactor. The proposed roadmap is based on four complementary axes: (i) the physics of laser–plasma interaction and burning plasmas; (ii) high-energy high repetition rate laser technology; (iii) fusion reactor technology and materials; and (iv) reinforcement of the laser fusion community by international education and training programmes. We foresee collaboration with universities, research centres and industry and establishing joint activities with the private sector involved in laser fusion. This project aims to stimulate a broad range of high-profile industrial developments in laser, plasma and radiation technologies along with the expected high-level socio-economic impact.
education and training fusion reactor technology high-energy laser high repetition rate laser inertial confinement fusion laser–plasma interaction public–private partnership radiation resistant materials 
High Power Laser Science and Engineering
2023, 11(6): 06000e83
作者单位
摘要
1 北京师范大学 人工智能学院, 北京 100875
2 济南大学 信息科学与技术学院, 山东 济南 250002
为了解决脉冲星识别研究局限在常规分类算法的视野中而缺乏针对性的问题, 文章针对脉冲星数据集的特点, 挖掘其内在特征与其他研究领域的关联性, 发现了脉冲星数据与长尾分布之间存在的联系, 探求脉冲星数据与长尾分布的特征一致性, 首次将脉冲星数据分布看作长尾分布的一种特例。并从长尾视觉识别视角中的优化训练策略角度出发, 提出了一种基于解耦训练策略的脉冲星识别算法。算法采用解耦训练策略, 在操作上简捷高效, 具备更强的可移植性。经过数据集的验证, 算法能有效改善决策边界, 在HTRU_bands和HTRU_ints数据集的召回率相较于对比方法分别提升了11.8%和13%, 是一种性价比较高的有效识别算法。
脉冲星识别算法 长尾分布 解耦训练 pulsar recognition algorithm long-tail distribution decoupling training 
光学技术
2023, 49(6): 680
作者单位
摘要
海军航空大学航空基础学院, 山东 烟台 264000
飞行动作识别对飞行训练质量评估、提升飞行员的驾驶技术具有重要意义。在飞行动作序列数据中, 某时刻飞行状态数据及该状态对应的某些飞参数据对飞行动作识别有非常重要的贡献, 但传统的注意力机制只关注上层状态特征的贡献值, 而忽略了下层特征的影响。为有效提取飞参数据的关键特征表示, 提出聚焦注意力(FA)机制, 扩展了传统注意力机制, 进一步聚焦注意力, 学习其下层特征对上层的贡献。同时, 本研究将FA机制扩展到BiLSTM网络中, 提出FA-BiLSTM网络模型, 该模型不仅重点关注飞行动作序列中关键时刻的飞行状态数据, 还可学习该飞行状态中关键的飞参数据。实验表明, 该方法有效提升了飞行动作识别的准确率, 加权平均准确率达到了94%。
飞行动作 聚焦注意力 飞行训练 飞参数据 注意力机制 flight action focus attention flight training flight parameter data attention mechanism 
电光与控制
2023, 30(6): 89
作者单位
摘要
暨南大学 环境学院,广州 511443
随着现代高校“双一流”建设的逐步深入,大型仪器共享平台的广泛、灵活应用将成为科研工作的一大助力,而仪器使用培训则是大型仪器共享平台可持续发展的重要基础。在信息化教学快速发展的背景下,依托智慧教学工具“雨课堂”创建仪器“线上课堂”培训新模式,可弥补大型仪器现有培训模式的不足。以总有机碳分析仪为例,探究如何创建大型仪器使用培训新模式,并详细诠释了新型培训模式对培训与学习过程产生的改变。经验证,建立大型仪器培训新模式既能提高仪器的运作效率,又能培养学生的综合创新能力,还能服务于“双一流”高校的高水平学科建设与人才培养。
大型仪器 培训新模式 雨课堂 总有机碳分析仪 large-scale instrument new training model rain classroom total organic carbon analyzer 
实验科学与技术
2023, 21(5): 111
作者单位
摘要
天津职业大学,天津 300410
教材是人才培养的重要载体,当前高职视光专业类教材的不适应性问题愈加凸显,基于此,眼视光技术专业群以“岗课赛证创”育人模式为路径,以助力“三全”育人、辐射大众的爱眼科普教育为目标,打造标准引领、资源支撑的“育训普”眼视光领域教材体系,服务人才培养和全民视觉健康。
育训普 三维度 校企合作 标准引领 资源支撑 education, training and popularization three dimensions school-enterprise cooperation standard guidance resource support 
玻璃搪瓷与眼镜
2023, 51(3): 35

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