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专利名称
农业 化学；冶金 建筑 机械工程 区域搜索
主分类
A 农业
B 作业；运输
C 化学；冶金
D 纺织；造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于棱锥波前传感器的超记忆梯度迭代波前相位复原方法-CN202310514487.4在审
  • 王胜千;曹颖慧 - 中国科学院光电技术研究所
  • 2023-05-09 - 2023-08-04 - G01J9/00
  • 本发明涉及一种基于棱锥波前传感器的超记忆梯度迭代波前相位复原方法。棱锥波前传感器具有对大气湍流主要影响的低频成分探测灵敏度高、探测空间采样率可调、探测动态范围易于调整等优点。为了获得高角分辨力和强集光能力，地基天文望远镜正处在超大口径的开发建造趋势中，这导致畸变相位复原的计算负荷进一步增加，对于需要同时顾及波前重构实时性、波前重构质量的相位复原算法提出新的挑战。基于此，本发明提出一种基于棱锥波前传感器的超记忆梯度迭代相位复原方法，可以充分利用多个梯度信息来计算下一个迭代点，同时对内存的要求较低，未来在应对极大口径望远镜带来的大规模相位复原求解问题，具有一定的优势。
  • 基于棱锥传感器记忆梯度迭代波前相位复原方法
  • [发明专利]一种基于人工神经网络的棱锥波前传感器波前重构方法-CN202310404779.2在审
  • 王胜千;曹颖慧 - 中国科学院光电技术研究所
  • 2023-04-17 - 2023-06-23 - G01J9/00
  • 本发明涉及一种基于人工神经网络的棱锥波前传感器波前重构方法。棱锥波前传感器与夏克—哈特曼波前传感器相比，具有采样率可调，灵敏度高，空间混叠鲁棒性强，适合弱光探测应用等优势。传统的棱锥波前传感器波前重构算法拟合非线性能力较弱，导致提升重构精度受限。深度学习的内核是人工神经网络具备以任意精度来逼近非线性函数的能力，且可以有效学习物理光学过程，非常适合应用解决棱锥非线性波前重构问题。基于此，本发明提出一种基于人工神经网络的棱锥波前传感器波前重构方法，使用基于U‑Net的改进神经网络架构拟合棱锥波前传感器的非线性输入输出关系，可以有效提高噪声鲁棒性以及重构精度。
  • 一种基于人工神经网络棱锥传感器波前重构方法
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  • 共 3 条
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