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无标题 - 大学太空计划
得益于花见温室中现有的设施，国际空间站 (ISA) 现已成功合成在火星上种植树木所需的营养物质。2040 年代初，ISA 发射了两艘太空探测器，分别是 EcoMaru-1 和 EcoMaru-2，EcoMaru-2 上还搭载了一个着陆模块。EcoMaru-2 上的第一个自给式温室设计不适合管理由于火星大规模沙尘暴而产生的尘埃堆积。另一方面，EcoMaru-2 也遭遇了山体滑坡，影响了其太阳能电池板。此外，山体滑坡还撕裂了温室的外壳。一个月后，EcoMaru-1 与 EcoMaru-2 以及地球的任务控制中心失去联系。两年前，EcoMaru-3 发射升空。任务成功，机上的探测器建造了火星第一座温室花见的主要结构。火星造林项目源自国际空间站上开发的水培法。由于看到了在零重力环境和人工气候下种植植物的积极成果，国际绿化火星计划获得批准。2030 年，三颗探测器——赤化成号、青化成号和绿化成号——登陆乌托邦平原陨石坑，这一里程碑引发了火星拟定技术的发展。这些探测器对这颗红色星球进行了 8 年的调查，并确定了进行植物研究的可行性。探测器到达火星十多年后，即 2040 年，两面探测器将火星土壤样本送回地球。在地球本土，在国际空间站的空间实验室里，天体生物学家弗洛雷斯将水培太空农业技术融入基质中，成功种植了金合欢树和松树。一组科学家在会议室里观察乌托邦平原陨石坑的全息图。农学家工程师 Fuentes 表示：“借助我们的营养监测系统和 Flores 博士的水培太空农业技术，我们可以开始树木的繁殖。我们需要一颗轻型卫星，但要足够强大，能够运送种子和水。”Zenin 博士指着屏幕上的图表说道。Rivera 博士非常激动，她询问 ISA 何时会向 Akai-Sakura 任务发出录取通知书。Satoru 教授倾身说道：“还有三天。”我们不要忘记着陆系统，载荷必须保持完好，探测车必须到达所需的准确位置。
获取CS2的非线性光学透射参数...
摘要 ：在线性介质中，折射率和吸收系数与光的强度无关，光的频率在介质中不会改变，频率仅取决于光源，重叠原理适用，光和光不能被控制（不会发生光子-光子相互作用）。在非线性环境中；折射率取决于光的强度，频率变化，重叠原理不适用，光可以通过光控制。非线性光学有许多应用，这些应用每天都变得越来越普遍。其中一些应用是光开关，全息图，激光物理，光通信。这些差异可以通过激光脉冲的形状及其与理论形式的偏差来解释，这通常很难确定。影响材料非线性参数测量精度的另一个因素是激光功率测量的不确定性和聚焦光束的腰部尺寸，与高斯分布的偏差，所研究材料的不均匀性等。线性是介质的属性，而不是光的属性。在没有非线性光学物质（空的空间）的情况下，无法观察到它。通过改变介质的性质，光会导致穿过该介质的光的性质发生变化，甚至是其自身的性质。高功率光源在穿过其所经过的材料时可能具有不同的能量（频率）值。如果施加的外部电场（E）的值足够大（使用高能强度光），则偏振矢量也将包括非线性效应。CS 2 被对非线性光学感兴趣的科学家接受为非线性测量的标准测试材料。CS 2 的一些应用是熏蒸、杀虫剂、溶剂、制造、健康影响。关键词：光学、激光、非线性光学、测量技术、Z 扫描、机械工程。简介纳米技术的改进和具有特定性质的新纳米材料的创造导致越来越需要研究新创造材料的光学特性的非线性。光学材料（包括有机材料）的非线性折射和非线性吸收对于使用强大激光源的系统中光学元件的运行至关重要。激光技术的发展和改进要求提高材料光学非线性研究过程的准确性和自动化程度。在实践中，有一些方法用于研究一种或另一种非线性效应。这些方法之一 Z 扫描方法特别适合同时研究与材料介电导率相关的两种非线性效应：非线性吸收和非线性折射。目前已使用两种改进方法：用于研究光学非线性吸收的开孔径 Z 扫描方法和用于研究材料非线性折射的闭孔径 Z 扫描方法。有机非线性光学领域为基础研究和技术应用提供了许多令人兴奋的机会。与微电子和基因工程等其他高科技领域一样，科学和技术可以预期会共享重要的相互作用，其中一个方面的进步可以促进另一个方面的进步
使用机器学习的HSRP数字板检测-IJRPR
在过去五年中，使用机器学习技术对高安全性登记板（HSRP）的检测和认可取得了相当大的势头，这是在深度学习进步的推动下，尤其是卷积神经网络（CNNS）。这些模型已被证明有效地识别字母数字模式并处理与HSRP相关的复杂性，例如不同的字体，设计和安全功能。在2019年，Li等人。在CNN中引入了专门用于车辆登记板检测的CNN中的使用。通过将模型的注意力集中在数字板的关键区域上，它们的方法提高了结果的准确性和解释性。这项研究在应对复杂的HSRP设计带来的挑战方面至关重要，该设计通常包括全息图和水印。基于注意力的方法使该模型忽略了无关紧要的背景信息，而是专注于板块的重要细节[1]。Uddin等人解决了HSRP检测域中标记的数据有限的问题。在2020年，使用了转移学习技术。通过在大规模数据集上微调预训练的模型，然后将其调整为HSRP识别的特定任务，它们在速度和准确性方面都有显着提高。他们的研究还探讨了数据扩展等技术，以增强模型的概括能力，当时应用于不同的HSRP格式[2]。在2021年，Shah等人。此方法对于处理监视录像中通常遇到的模糊或扭曲的图像特别有用[3]。引入了多分辨率CNN体系结构，以改善在不同条件下（例如不同的图像分辨率，角度和环境因素）的HSRP检测。他们的方法使网络可以在多个尺度上处理图像，从而改善了鲁棒性，尤其是在现实情况下，可以从不同角度或在弱光条件下捕获板。在2022年，Patel和Rao开发了一种混合系统，将CNN与光学特征识别（OCR）技术相结合，用于检测和识别HSRPS。他们的方法利用CNN来定位和检测板，而OCR则被用来读取板上的字母数字字符。这种集成导致对HSRP的检测和识别更加准确，尤其是在安全特征或字体显着变化的情况下[4]。Kumar等。 （2023）的重点是克服缺乏大规模数据集对HSRP检测所带来的挑战。 他们的研究介绍了新型的数据增强技术和合成数据集生成，其中人为生成的HSRP图像用于训练CNN模型。 这种方法不仅扩展了数据集，还扩展了Kumar等。（2023）的重点是克服缺乏大规模数据集对HSRP检测所带来的挑战。他们的研究介绍了新型的数据增强技术和合成数据集生成，其中人为生成的HSRP图像用于训练CNN模型。这种方法不仅扩展了数据集，还扩展了