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通过机器学习3D光束成型的机器学习检索复杂的传输矩阵
摘要 - 使用多模纤维用于越来越多的应用，例如光电信，内窥镜成像或激光束成型，这是一个上升趋势，这些应用需要了解纤维特性。在本文中，我们提出了一种新方法，用于从一组没有干涉测量的斑点输出模式中学习多模光纤的复杂传输矩阵。在第一步中，我们的方法找到了一个模型，可以预测多模纤维远端相干光束的强度模式。在第二步中，通过在远场中使用一些额外的强度图像来改进该模型，从而预测了实际的3D复合场，而无需使用参考光束，就可以预测离开多模纤维。我们的两步方法通过标准的50µm核直径踏板纤维在数值和实验上进行了验证，该纤维在1064nm时指导高达140 LP模式。在实验上，使用验证集，我们在近场和远场的纤维输出处获得了预测和真实斑点图像之间的相似性和98.5％的相似性，证明了检索到的复杂传输矩阵的准确性。最后，我们成功地在两个平面中同时证明了图像的投影，以证明复杂场塑造的证明。索引术语 - 机器学习，多模纤维，复杂传输矩阵，无参考方法，可变形镜
向不特定对象发布A股可转换公司债券之上市保荐书
复旦微电是一家从事超大规模集成电路的设计、开发、测试，并为客户提供系统解决方案的专业公司。公司目前建立了健全安全与识别芯片、非扩散芯片、智能电表芯片、FPGA芯片和集成电路测试服务等产品线，产品广泛涉及金融、社会保障、防伪溯源、网络通讯、家电设备、汽车电子、工业控制、信号处理、数据中心、人工智能等领域。
附表2 - 服务A.服务规格
提供者领先的多塞特郡医疗保健期为01/04/2023（V1 01/04/2013 - 31/03/2023）审查日期，应每2年审查此服务规范，除非新的指导或立法要求审查任何审查，否则审查要求很快任何审查。人口需要1.1国家/地方环境和证据基础，超声心动图是一种可用于诊断和监测各种心脏病的成像。它还可以分析血液通过心脏及其周围结构的流动。超声心动图可以帮助检测心肌梗塞，心力衰竭，心肌病，心内膜炎，心瓣膜病和先天性心脏病的损害。在2018/2019年，前大流行病显示1,315,853个超声心动图已完成，比上一年增加了5％。在大流行期间的数字显着下降，但预计总体上会增加，尤其是随着心血管疾病的增长和衰老的人口增长。可以在此处找到有关心脏超声心动图的广泛指南：https：//www.bsecho.org/public/public/public/education/protocation/protocols-and-guidelines.aspx对心力衰竭患者的特定指南https://www.nice.org.uk/guidance/qs9/chapter/quality-statement-1-diarosis-by-a---心瓣疾病患者的特定指南
IRIS服务计划：服务授权
作为制定虹膜服务计划的核心要素，参与者的计划将包含与计划开发过程中所选的需求和服务直接相关的服务授权。服务授权包含服务的所有相关信息和适用的提供商，这对于确保提供服务的服务是必要的。在参与者的服务计划中指示服务授权的持续时间和目的，应反映当前的服务需求和实际服务条款。
边缘平衡：快速服务或无服务
图2。(a-c) UV-vis absorption spectra (Absorbance axis on left) and emission spectra (photoluminescence = PL axis on right) of commercial or recrystallized pure compounds 2,3-DAP (commercial), 2,7-DAP, (recrystallized), and MQA (commercial) shown as solid blue and red curves, compared to the byproducts from our synthesis captured in the low molecular mass （<500 da）透析液（点缀蓝色和红色曲线），也与参考文献中CD的光谱进行了比较。[13]（虚线黑色曲线）。完全匹配了2,3-DAP和MQA光谱（<2％），而2,7-DAP由于原始透析液中存在额外的杂质而在低吸光度下显示出很小的差异（请参阅表S1）。我们的P-，O-和M-CD的吸收光谱和发射光谱如图6，具有完全不同的吸收和发射最大值和形状。