此图说明了如何实现这一点。当目标 (A) 首次进入雷达波束 (1) 时,开始记录每个发射脉冲的反向散射回波。随着平台继续向前移动,在目标处于波束内的整个时间内,记录每个脉冲的目标回波。一段时间后,目标离开雷达波束视野 (2) 的点决定了模拟或合成天线 (B) 的长度。远距离目标的波束最宽,照射时间会比近距离物体更长。波束宽度的扩大,加上地面距离增加时目标在波束内的时间增加,相互平衡,使得整个扫描带的分辨率保持不变。这种在整个成像带上实现均匀、精细方位角分辨率的方法称为合成孔径
该图说明了如何实现这一点。当目标 (A) 首次进入雷达波束 (1) 时,开始记录每个发射脉冲的反向散射回波。随着平台继续向前移动,在目标处于波束内的整个时间内,记录每个脉冲的目标回波。一段时间后,目标离开雷达波束视野 (2) 的点决定了模拟或合成天线 (B) 的长度。远距离目标的波束最宽,照射时间会比近距离物体更长。随着地面距离的增加,波束宽度的扩大,加上目标在波束内的时间增加,相互平衡,从而使整个扫描带的分辨率保持不变。这种在整个成像扫描带上实现均匀、精细的方位角分辨率的方法称为合成孔径
该图说明了如何实现这一点。当目标 (A) 首次进入雷达波束 (1) 时,开始记录每个发射脉冲的反向散射回波。随着平台继续向前移动,在目标处于波束内的整个时间内,记录每个脉冲的目标回波。一段时间后,目标离开雷达波束视野 (2) 的点决定了模拟或合成天线 (B) 的长度。远距离目标的波束最宽,照射时间会比近距离物体更长。随着地面距离的增加,波束宽度的扩大,加上目标在波束内的时间增加,相互平衡,从而使整个扫描带的分辨率保持不变。这种在整个成像扫描带上实现均匀、精细的方位角分辨率的方法称为合成孔径
该图说明了如何实现这一点。当目标 (A) 首次进入雷达波束 (1) 时,开始记录每个发射脉冲的反向散射回波。随着平台继续向前移动,在目标处于波束内的整个时间内,记录每个脉冲的目标回波。一段时间后,目标离开雷达波束视野 (2) 的点决定了模拟或合成天线 (B) 的长度。远距离目标的波束最宽,照射时间会比近距离物体更长。随着地面距离的增加,波束宽度的扩大,加上目标在波束内的时间增加,相互平衡,从而使整个扫描带的分辨率保持不变。这种在整个成像扫描带上实现均匀、精细的方位角分辨率的方法称为合成孔径
Qubit读数是任何量子信息处理器中必不可少的元素。在这项工作中,我们在实验中证明了transmon和Polarmon模式之间的非扰动交叉kerr耦合底,该模式可以改善量子非态度(QND)读数,用于超导速度。新机制使用与分散近似中的标准QND量子读数相同的实验技术,但由于其非扰动性质,它最大化了速度,单发忠诚度和读取的QND属性。此外,它可以最大程度地减少不需要的衰减通道的影响,例如purcell效应。我们观察到短50 ns脉冲的单次读数保真度为97.4%,并且对长度测量脉冲的QND度为99%,并具有重复的单发读数。
©2015 Penerbit Utm出版社。保留的所有权利1.0简介时间标记发生器用于触发单声,SCR,IGBT,GTO,CRT的扫流电压等[1]。使用比较器,集成器和剪子生成正弦波输入的时间标记。比较器中的方波输出应用于RC系列电路的输入。如果串联电路的时间常数小于正弦波输入的时间段t,则RC网络充当积分器。因此,积分器的输出是一系列正脉冲和负脉冲。这一系列的脉冲应用于剥离的负脉冲的剪子电路,然后最终输出是阳性脉冲的火车,确保持续时间与输入正弦信号的时间段等于时间t。通常,该电路很容易使用操作放大器(op-
我们考虑了经受连贯驱动器的非线性损耗谐振器的光子晶格,该系统记得其拓扑阶段。最初,该系统在拓扑上是微不足道的。应用额外的相干脉冲后,强度会增加,从而调节系统中的耦合,然后诱导拓扑相变。但是,当脉冲的效果消失时,系统不会返回到微不足道的阶段。相反,它记住拓扑阶段并保持其在脉冲应用过程中获得的拓扑。脉冲可以用作触发拓扑模式的放大的开关。我们进一步表明,扩增发生在不同的频率以及与脉冲的位置不同的位置,表明频率转换和强度转移。我们的工作对于触发主动拓扑光子设备的不同功能很有用。
•遵循脉冲RF系统•E-/X射线脉冲的火车•最大。= 2.700每火车/27.000/s•电子能量:8.5 - 17.5 GEV•光子能量:0.26-> 25 keV•脉冲持续时间:2 - 100 fs
摘要近年来,极端紫外线和软X射线自由电子激光(FEL)发育的一种重要趋势是外部激光器使用播种,旨在提高产生的脉冲的相干性和稳定性。高增益谐波生成播种技术是在费米首次实施的,并提供了较高的相干性以及强度和波长稳定性,可与台式超快激光相当。在费米(Fermi),种子激光器具有另一个非常重要的功能:它是泵 - 探针实验中使用的外部激光脉冲的来源,允许一个人实现记录的时正时正时抖动。本文介绍了单一和双重效率方案中费米种子激光的设计,性能和操作模式。此外,还提供了计划的升级,以应对升级到具有回声的谐波生成模式的挑战。
摘要:过去十年,深度神经网络在各个领域取得了巨大成功。然而,深度神经网络在能源消耗、数据要求和高计算成本方面非常耗费资源。随着现实世界中对机器自主性的需求日益增加,例如自动驾驶汽车、无人机和协作机器人,人们积极研究在这些应用中利用深度神经网络。在这些应用中,由于需要实时响应和有限的能源供应,能源和计算效率尤为重要。最近,生物学上合理的脉冲神经网络为这些以前不可行的应用提供了一个有希望的解决方案。脉冲神经网络旨在弥合神经科学和机器学习之间的差距,使用生物学上真实的神经元模型来进行计算。由于脉冲神经网络在功能上与生物神经网络相似,因此它可以包含生物学中发现的稀疏性,并且与时间代码高度兼容。我们在本项工作中的贡献是:(i)我们对生物神经元理论进行了全面回顾;(ii)我们介绍了神经科学中研究过的各种现有的基于脉冲的神经元模型;(iii)我们详细介绍了突触模型;(iv)我们对人工神经网络进行了回顾;(v)我们提供了有关如何训练基于脉冲的神经元模型的详细指导;(vi)我们修改了现有的基于脉冲的神经元框架,这些框架已被开发用于支持实现脉冲神经网络;(vii)最后,我们介绍了计算机视觉和机器人领域中现有的脉冲神经网络应用。本文最后讨论了未来的观点。