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进入智能时代，摄像机将从“看得见”迈入到“看得深”、“看得懂”、“能预见”的多维智能感知视界。相比较传统摄像机因软硬件绑定而产生的应用局限性，华为推出软件定义摄像机理念，明确三大核心标准暨拥有专业AI芯片、开放的摄像机OS、开放的算法和应用生态，华为采用智能算法与硬件底座分离的设计理念，在硬件底座算力充足的情况，通过对摄像机前端算法的不断在线迭代与自主学习实现一次硬件投资、全生命周期内算法可持续成长。软件架构开放，汇聚生态伙伴优秀算法，实现普惠AI；开放的硬件架构，可以接入各类感知终端；为客户持续创造社会价值与商业价值。 MVB（MachineVisionBenchmark）是机器视觉图像质量评价体系，从场景适应度与识别准确度两个方面对“给机器看”的图像质量进行评价，划分6个质量指标进行分析，包括清晰度、噪声、对比度、亮度、色彩还原、色彩饱和度，给出各单项的质量评价及与整体质量的相关度，用于指导图像调优。 SuperColor低照全彩成像技术是好望三大根技术之一，作为图像根技术，打造全天候极致图像体验。SuperColor作为好望的图像根技术，依托“墨子”系列镜头、“烛龙”系列Sensor、ISP算力换图像等黑科技，打造全天候极致图像体验，让人看更舒适、让机器看的更准。目前好望软件定义摄像机已有多款应用了SuperColor技术。 面对多变的需求，海量的信息和数据，AI算力成为智能视觉产品的一大重要基础，华为软件定义摄像机（Software-DefinedCamera，简称SDC）以超强算力AI芯片加持打造X、M、C、D四大系列，通过不同算力，加载不同算法，以服务于多样的智能化需求。 •X系列：超强算力AI芯片加持，以全算法合集，多算法加载，打造智能新高度 •M系列：适配单一场景智能化专业需求，打造专业级AI产品，同时支持软件定义架构，实现算法可按需定义 •C系列：轻算力，轻智能，解决不同场景下的基础智能需求 •D系列：主打分销市场，打造面向千行百业的普惠AI的系列化产品 全息感知 开放架构，多维感知，在不同场景下，助力客户快速择优上线智能新应用，智能图像识别技术，自动识别逆光、低照度、雨雾、人物、车辆等不同场景，自主调整摄像机参数，帮助客户获得最佳的图像质量，确保关键信息不丢失。同时通过“生态仓”设计，实现与物联传感器的生态互联，构建全息感知的入口。 全时智能 全时可用，持续成长，依托于专业AI芯的超强算力，用算力换图像，实现全天候的极致高清体验和智能感知，同时，专业AI芯使能自主学习能力，让SDC在交通、平安城市、园区等各类应用场景中持续优化，越用越聪明。 全景协同 按需定义，协同共享，华为充分考虑不同客户、不同场景下的摄像机智能化需求，SDC支持算法应用商城，算法可在线加载更新，具备算法持续演进能力。产品算力充足，实现1个智能摄像机带动周边N个普通摄像机智能升级，实现多目摄像机的多镜头的智能协同，有效提升企业效率。

本书对车削加工物理仿真关键技术及其试验研究进行了较为系统的阐述, 特别针对柔性工件车削加工进行了深入分析, 内容包括: 加工过程振动的仿真研究, 加工过程稳定性分析及其试验, 尺寸误差建模及其试验等。

 随着激光技术的不断发展，超快超强激光可以在飞秒的时间尺度（1飞秒=10-15 秒）内作用于电子使电子产生约0.1纳米（1纳米=10-9米）量级的空间位移。利用超短超强激光脉冲，人们将可以实现分子尺度下的电子位置的超快及超高精度的位置控制。然而现有的探测技术，却无法实现对电子如此微小位移的精确测量。隧道扫描显微镜（STM）利用的电子量子隧穿信号能以0.1纳米的横向和0.01纳米的纵向分辨率对静止的原子进行成像，却无法对运动中的电子进行成像。光电子显微镜（PEEM）成像系统虽然可以测量运动电子的位置，但是其最好的分辨率仅能达到约3纳米，无法在0.1纳米的尺度进行位移测量。日前，该团队利用强场电离中的时间双缝干涉图样，提出对电子在激光脉冲下的微小位移进行了测量的新方案，该方案的分辨率可达0.01纳米。为了测量电子在超短脉冲作用下的位移，他们把导致电子位移的超短脉冲置于两束较长反向旋转的圆偏振光之间。两束反旋向的圆偏振光先后分别电离电子，构成时间上的电子波包双缝干涉，这在电子动量谱中产生涡旋结构。在没有中间的超短脉冲时，该涡旋结构角向是均匀分布的。当中间加入了一束任意的被测超短脉冲，它将作用于前一圆偏光电离的电子使之产生微小位移，这个微小位移使得电子波包获得一个额外相位，从而导致先后两个电子波包的干涉结构在角方向产生了非均匀性。他们提出通过测量这个非均匀的角向分布，可以准确地提取出电子在超短脉冲作用下产生的亚纳米量级的微小位移。他们的方案对激光的焦斑效应以及两束圆偏振光的相位抖动具有很好的抗干扰能力。左图：新方案示意图；右图：测量方案给出的理论预测结果。 理论提出并在实验上实现了对椭圆偏振强激光椭偏率的原位测量新方案。他们利用两束其它参数相同而旋向相反的椭偏光来电离惰性气体氙（Xe）原子，强场电离得到的电子阈上电离谱和单电离离子总产率谱敏感地依赖于两束光脉冲之间的延时。这些能谱和产率随延时的周期性调制，能够准确反映一个光学周期之中椭圆偏振光的电场强度的最小和最大值间的比值，因此可以用来准确提取每一束椭偏光的椭偏率。研究表明，这一椭偏率测量方案在很大的激光参数范围内普遍适用，这一工作在准确表征超快强激光场的性质方面迈出了重要一步，将对强场物理研究中精细操控原子分子内的超快过程起到重要推动作用。

针对我国沿岸封闭海湾自净能力弱和滩涂、水体等典型生境退化严重的实际，建立基于“驱动力-压力-状态-影响-响应( DPSIR)”框架模型的封闭海湾生境退化综合诊断技术，确定其生境退化的主导因素；开发基于有限元技术的浅海水动力模型（SHYFEM）、充分利用潮、余流的稀释、输运能力降低湾内污染物积累的物理修复关键技术和综合利用盐土植物、大型藻类、贝类和多毛类改善水质和滩涂底质的生物修复关键技术，建立“海岸-滩涂-浅海”一体化的生境修复示范区，编制相关技术标准；以 DPSIR 框架模型为指导，提出封闭海湾典型退化生境的修复策略和对目标海湾（三沙湾）生境有针对性的、切实可行的修复技术方案，重点解决封闭海湾因积累性污染引起的生境退化问题。为提高我国封闭海湾生态环境保护与修复能力，保障沿海经济社会又好又快发展，提供技术支撑和决策咨询。

生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布，以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地，他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数，即张量网络的张量元，可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习，最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点：它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数，还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外，与传统的基于统计物理的生成模型（例如玻尔兹曼机）相比，玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力，从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想，是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力，意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外，这类模型在量子信息处理，量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来，最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机，从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行，向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱

发现由人为活动产生的气溶胶可显著抑制华南四月中尺度对流系统的发生频次，进而显著减少降水，并阐释了其物理机制。此发现解释了近40年来华南四月降水减少的原因。 研究团队首先分

产品详细介绍    苏威尔物理数字化实验室：3900元/套，包含：数据采集器、电压传感器、电流传感器、微电流传感器、温度传感器、压强传感器、位移传感器、磁场传感器、声音传感器、力传感器、光电门传感器。另有光强传感器、加速度传感器、G-M传感器、电荷传感器、快速温度传感器等和实验平台可选配。