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    这就是新型的光学机械——笼式结构出现的原始动力应运而生。新一代的光学机械出现——笼式结构德国Linos公司在1960年前后提出了笼式结构的雏形，命名为Microbench，于1990年推向市场，如图5所示。图5Linos的固定光轴高度40mmLinos的Microbench的基本理念：光轴是以光学平台为基准。从图5中可以发现，系统中的元件利用机械加工的精度，保证了同轴，是有基准系统的。2000年以前，Linos公司在市场中都是一枝独秀，非常受欢迎。但是Linos的笼式结构也有其局限性：这种结构的光轴高度只有40mm，用户在使用该结构时，会受到限制。在欧洲的光电展上作者了解到，有很多用户和Linos公司工作人员反映过光轴高度40mm过低的问题，包括作者本人也是反映了多次。需求是大的创新动力，美国Thorlabs（索雷博）公司在2000年以后推出了自己的笼式结构，使用支杆把系统调整到用户所需要的高度，如图6。图6索雷博解决光轴高度的方案索雷博的这一方案立即受到客户青睐，并一步步占领了欧美市场，推出了更多系统。图7Linos的解决方案（光轴高度提高到100mm）2008年左右，Linos公司推出了100mm光轴高度的解决方案，如图7所示。他们通过使用一根80mm以上的螺栓固定，然而该方案却没有得到用户认可。北京光学定位仪器公司，位姿科技（上海）有限公司；门头沟区的光学定位联系电话

    如果说人类的历史进步教会了我们什么的话，那就是真正的阶段性进展都不是来源于单一的技术突破，而是由同期的各种因素相互促成的。比如1760年，始于英国的工业**就是由蒸汽动力的出现、铁矿产量的提升以及代机械工具的开发和使用等多重因素构成的。同样，20世纪70年代初的PC**也是微处理、存储器、软件编程等技术端口共同发展的结果。现在，迈入2018年的我们也正处于一场新**的风口浪尖。这场**或将改变全球每一组织、每一行业以及每一项公共服务。没错，这场**就是属于人工智能的**。我相信，2018年，人工智能将开始成为主流，并无处不在地影响我们的生活，为我们带来新的、有意义的改变。人工智能:其实已经有65年的历史了人工智能其实并不是一个新概念。事实上，早在1950年，计算机先驱艾伦·图灵就提出过一个的问题：“机器也能思考吗？”但直到6年后的1956年，“人工智能”这个词才被使用。到，经历了将近70年的努力和探索，人类终于把AI从一个概念发展到能真正进入大家生活的技术现实。当下，有三种创新趋势正在积极推动人工智能的加速发展和应用：首先是大数据。式增长的移动互联网、智能设备以及物联网无时无刻不在为世界生成新的数据。

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    因此采用仿真计算方式获取实际工程的定位效果。构建如下态势:目标舰干舷+桥楼有效高度为20m,浮标高度为m,浮标对目标探测距离约12km,母船分别释放不同数量浮标,浮标正多边形布置,孔径(浮标与相邻近浮标的距离)均为1000m,目标在浮标阵附近做正方形运动,目标初距8km,处于浮标阵正北方向,航向90°,速度18kn,当目标距浮标阵中心距离大于12km时,目标右转向90°进行机动如图5所示。图5多光学浮标联合定位仿真场景图光学浮标测量周期为5s,浮标探测误差一倍均方差为°,流速Vflow=1kn,流向角αflow服从均值和0°,方差为20°的正态分布,船长Ls=120m,以120s为测量窗口对目标进行滑窗非线性小二乘滤波,不同数量(3~5)浮标定位仿真结果如图6~图8所示。图63浮标联合定位结果仿真效果图图74浮标联合定位结果仿真效果图图85浮标联合定位结果仿真效果图在方位测量随机误差一定的条件下,影响光学定位的主要因素有光学对焦模糊(测量误差°,光学对焦模糊为1~5倍目标长度)、无线自组织网络时间误差(广播时间误差s)、浮标自身定位误差(2阶原点距为20m),分别分析上述各因素对目标定位的影响,各因素的选取按照实际测量设备的性能选取。

    也带来了在人工智能芯片、GPU数据库、人工智能DevOps工具以及能够在企业中部署数据科学和机器学习的平台上的巨大机遇，以及大量资金。2)机器学习和人工智能在人工智能研究领域，这无疑是疯狂的一年，从AlphaZero的威力到新技术发布的惊人速度——生成对抗网络的新形式，替代型的递归神经网络，GeoffHinton的新胶囊网络。像NIPS这样的人工智能会议已经吸引了8000人，每天都有成千上万的学术论文提交。与此同时，对AGI的追求仍然难以捉摸，这也许是值得谢天谢地的事儿。目前人们对人工智能的兴奋和恐惧，大部分源于2012年以来令人印象深刻的深度学习表现，但在人工智能研究领域中，有一种情绪在人们中日益弥漫开来：“接下来怎么办?”因为有些人质疑深度学习的基础(反向传播)，而其他一些人希望能够超越他们所认为的“蛮力”方法(大量数据、大量算力)，或许更倾向于采用更多基于神经科学的方法。在人工智能研究领域，许多人非但不担心机器人主宰世界，反而担心，该领域持续的过度可能终会让人失望，并导致另一个人工智能核冬天的到来。然而，在人工智能研究之外，我们正处于一波深度学习在现实世界中的部署和应用浪潮的开端。

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    一、引言计算机辅助设计技术早已应用到镜头的光学设计当中，镜头的结构设计也有一些计算机辅助设计软件，但是由于结构设计的多样性或专业性强或要昂贵平台支持而使用不便。光学镜头的结构设计要求各个光学零件准确定位和合理固定，保证镜头的光学性能。对于照相物镜、显微物镜、望远物镜、目镜等大多数非变焦、光轴成直线的镜头来说，其基本结构由透镜、压圈、镜筒、隔圈组成。只要对这些结构作自动设计，就能省去许多费事的构思和繁琐的计算。以自动设计得到基本结构为基础，就不难修改成为所要求的特殊结构，例如镜筒与机壳的连接结构。本文介绍的光学镜头基本结构计算机辅助设计是基于广泛应用的AutoCAD平台和采用人机交互式操作，用AutoLISP语言进行参数化和模块化设计，通用性好且简单易行。二、镜头结构分类常用光学镜头诸如望远物镜、显微物镜、照相物镜和目镜，基本结构包括四个部分：透镜、隔圈、镜筒、压圈。隔圈结构类型比较多，它受前后透镜直径和通光孔径的大小差别影响较大，也受其它结构要素影响。隔圈结构类型如图1所示。镜筒结构大体可以分为两类：直筒式和台阶式。压圈的结构形式包括外螺纹压圈和内螺纹压圈，在实际应用中大多采用外螺纹压圈。河北光学定位医疗仪器设备价格，可以咨询位姿科技（上海）有限公司；江苏光学定位

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    医用光学传感器是传感器中的重要成员。本文对光电倍增管、光纤和CCD这三种医学常用的新型光学传感器以及它们在医学诊断中的应用情况加以简要介绍。从它们的科学性和实用性可以表明医用光学传感器广阔的发展前景。医用传感器是医学测量仪器的环节，是医学仪器与人体直接耦合关键的器件。可以说，它在从定性医学走向定量医学发展过程中起到了重要的作用。光学传感器是从物理传感器中发展起来的，而在其与医学相结合的应用方面更有待于进一步完善和推广。光学传感器是将光信号转换成电信号的器件，它的突出优点是：速度快、灵敏度高、结构简单以及由于具有很强的抗干扰能力而形成的高可靠性。1.光电倍增管光电倍增管主要用于放射医学的测量仪器。它是根据光电效应原理制成的，属于外光电效应器件，其内部有一个易于发生光电效应的阴极、一个阳极和若干个中间电极（通常为7～11个，它们的电势一个比一个高约100V左右）。γ射线射到荧光体，且使其产生荧光，荧光通过光敏层、反射体等，收集发射到阴极上并能够打出一些光电子，其数量与光强度成正比。这些光电子经过中间电极的加速和逐级增加二次电子后，落到阳极上的二次电子比阴极发射的光电子增加了几百万倍。门头沟区的光学定位联系电话

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