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杂志样刊和正刊区别为发行方式不同、录用方式不同和发行时间不同。
一、发行方式不同
杂志样刊：一般都只会打印两三本，然后在更改，看看效果如何，再次修改。等全改好之后，就是现在所见的杂志了。
正刊：文章被正式评审录用，不用反复修改观看效果，然后排队发表。
二、录用方式不同
杂志样刊：杂志样刊都是经过反复更改之后，反复订正，最后才被录用的。
正刊：正刊是正式被评审录用，不用反复的修改。
三、发行时间不同
杂志样刊：杂志样刊需要多重筛选，所以时间相比较长。
正刊：正刊都是审核通过的，所以发行时间相对较短。
实时流体模拟是计算机图形学中的另一个热点问题.为了真实地描述流动现象,许多研究者不得不求解复杂的运动方程,如纳维-斯托克斯方程组(Navier-Stokes equations,简称NSEs).然而,NSEs的求解相当耗时,对时间步长极为敏感,易导致结果发散.直到几年前,Stam[4]在计算机图形学领域中引入半拉格朗日算法,才使得实时流体计算成为可能.该方法允许采用较大的时间步长,同时保持良好的稳定性.虽然这种方法的计算精度不能满足工程上的应用,但能捕获流体运动的基本特征,满足很好的视觉效果.所以,计算机图形学界逐渐开始广泛应用该方法来模拟流动现象[5 9].为了更进一步加速求解,人们开始利用GPU的并行性和可编程性来求解偏微分方程(partial differential equations,简称PDEs)[10 13].但是,由于目前GPU上缺乏像CPU那样的灵活性,编程也不如在CPU上那样容易,所以大多数研究者只是集中在二维问题域.而且,对于边界条件的处理过于简单,以至于很难满足实际问题的需要. 本文的贡献在于:在GPU上采用半拉格朗日方法来求解三维NSEs,且保证GPU能够处理任意复杂的边界条件,整个计算与场景的几何复杂度无关.对于中等规模的问题,整个模拟和显示能够实时进行,充分利用了GPU的并行性以加速计算. 为了能够处理任意障碍物形成的复杂边界,我们结合模板缓冲对三维场景进行剪切操作,形成一系列实心的剖切截面,以构成整个流动边界.我们将整个三维计算域离散成一组切片,并将这组切片平铺到一个二维空间,所以这组切面也被组织成一幅二维纹理.这样,通过将障碍物信息转化到图像空间,使得整个流体计算与场景几何复杂度无关.我们根据障碍物的位置信息将体素划分为不同的类型,并利用像素程序生成偏移坐标,然后在偏移坐标的基础上,根据边界条件形成边界修改因子,从而使得该方法能够处理任意的内部边界条件,比文献[11]的方法更为通用.另外,为了充分利用像素处理的并行性,我们将相似的变量组织在一起,压缩到纹元的4个颜色通道,以减少绘制的次数,达到性能提升的目的.而在绘制方面,由于流体为半透明的物质,所以本文采用光线投射的思路,直接在GPU上利用像素程序进行积分运算计算出光的衰减,然后通过基于GPU的颜色融合以获得着色效果. 1 相关工作 为了模拟烟雾中的湍流现象,文献[14]采用分解的方法将湍流风场分成确定分量和随机分量两部分.其中,确定分量用来模拟风场的大尺度行为,采用几种常见的风的形态进行叠加,而随机分量则采用Kolmogorov频谱来模拟小尺度行为.为了更精确地描述流体的运动,Foster等人[15]采用直接数值模拟来求解流体方程,用以模拟水面形态以及漂浮物体的运动.但由于这种方法采用显式格式,要求时间步长很小,否则整个计算不收敛.为了在保证计算稳定的情况下能够获取较大的时间步长,Stam[4]采用半拉格朗日法来求解NSEs.但半拉格朗日方法的数值耗散很严重,因此,在文献[6]中引入一个漩涡约束因子(vorticity confinement)以弥补耗散,从而得到很好的烟雾视觉效果.文献[5,7]采用该方法来求解level-set方程以模拟复杂流体表面.在模拟火焰的过程中,文献[9]对于气态燃料和气态生成物分别采用了类似的处理方法.同样,文献[8]中为了模拟大尺度烟的效果,在二维平面570 Journal of Software 软件学报 , , March 2006 上采用半拉格朗日法来求解NSEs,三维上尺度上则只采用Kolmogorov频谱来增加细节. 随着GPU的发展,特别是可编程性和实时绘制语言的普及,很多人利用GPU提供的并行性,将它作为流处理器来做一些通用计算方面的工作,甚至用来求解有限差分方程组.2001年,Rumpf等人[16]利用图形硬件提供的多纹理操作和图像子集函数来求解传热和各向异性扩散有限单元方程,以实现图像处理的功能.2002年,文献[17]采用LBM(lattice Boltzmann method)来模拟流动效果.通过将粒子包合成纹理,将Boltzmann方程组映射到光栅化和帧缓冲操作上,采用Register Combiner实现整个计算.Harris等人[18]通过Register Combiner结合Texture Shader来求解CML(coupled map lattice)问题,从而实现交互的对流扩散模拟. 从2003年开始,Krüger等人[13]利用像素编程,在基本代数运算的基础上实现了共轭梯度法和高斯-赛德尔迭代法,从而更进一步地求解2D波动方程和不可压NSEs;Bolz等人[10]则实现了基于像素编程的稀疏非结构化矩阵的共轭梯度法和多重网格法,以求解流体运动方程;Goodnight等人[12]在GPU上应用多重网格算法求解边界值问题;Harris等人[11]则基于像素程序对云彩的运动方程进行求解来得到动画效果;文献[19]给出了一个采用Cg实现的流体简单效果的模拟;Batty等人[20]在GPU采用共轭梯度法来模拟流体运动. 2 基于GPU的三维流动模拟 为了模拟流动现象,计算流体力学领域(CFD)的众多研究者已经做了大量的工作.但在计算机图形学领域,目前主要是针对不可压的无粘低速流动现象模拟,以满足电影特效或者游戏特效的需要,如烟,火,云彩,流水等[5 9,11].这里也只是针对不可压的无粘低速流动现象而言. 流体运动方程 整个流体运动方程主要由两部分构成:一是连续性方程;另一个是动量方程. 0u =r(1) rfpuvuuturrrr+ + = 2)(/ (2) r这里,为速度矢量,v为动力粘性系数,urf为外部施加的作用力,p为压强. 为了表现流动效果,引入密度ρ和温度T两个标量.本文不仅考虑其自身的扩散效果,也考虑计算速度场所带来的对流效应. 2()tukSρρρρ = + +rρ (3) 2()TTtuTkTST = + +r(4) 为了能快速模拟,我们采用半拉格朗日算法求解上述方程.更多关于半拉格朗日算法的细节可以参考文献[4].整个计算与我们在二维问题上的计算方法[28]类似. 由于温度和密度会导致速度发生变化,所以将其影响以浮力的形式[6,8,9,28]传递给速度场. yTTyfambbuoyrrr)( + =βαρ (5) 这里,为向上的矢量方向,即(0,1,0),Tyramb为周围环境的温度,α和β分别用来控制密度和温度的影响程度. 为了密度半拉格朗日方法的数值耗散,我们引入漩涡约束因子来增加流动的细节,以外力的形式传递给速 度场(conffhn)εω=×rrr.这里,uω= ×rr,||/|||n|ωω= rrr,ε用来控制加入到流场中细小尺度细节的量,h为空间 步长,以确保加入的漩涡约束是合理的. 计算纹理准备 为了加速偏微分方程组的求解,我们将整个计算映射到GPU上来完成.文献[20]将拉普拉斯算子重新组织成7幅纹理.与其不同的是,我们直接将整个计算域组织成纹理[11],利用像素程序在pbuffer中计算整个NSEs. 在离散整个三维计算域的时候,首先确定出需要计算的整个场景的包围盒.如图1(a)所示,沿某根坐标轴对整个包围盒切片操作,每个切片为一个二维数组,即二维纹理,这样,每个体素就代表一个节点.为了计算方便,我们采用两套网格来表示主要变量,包括速度,密度和温度.这样,通过时刻t的状态量,计算出时刻t+1的状态量,柳有权 等:基于GPU带有复杂边界的三维实时流体模拟 571 然后交换.由于在压强泊松方程和扩散方程的计算过程中需要迭代计算,而在GPU上,像素程序对纹理不能同时进行读写操作,所以迭代方法受到很大的限制,目前有雅可比迭代法[11],共轭梯度法[10,13,20]以及红黑高斯-赛德尔法[11,12].在本文中只要求满足视觉效果,所以只需设定固定的迭代次数,而没有像文献[12]那样迭代直至收敛.如果需要,我们可以类似地采用硬件支持的occlusion query特征来进行收敛条件的判断.共轭梯度法需要进行矢量削减[10,13]的运算,需将数据从GPU返回给主内存,所以虽然该法整体收敛快,但单次迭代的效率不如雅可比迭代法;而红黑高斯-赛德尔法也需要两遍绘制才能完成一次迭代.故此,我们仍然选择雅可比迭代法.该方法不仅更简单,而且单次迭代的效率较高[3]. 尽管我们可以像以前的方法[22]那样将某个标量和速度变量(3个分量)压缩到纹元的RGBA这4个颜色通道以减少绘制的次数,但由于目前在我们使用的硬件上,像素程序尚只支持一个输出,所以当要求的变量多出4个时,不可避免地需要较多的绘制操作来完成整个变量的求解.但即使这样,我们仍可将密度和温度变量的求解压缩到一起,以减少绘制的次数.这样,我们首先计算整个速度场,然后再计算标量,最后利用密度场和温度场用来绘制流动的效果[6]. 由于整个计算域是三维的,而GPU对于三维纹理的读写操作很慢,如果采用一系列二维切片的方式,则对应一个切片就需要一遍绘制过程,这样,需要多遍绘制才能完成整个计算域的一次迭代计算.为了避免性能的损失,尽可能地减少状态量的改变和绘制句柄的反复切换,我们采用与Harris等人[11]类似的方法,即将整个三维的计算域平铺到一个二维域上,如图1(b)所示.但与文献[11]方法不同的是,我们预计算一幅二维索引纹理包含该切片的前后两个切片的位置,而不是一个简单的一维查找表纹理,这样,避免在像素程序中重新对每一个像素点进行定位计算,提高了整个模拟的运算效率. (a) 3D texture (b) Flat 3D texture (a) 三维纹理 (b) 平铺二维纹理 Flat 3D texture 图1 平铺三维纹理yzx 边界生成 对于实际问题而言,任意边界条件的处理至关重要.边界条件的不同使得各个问题不同,也才能体现出丰富多彩的流动效果.对于三维问题域来说,尽管我们可以像文献[23]那样在CPU上很容易地实现边界条件的处理,但那样每迭代一次,我们就需要将数据从GPU通过AGP通道读回到主内存进行边界处理,而这个过程很耗时,而且不得不在CPU上进行边界的判断以确定每个体素是否被障碍物占据,这无疑也十分耗时.由于主要计算是在GPU上进行的,所以希望边界条件的处理同样在GPU上完成.但目前GPU远不如CPU的操作灵活,为此我们提出一种新的方法,将所有的计算包括边界处理都放在GPU上完成,保证了整个计算的效率. 目前,我们使用的GPU上像素程序尚不支持分支和循环操作.所以,我们预先在图像空间生成边界障碍物图像,用这个障碍物图像来生成每个体素的偏移纹理;然后,根据边界条件生成主要变量(如速度,压强等)的修正因子.这里,采用两个像素程序就可以完成整个初始化的过程,这样就在GPU上完成了边界条件的处理,避免了GPU和CPU之间的频繁通信,加速了整个计算过程.图2给出了整个初始化的过程,在第节中将详细展开. 572 Journal of Software 软件学报 , , March 2006 Boundaries3D ScenePosition offsets(c)(b)(a)Actual offsets(d)Velocity factor(e) The whole initialization procedure 图2 初始化过程 文献[24]采用深度剥离的方式来体素化整个场景,以生成LBM的动态边界.与此方法不同,我们采用直接体素化的方式,就是将整个场景不断剖切,然后正交投影,在图像空间形成障碍物图.但由于整个场景由几何面片构成,单纯的剖切操作会出现一些空洞的区域,如图3(b)所示.为了形成实心的剖切截面,我们结合模板缓冲进行剪切,以得到正确的障碍物信息图.由于已将三维计算域转换到二维空间,所以在形成边界图的时候,我们同样将这些边界图组织成一幅纹理集,如图3(c)所示.可以参见文献[25]了解形成实心剖切截面的具体实现过程. (a) The solid model (b) The texture chart with just clipping (c) The capping clipped texture chart (a) 原始几何场景 (b) 单纯剪切操作得到的障碍物纹理图 (c) 实心剖切截面纹理图 Boundary generation with 16 slices along z-axis 图3 边界生成,沿z轴作16次切片 边界条件处理 在得到边界纹理以后,我们就可以根据边界条件对边界上的变量进行修正.任意复杂边界条件的处理对于实际问题的求解至关重要.这个问题在CPU上很容易解决,因为CPU提供了灵活的控制机制,但GPU为了保持高度的并行性而缺乏灵活的控制,所以不得不另辟蹊径.这里提供的方法可以处理任意复杂的边界,并且可以处理用户的任意交互输入的障碍物边界.为了能够适应一般的边界,文献[12]利用模版缓冲将边界值作为状态量模拟的一个扩充.与其不同的是,我们借鉴Foster等人对边界的处理方法[15]对边界进行分类,从而较文献[12]更为灵活,与Harris的方法[11]有些类似.但Harris的方法只能处理四周边界,我们的方法则可以处理任意复杂的内部边界. 通常情况下,边界条件可以分为3类,即Dirichlet边界,Neumann边界和混合型边界,但都可以统一到一个方程: abncφφ+ =r(6) 这里,φ指的是速度,密度,温度和压强等,a,b和c分别代表一定的系数.首先,根据障碍物纹理图将体素划分为障碍物和流体两类(如图3(c)所示),用0或1表示.对于边界条件方程(6)的作用,我们采用一阶精度离散化,这样,边界上节点的值就由其周围的某一个节点来决定.由于方程(6)对法线方向求偏导数,为了在GPU上求解方便,柳有权 等:基于GPU带有复杂边界的三维实时流体模拟 573 我们将任意法线方向简化为28个方向,所以采用式(7)编码的方法只需对每个节点周围的7个节点进行考察就可以求出该节点的类型,从而得出相对方位关系,如图4所示.这样,边界条件就转化为φboundary=dφoffset+e,d和e由方程(6)的具体离散情况来决定,即表示为修正因子纹理. (7) 32)1,,(16)1,,(4),1,(8),1,(2),,1(),,1(64),,(),,('× +×++× +×++× +++×=kjiObstaclekjiObstaclekjiObstaclekjiObstaclekjiObstaclekjiObstaclekjiObstaclekjisTypeNode这里,Obstacle(i,j)即1(被流体占据的节点)或者0(被障碍物占据的节点).由于计算在图像空间进行,所以一旦得到障碍物信息,整个计算就与场景的几何复杂度无关了. Node types yx Relative orientation of voxels 图4 各个体素的相对方位关系 表1给出了整个编码运算的过程与结果.这样,我们将编码的64个结果组织成28个方向,存储到位置偏移纹理中(如图2(c)所示).然后,根据该偏移纹理,结合索引纹理,生成在二维平铺纹理空间的真实偏移(如图2(d)所示).同时,根据边界条件计算出速度修正因子纹理(如图2(e)所示).该过程只需两个像素程序即可完成. Table 1 Code results 表1 编码运算的过程与结果 Relative orientation Binary coding 3D offset Actual offset Velocity modification factor Right 000001 (1,0,0) (1,0) (0, 1, 1) Left 000010 ( 1,0,0) ( 1,0) (0, 1, 1) Bottom 000100 (0, 1,0) (0, 1) ( 1,0, 1) Top 001000 (0,1,0) (0,1) ( 1,0, 1) Front 010000 (0,0,1) (Toffset x,Toffset y) ( 1, 1,0) Back 100000 (0,0, 1) (Toffset z,Toffset w) ( 1, 1,0) Bottom-Right 000101 (1, 1,0) (1, 1) (0,0, 1) Top-Right 001001 (1,1,0) (1,1) (0,0, 1) … … … … … 由于边界条件的处理涉及到速度,压强,密度和温度等变量,我们将为这些变量分别根据系数d和e形成修正因子.在目前的系统中,我们对压强采用Neumann边界条件,即0pn =r.这样,边界上的值等于其相邻节点上的值,所以压强的修正因子一直是1.对于静态的障碍物,我们认为垂直于其表面的节点速度对应分量等于0;而对于非滑移边界,由于障碍物对流体有拖曳力的作用,将边界上的切向速度赋为附近流体节点上对应分量的负数;对于滑移边界,边界上的切向速度则直接赋为附近流体节点上对应分量.这样,根据边界类型既可动态地计算偏移位置,也可以预先计算好,对于当前处于边界上的值,根据偏移位置取出对应的值,结合d和e进行滑移或者非滑移处理后赋予它.对于流体本身和障碍物内部,其纹理偏移均为(0,0,0),即该边界处理的像素程序不改变其节点上的数值.在本文中,我们对速度变量只考虑了非滑移边界条件,通过速度修正因子纹理来体现(如图2(e)所示).这样,我们通过两个不同的像素程序分别处理压强和速度边界条件.这些在二维域更容易理解,可以参阅我们以前的工作[22].对于标量(密度和温度)的边界处理将更为简单,我们直接指定边界上的值等于障碍物的574 Journal of Software 软件学报 , , March 2006 对应值. 显然,这种思路同样可以处理周期性边界条件.不过,需要修改一端的偏移位置指向整个计算域的另一端.这种方法还可以进一步推广到动态边界,如模拟运动物体对流体造成的影响,只不过我们需要不断更新坐标偏移纹理和修正因子纹理. 通过以上方法,结合平铺三维纹理的方式,整个计算化为二维问题.整个流体计算完全在GPU中实现,模拟过程高效.在目前的系统中,我们尚只求解了静态场景,但该方法本身对于动态场景仍是适用的. 3 结果与讨论 本文所采用的实验平台为Intel Pentium ,主内存为2G,显卡采用的是GeForce FX5950 Ultra,显卡内存为256M,显卡的核心频率为375MHz,驱动的版本为,操作系统为Windows 2000.整个实现基于OpenGL.这里给出了一些实验结果,这些结果显示了本文所提出的方法的有效性和高效性.在图形硬件上,我们不仅完成了整个基于物理的流体方程求解,同时也将计算的结果实时绘制出来. 图5给出了气流在迷宫中流动的场景,图6给出了气流在一个城市中流动的情形,充分体现了本文算法处理复杂边界的能力,从而可以用来实时模拟诸如有害气体泄漏,火灾等事故.更多的演示动画可以访问http://lcs. . Flowing in a maze Flowing in a city 图5 气流在迷宫中流动的场景 图6 城市中气体流动情形 目前,我们只是在pbuffer中使用复制到纹理这种思路,所以在性能上还有提升的空间.如果采用绘制到纹理,可以得到更好的性能.但这时存在的一个问题是,整个计算需要多个pbuffer句柄的不断切换,这样使得其整体性能并不比采用一个pbuffer然后使用复制到纹理这种思路高效.为了避免这个问题,就需要使用pbuffer的多个表面[12,21]作为绘制对象,而这个问题目前各个硬件支持的情况不太一样. 在我们的实验中,整个花费的时间由4部分构成.在静态场景中,边界生成和边界条件的准备只需要做1次.这样在实时模拟过程中,我们只需要求解流体方程,然后绘制出整个效果,其中流体方程的求解占用了整个时间耗费的绝大部分.无疑,模拟耗费的时间与绘制的遍数成一个简单线性正比的关系,如果我们设定固定的迭代次数为N,并考虑扩散对流,浮力,漩涡约束等所有因素,则总绘制遍数等于11+6N.当然,迭代次数越高,整个计算越精确.图5中计算域的分辨率为64×34×16,N=6,绘制尺寸为512×512,模拟效率大概为.通过实验可以看到,在计算流体运动方程中,GPU相对于CPU而言性能要高出很多.虽然GPU在编程上比较复杂,而且不如CPU那样灵活,但它提供的可编程性使得人们能够根据方程本身的特点来设计算法,以充分利用GPU的并行特性来加速,从而有效地实现快速求解. 4 结论与讨论 本文利用目前新的图形硬件求解流体的运动方程,从而达到实时模拟的效果,将方程的求解与绘制整合在一起,减小了CPU处理的压力,让CPU解放出来做其他事情.在求解过程中,为了更进一步加速整个计算过程,柳有权 等:基于GPU带有复杂边界的三维实时流体模拟 575 我们将多个标量压缩在一起,以减少绘制的次数.另外,对于复杂边界的处理更加通用化,通过将整个几何场景转化到图像空间,使得算法与几何场景的复杂度无关.在图像空间修正边界值,使得整个算法更加实用化,能够模拟出各种复杂的流动.可以看出,图形硬件对于整个计算的加速是很明显的. 但目前利用GPU来求解流体运动方程仍存在很多限制:首先,该方法不太适合像文献[8]那样的大规模问题求解,内存有限,而且存在最大纹理尺寸的限制,使得所需求解的问题分辨率不能太高,不过这个问题可以通过纹理压缩或者多遍的方法得到缓解;而灵活性的缺乏以及指令集的局限性使得GPU编程的复杂度增加,而且难以实现一些运算,如位操作等.另外,由于整个计算基于像素,所以瓶颈亦在于此.通常情况下,高效的计算应该是寻求在CPU,AGP通道,顶点级以及像素级这几者之间达到一个很好的均衡.文献[21]为我们提供了一个很好的思路,即利用GPU与CPU之间的消息机制来维持整个计算的负载均衡.更多关于GPU的讨论可以参考文献[3,26]. 目前,整个算法完全基于汇编来实现,而高级实时绘制语言,如Cg应该有助于编写更高效的代码.所以在将来的工作中,我们准备将现有的工作转到Cg上去.另外,由于半拉格朗日方法的精度不够高,使其在计算流体力学领域的应用很受限制,而多重网格法[12]从某种程度上可以提高整个计算的精度,从而满足工程应用的要求.需要进一步完成的工作还包括烟雾或者火焰本身的高度真实感绘制等. 随着新的硬件特性的不断出现,如nVidia和ATI公司的Frame Buffer Object(FBO)和Render Buffer Object(RBO) [27],它们将完全代替pbuffer,从而将更方便我们利用GPU并行处理的能力.基于此,我们还将设计一些更为精巧的算法来加速PDEs的计算并增强绘制效果.
样刊: 一般只会打印两三本，再修改，看看效果等。等全改好在打印的就是普通卖出的杂志了。正刊： 这个就是文章被正式评审录用，然后排队发表的。根正苗红，当然没有问题。
可以投其它报社。但需要考虑退稿原因，是不符合内容要求还是深度不够，也可找老师修改后再投稿。一个报社没大的修改重复投稿，刊登的希望不大
在费米实验室组装过程中，MicroBooNE的时间投影室——中微子相互作用发生的地方。这个房间长十米，高两米半。来源:费米实验室
你如何在从太空流来的粒子“干草堆”中发现亚原子中微子?这是物理学家们用地球表面附近的探测器研究中微子的可怕前景。在这种非地下位置几乎没有屏蔽，通常寻找由粒子加速器产生的中微子的表面中微子探测器，受到宇宙射线的轰击——地球大气中来自更远宇宙位置的粒子流相互作用而产生的持续不断的亚原子和核粒子阵雨。这些大量的旅行者，主要是介子，创造了一个纵横交错的粒子轨迹网，可以很容易地掩盖一个罕见的中微子事件。
幸运的是，物理学家已经开发出了降低宇宙“噪音”的工具。
一个由来自美国能源部布鲁克海文国家实验室的物理学家组成的团队在最近发表在《物理应用评论》和《仪器仪表学报》(JINST)上的两篇论文中描述了这种方法。这些论文展示了科学家们从美国能源部费米国家加速器实验室(Fermilab)的MicroBooNE探测器中提取清晰中微子信号的能力。该方法结合了类似ct扫描仪的图像重建和数据筛选技术，使加速器产生的中微子信号在宇宙射线背景中以5:1的比例突出。
“我们开发了一套算法，可以将宇宙射线背景降低10万倍，”帮助开发数据过滤技术的布鲁克海文实验室(Brookhaven Lab)物理学家之一张超(Chao Zhang)说。他说，如果没有过滤，MicroBooNE每一次中微子交互作用就能观测到2万条宇宙射线。“这篇论文证明了消除宇宙射线背景的关键能力。”
MicroBooNE的联合发言人、耶鲁大学教授邦妮·弗莱明(Bonnie Fleming)说:“这项工作对MicroBooNE和美国未来的中微子研究项目都至关重要。它的影响将显著地超越这种“线细胞”分析技术的使用，甚至在MicroBooNE上，在那里其他的重建范例已经采用这些数据分类方法来显著地减少宇宙射线背景。
跟踪中微子
MicroBooNE是费米实验室(Fermilab)国际短基线中微子项目(Short-Baseline Neutrino program)的三个探测器之一，每个探测器都位于与粒子加速器不同的距离，粒子加速器会产生精心控制的中微子束。这三个探测器的设计目的是在越来越远的距离上计算不同类型的中微子，以寻找与基于光束中中微子的混合以及已知的中微子“振荡”所预期的差异。振荡是中微子在三种已知类型或“味道”之间交换身份的过程。发现中微子计数的差异可能会指出一种新的未知振荡机制——也可能是第四种中微子。
左图:正在装入集装箱容器中的MicroBooNE时间投影室(TPC)。安装在腔室后部的光电倍增管(右图)通过探测同时产生的闪光，帮助识别由中微子在TPC中产生的粒子轨迹。右图:MicroBooNE探测器被放入费米实验室液体氩测试设施的主洞中
布鲁克海文实验室的科学家们在MicroBooNE探测器的设计中发挥了重要作用，特别是在探测器的超冷液体-氩气时间投影室中运行的敏感电子器件。当来自费米实验室加速器的中微子进入这个腔室时，每隔一段时间，一个中微子就会与一个氩原子相互作用，将一些粒子踢出它的原子核——一个质子或一个中子——并产生其他粒子(介子、介子)和一道闪光。被踢出的带电粒子使探测器中的氩原子电离，将它们的一些电子踢出轨道。沿着这些电离轨道形成的电子会被探测器的敏感电子设备接收到。
“整个电子轨迹沿着电场漂移，并通过探测器一端的三个不同方向的连续导线面，”张说。“当电子接近导线时，它们会产生一个信号，这样每一组导线就会从不同角度生成轨道的2D图像。”
与此同时，中微子相互作用时产生的闪光被位于线阵之外的光电倍增管接收。这些光信号告诉科学家中微子相互作用何时发生，以及轨道到达导线平面需要多长时间。
计算机将时间转换成距离，然后将2D轨迹图像拼接起来，在检测器中重建出中微子相互作用的3D图像。轨道的形状告诉科学家，是哪种味道的中微子触发了这种相互作用。
“这种3D线细胞图像重建类似于用计算机断层扫描(CT)扫描仪进行的医学成像，”张解释道。在CT扫描仪中，传感器从不同角度捕捉人体内部结构的快照，然后计算机将图像拼接在一起。他说:“想象一下，当一个人进入扫描仪时，粒子轨迹穿过三个金属线平面。”
解开宇宙之网
这听起来很简单——如果你忘了同时通过探测器的成千上万的宇宙射线的话。它们的电离轨迹也在扫描线上漂移，产生的图像看起来像一个纠缠不清的网。这就是为什么MicroBooNE的科学家们一直在研究复杂的“触发器”和筛选数据的算法，以便提取中微子信号。
MicroBooNE探测器工作原理:中微子相互作用产生带电粒子并产生闪光。带电粒子使氩原子电离并产生自由电子。电子在外电场作用下向三个导线平面漂移，并在导线上产生信号。这些金属丝从不同角度有效地记录了粒子活动的三幅图像。闪光(光子)被线平面后面的光电倍增管检测到，这就告诉了相互作用何时发生。科学家们利用来自三层导线的图像和相互作用的时间来重建中微子相互作用产生的轨迹，以及它在探测器中发生的位置。资料来源:布鲁克海文国家实验室
到2017年，他们在降低宇宙射线噪声方面取得了实质性进展。但即便如此，宇宙射线的数量还是比中微子轨道多出约200倍。新的论文描述了进一步的技术来降低这个比率，并将其转变到MicroBooNE中的中微子信号与宇宙射线背景的比例为5:1。
第一步是将中微子相互作用中产生的粒子所显示的信号与光电倍增管从相互作用中接收到的精确的闪光相匹配。
“这可不容易!”布鲁克海文实验室的物理学家钱昕说。“因为时间投影室和光电倍增管是两个不同的系统，我们不知道哪个闪光对应于探测器中的哪个事件。我们必须将每个光电倍增管的光模式与这些粒子的所有位置进行比较。如果你完成了所有的匹配，你会发现一个单一的3D物体对应着由光电倍增管测量的单一闪光。”
布鲁克·拉塞尔(Brooke Russell)曾在耶鲁大学(Yale)读研究生，现在是美国能源部(DOE)劳伦斯·伯克利国家实验室(Lawrence Berkeley National Laboratory)的博士后研究员，他对光匹配的挑战提出了类似的看法。“由于电荷信息在某些情况下与光信息不是完全互补的，在单读出基础上的电荷-光配对可能会有歧义。该团队开发的算法有助于解释这些细微差别，”她说。
尽管如此，科学家们仍然必须将每个轨道的时间与加速器中微子发射的时间进行比较(他们知道这个因素是因为他们控制着加速器光束)。“如果时间是一致的，那么可能是中微子相互作用，”钱说。
布鲁克海文研究小组开发的算法将中微子与宇宙射线事件的比率降低到每6个。
通过一种算法，消除完全穿过探测器的轨迹，拒绝额外的宇宙射线变得更容易一些。
一个应用“电荷-光”匹配算法前后的电子-中微子事件的例子。在毫秒的事件记录中，中微子相互作用通常与大约20条宇宙射线混合。将电线记录的中微子相互作用的“电荷”信号与光电倍增管记录的中微子相互作用的“光”信号进行匹配后，就可以从宇宙射线背景中清楚地分辨出来。在事件显示中，黑色的点来自电子-中微子相互作用，彩色的点是背景宇宙射线。每个红色圆圈的大小表示每个光电倍增管匹配光信号的强度。资料来源:布鲁克海文国家实验室
“大多数宇宙射线是从上到下或从一边到另一边穿过探测器的，”布鲁克海文实验室从事该算法研究的博士后纪祥潘(音)说。“如果你能识别出轨道的入口和出口，你就知道这是宇宙射线。由中微子相互作用形成的粒子必须从探测器中间开始，在那里相互作用发生。”
这使得中微子与宇宙射线的相互作用比例达到了1:1。
另外一种算法屏蔽了从检测器外开始、在检测器中间某处停止的事件——看起来与中微子事件相似，但方向相反。最后一个微调步骤排除了闪光与事件不匹配的事件，使中微子事件的检测达到了与宇宙射线相比的5比1的显著水平。
“这是我所做过的最具挑战性的分析之一，”布鲁克海文实验室(Brookhaven Lab)博士后研究员魏瀚宇(han - yu Wei)说。“液氩时间投影室是一种新的探测器技术，具有许多令人惊讶的特点。我们不得不发明许多独创的方法。这真的是一个团队的努力。”
张附和了这一观点，并说:“我们希望这项工作能够显著提高MicroBooNE实验在短基线上 探索 有趣物理的潜力。”事实上，我们期待着在所有三个短基线中微子探测器的实验中实施这些技术，以了解我们对中微子振荡和第四种中微子可能存在的了解。”
要看你所做的工作倾向于实验测试还是理论分析，个人认为仪器仪表与精密工程倾向于理论模拟类的文章，而光电子激光则较为注重实验，所以三者之间不存在可比性，但“仪器”与“精密”之间大概还是“仪器”比较容易，审稿应该是光电子激光最慢，有人最长等了五个月的
李祖枢，教授，博士生导师。智能自动化研究所所长，重庆市模式识别与智能系统学科学术技术带头人 主要教学与科研经历 铁道部沈阳、贵阳车辆厂 技术员、助理工程师 重庆大学自动化系 研究生，工学硕士 重庆大学自动化系 助教、讲师 重庆大学自动化系 副教授现在 重庆大学自动化学院 教授/博导 智能自动化研究所 所长 日本东北大学工学部 客员研究员 台湾元智大学电机系 客座教授主要科研方向智能控制理论及应用;智能自动化;智能机器人控制;进化计算理论及应用;人工智能;人工生命;仿人智能系统。学术兼职中国人工智能学会 副理事长中国人工智能学会智能管理与智能控制专业委员会副主任委员中国自动化学会智能自动化专业委员会副主任委员中国人工智能学会智能机器人专业委员会常务委员中国自动化学会机器人竞赛委员会常务委员重庆市人工智能学会 副理事长1991-92年日本东北大学工学部 客座研究员2004年11月-2005年2月台湾元智大学电机系 客座教授国家自然科学基金委员会（NSFC）第八、九届学科评审组成员。中央电视台全国大学生第二、三、四、五、六届机器人电视大赛评审委员会成员科技奖励2006年 重庆市自然科学二等奖，基于人体动觉智能图式的仿人智能控制理论2005年 第11届全国人工智能学术大会最佳论文奖，2004年 第5届全球智能控制与自动化大会最佳应用论文奖1995年 国家教委科技进步三等奖，FWZK仿人智能温度控制器1992年 国家教委科技进步三等奖，仿人智能控制基础理论研究1992年 重庆市科学技术进步三等奖，印制五厂计算机管理系统1991年 四川省优秀软件产品三等奖，计算机管理系统1989年 重庆市计算机开发应用优秀成果三等奖，微电脑冷库温度巡检仪1986年 重庆市科技成果三等奖， DWK-1型微电脑温度显示控制仪主要科研项目1.欠驱动三级摆系统的非线性摆起倒立稳定控制 国家自然科学基金面上项目 .基于人体动觉智能图式的复杂系统智能控制理论研究 国家自然科学基金面上项目 .人工生命动觉智能行为选择图式理论研究 国家自然科学基金面上项目 .仿人智能控制 国家自然科学基金专项基金项目 锅炉仿人智能控制系统技术及产品 国家中小型企业创新基金项目 .网上自助照相系统 国家中小型企业创新基金项目 .重庆市两百商业CIMS示范工程 国家863/CIMS计划 .仿人智能控制基础理论研究 国家自然科学基金高技术项目 主要论著 专著： 1．仿人智能控制 国防工业出版社 . 2．仿人智能控制与多级摆的摆起控制--人工智能：回顾与展望 科学出版社 .开设课程1．智能控制导论, 硕士研究生（学位课程）2．计算智能与智能控制， 博士研究生石为人教授，男，1948年10月生，中共党员，四川省彭县人。国家“985工程”科技创新平台重庆大学测控及遥感信息传输研究院院长、特聘专家，自动化学院教授、博士生导师。在国内外著名Dynamics of Continuous Discrete and Impulsive Systems、仪器仪表学报、自动化学报等期刊和IEEE重要国际会议上发表论文90余篇，并被SCI、EI收录27篇。作为负责人承担国家973计划、国家863计划（总装、总参）、国家发改委CNGI示范工程、国家科技部国际科技合作、国家自然科学基金、博士点基金、重庆市科技攻关与自然科学基金等科研项目32余项，获得省部科技进步二等奖1项、三等奖3项。研究方向：智能感知、控制与决策等。长期从事的研究工作包括：①多源信息融合与计算智能，②无线传感器网络，③智能检测与移动感知，④环境感知与目标识别，⑤智能信息处理与控制等。主讲课程：自动化导论，计算机硬件技术基础，数据库技术，传感、计算与自动化，普适计算与先进集成工程等学术兼职与荣誉中国仪器仪表学会理事/期刊工作委员会副主任/高级会员、中国人工智能学会理事、国际一般系统论研究会中国分会常务理事、重庆市自动化与仪器仪表学会副理事长、重庆市企业信息化技术支持中心工业自动化专家组组长、美国电子电气工程师协会（IEEE）会员／控制系统／计算机分会会员等。职业经历1977年毕业于重庆大学动力系工业自动化仪表专业，留校工作至今。曾在香港中文大学、清华大学、西安交通大学、浙江大学、西南政法大学等作访问学者，历任重庆大学教授、控制理论与控制工程专业博士生导师等。教学情况主要承担硕士与博士生课程教学，本科生部分教学与前沿学科发展专题讲座等。科研项目情况（已完成和在研项目）（一） 完成的主要项目 作为课题负责人或主要研究者共完成国家级及省部级重大科研课题等30多项，包括： 1)国家自然科学基金项目(69674012)汽车安全行驶智能辅助操作系统研究，2)国家自然科学基金（60375024）仿人脑式人工神经的基础和相关算法研究3)国家863计划项目（2002AA111030）重庆网络终端机应用示范工程及其关键技术研究4)军工专项JW20*270135)重庆市科技攻关重点项目（CSTC,2004AC2020）嵌入式实时多任务操作系统与开发平台及产业化6)重庆市科技攻关项目（7818-01）万盛区旅游电子商务系统7)重庆市科技攻关项目（7818-08）地方宏观经济与财政风险信息管理系统8)重庆市科技攻关项目（7220-A-1）南岸区人民政府电子政务应用示范9)重庆市科技攻关项目(200319－33)网络计算机在餐饮业电子商务中的应用示范10)重庆市自然科学基金重点项目（CSTC,2005BA2018）支持普适计算的多嵌入式系统理论及应用研究11)重庆市自然科学基金项目（CSTC,2006BB2191）面向三维空间的无线传感器网络最优覆盖策略研究12)重庆市自然科学基金项目（CSTC,2004BB2144）普适计算基础与多嵌入式系统理论及应用研究13)重庆市自然科学基金项目（8037）基于多Agent的群决策协商模型与算法分析（二）正在承担的主要项目1)国家973计划项目（）基于视觉信息的环境感知与目标识别关键技术研究1)国家863计划（总装）（2006AA780201-2）军民两用智能监控技术和穿戴式智能交互系统研究，2)国家科技部国际科技合作项目（2007DFR10420）PAS控制系统软件关键技术研究3)国家发改委CNGI示范工程2006年产业化及应用试验项目IPv6传感器网络的微型路由器4)博士点基金（20060611010）传感器网络路由协议自适应机制研究5) 重庆市科技攻关重点项目（CSTC，2006AA7024）三峡库区水环境安全预警平台建设与科学决策关键技术研究6) 重庆市科技攻关项目（CSTC,2007AB2041）工业自动化仪器仪表嵌入式系统开发平台7) 重庆市科技攻关项目（CSTC2008AB3049）减摇鳍产品关键技术研究及产业化专利与获奖情况1）2007年3月，重庆市(省级)科技进步三等奖，嵌入式实时多任务操作系统与开发平台及产业化，排名第二2）2007年5月16日，公开发明专利，构建工业自动化仪器仪表嵌入式软件系统的方法（公开号CN1963749A）石为人，黄剑，唐松松，许磊，黄奇，黄超孙跃，男，1960年6月生，籍贯：浙江省温州市。现任重庆大学自动化学院院长，教授/博士生导师。 先后在国内外著名期刊“电工技术学报”、“自动化学报”等和重要国际会议上发表论文30余篇，并被SCI、EI收录5篇。作为负责人承担过国家自然科学基金、重庆市科技计划等20余项科研项目；先后获得省部级科技进步二等奖1项、三等奖1项。2002年获宝钢优秀教师奖1项、获罗克韦尔优秀教师奖1项。研究方向：智能电力电子及装置、工业自动化技术及系统等。长期从事的研究工作包括：非接触电能传输、网络控制工程、现代伺服技术及系统等。主讲课程：《运动控制系统》、《现代交流伺服技术》。学术兼职与荣誉中国电工技术学会高级会员、理事四川省电工技术学会常务理事重庆市电子学会常务理事职业经历重庆大学电工学（工业自动化方向）专业毕业，获学士学位；重庆大学自动控制专业毕业，获硕士学位；重庆大学机械制造专业（机电集成技术方向）毕业，获博士学位；曾在法国Valenciennes University作访问学者。历任重庆大学自动化系工业自动化研究室主任，重庆大学科研处副处长，重庆大学自动化学院副院长、院长等职务。教学情况自1985年起，一直承担自动化专业的相关课程教学和教学相关环节工作。曾担任《电机学》、《电力拖动基础》、《工厂电气控制设备》、《工厂供电技术》、《可编程序逻辑控制器及其应用》、《自动控制原理》《运动控制系统》等课程的主讲教师。主讲硕士研究生课程：《现代交流伺服技术》主讲博士研究生课程：《网络控制技术》科研项目情况项目名称 项目来源 主要内容简介 高效多自由度非接触电能传输系统关键技术研究 国家自然科学基金（50777071） 就非接触电能传输系统新型磁能机构、新型电能变换器以及高效多自由度拾取等重大关键技术进行研究。 电能双向推送系统关键技术研究 国家自然科学基金青年基金项目（支撑教师）（50777071） 重点研究非接触电能传输系统能量双向馈送问题及相关技术问题 基于感应原理的新型电能传输技术及系统研究 重庆市科技计划项目 研究感应式电能传输系统相关技术 城市电气化交通新型供电模式研究与开发 重庆市科技攻关项目 探讨研究非接触电能传输技术应用于城市电气化交通工具的相关技术 非接触式电能接入新技术研究 重庆市自然科学基金重点项目 重点研究非接触电能接入的关键实用技术问题，研制1000瓦的实验样机。已完成通过专家验收，评价为：“国内首创”。 电动汽车综合运动信息集成与控制 教育部留学回国基金 就现代汽车综合信息系统基本构架及关键技术展开研究。 工业容错技术应用基础研究 重庆市科技计划项目异步电动机矢量控制调速装置研制 四川省科技计划项目XX企业粗轧、精轧交-交变频改造谐波测试分析及仿真分析 校企合作项目XX企业轧钢厂方坯连铸高效化二冷技术研究 校企合作项目渐开线检测系统等微机化改造 校企合作项目汽车转向器变传动比微机检测仪挖土机交流传动装置研究专利与获奖情况发明专利：可分区控制的电源板，发明人：孙跃、苏玉刚，专利权人：重庆大学，专利号：ZL2006 1 ，证书号：第383639，授权公告日：2008年3月12日丁宝苍，男，1972年9月生，河北省隆化县人。教授。在“Automatica”、“自动化学报”等国内外学术期刊和各类学术会议上发表论文53篇，并被SCI、EI收录40篇（到08年8月31日），SCI引用29次（到08年8月31日）。作为负责人承担过国家自然科学基金等4项科研项目（到08年8月31日）。研究方向：预测控制、网络控制等。长期从事的研究工作包括：预测控制、模糊T-S系统、等。主讲课程：《先进控制系统》、《线性系统》。职业经历1992年在河北化工学校（现河北化工医药职业技术学院）化工仪表与自动化专业（中专）毕业。1995年12月自学英语考试大学专科毕业。2003年5月石油大学（北京）控制理论与控制工程专业毕业、2003年6月上海交通大学控制理论与控制工程专业毕业, 分别获工学硕士、博士学位。1992年7月到1997年8月在石家庄化肥厂己内酰铵工程筹建处、河北北方化学工业公司、石家庄化纤有限责任公司工作。2003年7月到2003年9月在华东理工大学工作；2003年10月到2007年2月在河北工业大学工作，从2004年3月任副教授。2005年9月到2006年9月在加拿大University of Alberta作Postdoctoral Fellow；2006年11月到2007年8月在新加坡南洋理工大学作Research Fellow。2007年3月后重庆大学聘教授。教学情况讲授过研究生《线性系统》、《先进控制系统》、《过程控制》、《预测控制》课程。科研项目情况（已完成和在研项目）（一）完成的主要项目 作为课题负责人完成科研课题1项： 1) 河北省教育厅自然科学重点项目“燃料电池系统的滚动时域估计与控制”，经费5万元, 批准号ZH2006008，已结题。（二）正在承担的主要项目 1）河北省2006年第一批科学技术研究与发展指导计划“燃料电池系统的滚动时域估计与控制”, 经费自筹，批准号：06213545。2）国家自然科学基金青年科学基金项目“多速率采样时滞系统离线预测控制的稳定性综合”，经费25万，批准号：60504013。3）重庆市2008年度自然科学基金“直通车”项目“网络环境下的预测控制综合”，经费3万，批准号：CSTC，2008BB2049。就这四个教授，我们学院在重大没什么存在感的。
先导师，后方向。导师很重要。方向是虚的，关键看你去的时候导师在搞什么。其余重大的来回答吧，重大的这个还真不错的
《电子测量与仪器学报》为"中国科技核心期刊"；论文应该有一定的质量才会被录用；审稿期大概 1-3个月
《电子测量与仪器学报》是经国家科委批准，由中国科协主管，中国电子学会主办的国内外公开发行的【国家级】学术刊物。我想肯定是比以及期刊要高，理由如下：《电子测量与仪器学报》被国家科委中国科学技术信息研究所《中国科技论文统计与分析》列为"中国科技核心期刊"； 被中科院文献情报中心《中国科学引文数据库》列为技术类核心期刊；被《中国核心期刊（遴选）数据库》收录；被众多国内知名理工科大学、研究生院的学位评定委员会推荐为重点学术期刊；同时也是国家教委指定的286种核心期刊之一。 电子测量与仪器学报简介：刊名： 电子测量与仪器学报 Journal of Electronic Measurement and Instrument主办： 中国电子学会周期： 月刊出版地：北京市语种： 中文;开本： 大16开ISSN： 1000-7105CN： 11-2488/TN邮发代号： 80-403历史沿革：现用刊名：电子测量与仪器学报创刊时间：1987该刊被以下数据库收录：中国科学引文数据库(CSCD—2008）主管单位：中国科学技术协会主办单位：中国电子学会文章来源：360期刊网
电子测量都有哪些品牌？
电子测量与仪器学报是比较专业的核心期刊，之前也发的这个。文章质量很重要，当时还是同事给的莫’文网帮忙改的，专业的说
可以。毕业论文如果审核没有通过可以给学校申请修改，待修改完成后复审的
硕士论文盲审要求修改后再审。不是延期，毕业。是你修改后审核合格了就正常，毕业。如果还不合格，可能就要延期了。
论文修改后再审的希望取决于很多因素，包括修改的质量、审稿人的态度和选择、期刊的要求等等。一般来说，如果你能够认真对待审稿人提出的意见，并进行充分的修改和完善，那么再次提交后的通过率会有所提高。
以下是一些可能会影响再审通过率的因素：1.修改的质量：如果你在修改中充分地解决了审稿人提出的问题，并且完善了论文的内容，那么通过率会更高。
2.审稿人的态度和选择：不同的审稿人可能会有不同的看法和要求，有些审稿人可能会更加严格和苛刻。因此，选择合适的期刊和审稿人也是至关重要的。
3.期刊的要求：每个期刊对于论文的要求都不尽相同，一些期刊可能对于修改后的论文有更高的标准和要求。
因此，在修改后再次提交论文时，需要认真对待审稿人提出的意见，进行充分的修改和完善。此外，也要选择合适的期刊和审稿人，根据期刊要求进行适当的调整和修改，以提高通过率。
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