目前，国内机构针对星敏感器的温控研究与设计较少，多集中于星图的图像处理和图像算法的优化。着重以星图中目标能量变化、信噪比、质心定位误差等参数为指标，分析温度对该星敏感器的热影响，从而实现高精度星敏感器在空间复杂热环境下的可靠应用。经计算得到高温工况下，由噪声引起的质心定位误差将达到1.2像素(Root mean square,RMS)，进一步，基于星敏感器的结构及热分布，对星敏感器进行热设计及散热路径优化，提出星敏感器热电制冷器(Thermo electric cooler,TEC)的热控措施。选取典型的高温工况与低温工况讨论星敏感器的温度分布情况，利用有限元仿真软件进行了该热设计的有效性与合理性仿真分析，仿真得到高温工况下，星敏感器探测器温度会达到58±0.2℃。因此，在以上的分析和设计基础上，完成一套温度控制系统，通过模拟星敏感器在高温工况下的环境条件，使用热电制冷方式对星敏感器采取制冷措施，使星敏感器探测器温度维持在20±3℃，达到温控指标，验证该热设计方法的有效性和合理性，完成该设计在地面的原理性验证。阐明热环境因素与成像质量之间的关系，完成温度与星点识别精度的关联性分析，为后续提升星敏感器定姿精度提供方向。
针对传统生成式模型在处理文本时出现梯度消失、爆炸及捕捉到文章前后语义信息不充分的问题，文章提出一种生成式自动文摘网络模型BiLSTM＿MulAtten(BiLSTM and Multi-head Attention)。编码器端使用堆叠BiLSTM将文本编码成语义向量，...
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针对传统生成式模型在处理文本时出现梯度消失、爆炸及捕捉到文章前后语义信息不充分的问题，文章提出一种生成式自动文摘网络模型BiLSTM＿MulAtten(BiLSTM and Multi-head Attention)。编码器端使用堆叠BiLSTM将文本编码成语义向量，并且使用多头注意力机制以降低序列信息损失；解码器端使用堆叠LSTM，并利用集束搜索方法对语义向量进行解码。实验结果表明，本文方法能够有效提升生成摘要质量，在语义获取方面有着更好的效果，在LCSTS测试集上比目前文摘效果最好的DRGD方法ROUGE分数提升了0.5%至5.8%。
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