预富集装置在QCM传感器检测芥子气中的运用

在化学战剂的诸种检测方法中, 质量型微传感器以其响应快速、使用简便等优点成为一种理想的检测手段. 但是这种传感器的使用往往受到检出限的限制, 对于低浓度的毒剂不能及时报警. 预富集技术的运用可以提高微传感器的检测限. 本文研制了一种预富集装置并对其进行了初步测试. 芥子气通过此预富集装置之后在QCM(石英晶体微天平)传感器上的检出限可以达到0.1 mg/m3.     

Rainbow trapping based on long-range plasmonic Bragg gratings at telecom frequencies

The group velocity of long-range surface plasmon polaritons (LRSPPs) in a wide frequency bandwidth at infrared frequencies is significantly reduced by dielectric gratings of graded thickness on both sides of a thin metal film. This structure can reduce the propagation loss of slow surface plasmons in "rainbow trapping" systems based on plasmonic Bragg gratings. Compared with dielectric gratings of graded thickness on a single side of a metal film, the proposed structure is able to guide slow light with a much longer propagation distance for the same group index factor. Finite- difference time-domain simulation results show that slow LRSPPs with the group velocity of c/14.5 and the propagation distance of 10.4 μm are achieved in dielectric gratings of uniform thickness on both sides of a thin metal film at 1.62 μm.     

噪声情况下采用稀疏非负矩阵分解与深度吸引子网络的人声分离算法

为实现噪声情况下的人声分离,提出了一种采用稀疏非负矩阵分解与深度吸引子网络的单通道人声分离算法。首先,通过训练得到人声与噪声的字典矩阵,将其作为先验信息从带噪混合语音中分离出人声与噪声的系数矩阵;然后,根据人声系数矩阵中不同的声源成分在嵌入空间中的相似性不同,使用深度吸引子网络将其分离为各声源语音的系数矩阵;最后,使用分离得到的各语音系数矩阵与人声的字典矩阵重构干净的分离语音。在不同噪声情况下的实验结果表明,本文算法能够在抑制背景噪声的同时提高分离语音的整体质量,优于结合声噪人声分离模型的对比算法。      

从原子到大分子体系的计算机模拟——计算化学50年

本文综述并修订了从20世纪50年代末至今,我们在计算化学领域所做的一些有意义的工作。序言部分把我们的工作置于当代科学的背景之下。然后我们以一种经典的基准测试体系——一种新的单粒子表象（即替代传统的原子和分子自旋轨道的化学自旋轨道）所构建的氢分子（H2）波函数——作为开始。用Hartree-Fock-Heitler-Lo...     

Anderson加速外梯度法求解非线性互补问题

外梯度法是一种可以用来解决非线性互补问题的常规算法,其计算简单,存储小,但是收敛速度比较慢.本文基于Anderson加速的思想对其进行改进,从理论上证明了新算法的收敛性,并在数值实验上表明该算法不仅比原始算法加速明显,也比投影收缩算法性能优越,而且在大规模问题上的加速效果稳定.     

基于异构光子神经网络的多模态特征融合

当前光子神经网络的研究主要集中在单一模态网络的性能提升上,而缺少对多模态信息处理的研究。与单一模态网络相比,多模态学习可以利用不同模态信息之间的互补性,因此,多模态学习可以使得模型学习到的表示更加完备。本文提出了将光子神经网络和多模态融合技术相结合的方法。首先,利用光子卷积神经网络和光子人工神经网络相结合构建异构光子神经网络,并通过异构光子神经网络处理多模态数据。其次,在融合阶段通过引入注意力机制提升融合效果,最终提高任务分类的准确率。在多模态手写数字数据集分类任务上,使用拼接方法融合的异构光子神经网络的分类准确率为95.75%;引入注意力机制融合的异构光子神经网络的分类准确率为98.31%,并且优于当前众多先进单一模态的光子神经网络。结果显示：与电子异构神经网络相比,该模型训练速度提升了1.7倍。与单一模态的光子神经网络模型相比,异构光子神经网络可以使得模型学习到的表示更加完备,从而有效地提高多模态手写数字数据集分类的准确率。     

Wistar大鼠脑内各区的Salsolinol氮甲基转移酶活性检测

帕金森病是一种常见的神经退行性疾病,受到世界各国及研究机构的广泛重视.目前,越来越多的研究结果表明Salsoline N-甲基转移酶(SNMT)和酶活性产物(NMSal)可能是PD的关键致病因子.     

基于虚拟样机技术的四足机器人静态稳定步态规划

针对现有技术文献中广泛使用的多种静态稳定步态中速度稳定性与稳定裕度不可兼得的通病,在随动质心的静态步态基础上,利用参数化坐标变换矩阵方法规划出一种四足机器人前进过程中质心以曲线轨迹移动的静态步态方法,使该步态方法以连续性速度运动的过程中保证一定稳定裕度。通过D-H法求得四足机器人的逆运动学坐标变换矩阵,分别在三维空间中对四足机器人的四组足端轨迹方程进行规划,并带入MATLAB软件后以逆运动学方程计算出关节夹角驱动方程,利用步态规划图求出机器人四条腿各自对应的夹角驱动方程以及机体质心轨迹方程。最后在MSC.ADAMS软件中建立四足机器人虚拟样机并对规划的步态进行虚拟仿真,仿真结果验证了该步态对提升四足机器人对于速度连续性以及稳定裕度的提升。     

丙烯酸十二酯用量对PA乳液防腐性能的影响

在现有核壳乳液聚合法基础上，改进聚合工艺制备具有不同丙烯酸十二酯(LMA)含量的水性丙烯酸乳液，讨论不同LMA含量对涂层性能的影响，并通过盐水浸泡实验、电化学阻抗研究量化涂膜的防腐性能。结果表明，核聚合阶段增加LMA用量有利于提高涂层的防腐性能。配方L16经过长期的3.5%(wt)盐水浸泡后，阻抗值仍有5.049 00×10⁶Ω·cm²,L16树脂乳液成膜涂层防腐性能最佳。     

压电晶体微天平阵列传感器识别毒剂的研究

压电晶体微天平(QCM)阵列传感器在毒剂侦检领域具有广泛的应用前景。本研究建立了QCM阵列传感器毒剂检测系统,以氢键酸性共聚硅氧烷(BSP3)、聚表氯醇(PECH)和乙基纤维素(ECEL)为膜材料制备了对毒剂敏感的QCM阵列传感器,对沙林、芥子气、甲基膦酸二甲酯进行了定量检测,并结合模式识别方法对检测结果进行了分析处理,识别率达到98%以上,为探索QCM阵列传感器对毒剂的定性定量分析提供了方法依据。