摘要：对抗文本是一种能够使深度学习分类器作出错误判断的恶意样本,敌手通过向原始文本中加入人类难以察觉的微小扰动制作出能欺骗目标模型的对抗文本.研究对抗文本生成方法,能对深度神经网络的鲁棒性进行评价,并助力于模型后续的鲁棒性提升工作.当前针对中文文本设计的对抗文本生成方法中,很少有方法将鲁棒性较强的中文BERT模型作为目标模型进行攻击.面向中文文本分类任务,提出一种针对中文BERT的攻击方法Chinese BERT Tricker.该方法使用一种汉字级词语重要性打分方法——重要汉字定位法;同时基于掩码语言模型设计一种包含两类策略的适用于中文的词语级扰动方法实现对重要词语的替换.实验表明,针对文本分类任务,所提方法在两个真实数据集上均能使中文BERT模型的分类准确率大幅下降至40%以下,且其多种攻击性能明显强于其他基线方法.

摘要：近年来,能源短缺问题日益突出,传统化石燃料使用过程中排放的二氧化碳大大加剧了全球变暖.锌空气电池作为一种新型能源,由于其低成本、高比能量密度、高安全性和环境友好等优点而受到广泛关注.然而,锌空气电池的发展速度缓慢,一个主要原因是阴极空气催化剂的催化效率低和稳定性差.本文总结了用于空气阴极的多孔碳基催化剂的最新研究进展.在对锌空气电池进行简要介绍后,从孔结构和杂原子掺杂两方面介绍了碳载体的结构和组成.根据孔径大小:微孔、介孔和大孔,详细介绍了锌空气电池中多孔碳的设计和制备.此外,还根据氮、氟、硫、磷和硼等杂原子类别,分别讨论了杂原子掺杂的合成策略以及相应电池性能.最后,本文对锌空气电池未来发展过程中的挑战和机遇进行了展望.

摘要：氧电催化一般涉及到氧还原反应(ORR)和氧析出应(OER),是诸如燃料电池,金属空气电池和水电解池等能源转换与存储技术的关键步骤.其中,可充电的金属锌空气电池具有较高的能量密度,开发成本较低,运行安全且环境友好.然而,开发并采用高效,低成本且储量丰富的催化材料代替贵金属基电催化剂,仍旧是现阶段尚未完全解决的问题和挑战.最近,金属有机框架(MOFs)以及碳基的金属有机框架衍生物作为高效电催化剂,因其超乎寻常的形貌,结构,组分和功能性的可调节能力,已经逐渐引起了广泛的关注和研究兴趣.因此,本文报道了一种泡沫镍负载的二维金属有机框架及其衍生物耦合阵列作为无粘结剂型ORR/OER双效催化剂,能够实现高比表面积,高电导率和高双功能性,同时避免了使用有机粘结剂的复杂制备过程和不可避免的电池性能影响.与传统设计不同,本文主要通过集成各司其职的不同功能组分并充分暴露电化学活性面积来提高双效电极的整体活性.电化学测试结果表明,耦合阵列电极(R-NCM)相比于MOFs阵列(NCM)和MOFs衍生物阵列(A-NCM)等对比电极,具有显著提高的双效氧电极性能,氧还原反应的起峰电位约为0.90 V,而氧析出反应电流密度达到100 m Acm-2时的过电势为319 m V.由于其在生长–热裂解–再生长过程中所具有的稳定的站立多级二维纳米片结构,所制备的双效氧电极材料表现出显著增强的双官能团性,电化学活性面积,反应动力学和稳定性,并可进一步用于可充电的金属锌空气电池(ZABs).考虑到制备过程的可行性与简洁性,所提出的生长–热裂解–再生长策略不仅能够用于耦合型分级纳米片阵列结构的合成,还能为设计开发相关能源电化学装置的高活性电极结构提供借鉴.