摘要：超分子聚合物是单体通过非共价键有序组装形成的一种新型聚合物。非共价相互作用赋予了超分子聚合物动态可逆性、刺激响应性及自适性。荧光超分子聚合物是将荧光团引入到超分子聚合物中,从而赋予超分子聚合物特殊的光学性能。因此,荧光超分子聚合物固有的发光性质及动态可逆性使得超分子聚合物被广泛应用于荧光传感器、探针、显影剂及发光二极管等领域。本文根据发光颜色不同的荧光超分子聚合物的设计及应用进行分类,并对荧光超分子聚合物的未来发展进行展望。

摘要：风能作为清洁能源为改善我国能源结构发挥着越来越重要的作用.风电场机组及设备的数据可能会包含机组或风场的隐私敏感信息,这些隐私数据一旦被泄露,将会为风电场带来巨大的经济风险和法律风险.联邦学习作为重要的隐私计算手段,能够保证原始数据不出本地的情况下完成模型的建模和推理,实现各参与方在互不泄露隐私的前提下实现联合计算,从而有效应对风电数据分析面临的挑战.但是,联邦学习计算过程中存在大量的通信开销,这成为限制联邦学习技术在风电场景下应用的关键性能瓶颈.因此,本文以经典的联邦学习算法XGBoost为例,深入分析了联邦学习计算过程中的通信问题,提出采用RDMA作为底层传输协议的解决方案,设计并实现了一套高性能联邦学习平台通信库,有效提升了联邦学习系统的性能.

摘要：教育信息化的发展,带来了教育形式和学习方式的重大变革。处于“互联网+”的时代下,大学生越来越依靠网络技术和多媒体技术进行信息的获取,网络学习逐渐成为大学生在互联网时代下不可或缺的重要学习方式。为了解现在大学生网络学习现状及网络课程学习平台使用情况,对平台发展进行分析以促进学习平台的优化,实现双方共赢。本文从学生角度出发设计调查问卷,收集整理数据后运用SWOT分析模型建立内外部评价指标体系,着重研究了当今四个主流网络课程学习平台(中国大学MOOC、腾讯课堂、学习通、哔哩哔哩)的发展情况,研究结果显示,在影响网络课程学习平台发展的外部因素中,机遇为学习方向的倾向,威胁为老师讲授方式以及学生网络学习状态;在内部因素中四个平台优势与劣势共存,最后依次对四个平台的劣势进行分析并给出相应的建议。