摘要：朗道费米液体理论和金兹堡-朗道相变理论是传统凝聚态物理两座重要的基石,在处理BCS超导体和液氦超流体的形成机制等重要物理问题中取得了巨大成功.然而,以20世纪80年代量子霍尔效应和高温超导的发现为开端,人们逐渐认识到,对于一大类新的量子态,比如分数量子霍尔态和量子自旋液体,其性质超越了朗道费米液体理论和金兹堡-朗道相变理论.拓扑序及其所具有的长程多体量子纠缠和分数化激发成为我们理解这些奇异量子态的关键概念.在量子材料和量子模拟系统中设计并寻找具有拓扑序的物态、探测并操控其分数化激发是当代凝聚态物理重要的研究方向.近期,在里德伯原子体系、超导量子处理器和二维摩尔超晶格等具有高度可调控性的量子实验平台中,拓扑序的量子模拟和操控得到了快速发展并取得了重要成果.本文将简要论述拓扑序在传统凝聚态材料体系和量子模拟体系中最近的研究进展和挑战,并对该领域未来可能的发展方向做出展望.

摘要：水土资源对于人类的生存与进步至关重要,同时也是构成自然环境的核心要素。然而,由于人类的生产活动,水土流失问题持续出现,导致我国水土流失的形势依然严峻。这种现象对城乡基础设施、生态环境以及国民经济的持续发展均产生了负面影响。因此,本文以银川都市圈中线供水工程为例,从生态保护的角度出发,依据地方特色进行水土流失防治区域的划分,并深入探讨了水土流失的特性。进一步,我们为该项目量身定制了水土流失的防治措施,这不仅对防止工程扰动导致的水土流失、保护当地生态环境具有重大意义,而且为将来类似项目的规划与设计提供了有价值的参考。

摘要：心电监测系统在医学临床、飞行员选拔和运动健康等重要领域具有巨大价值。然而,由于高频干扰、工频干扰等问题,心电信号的转折性和识别存在困难。研究通过对心电噪声和心电信号本身频谱图的详细分析,进行了心电噪声预处理。研究采用自适应步长的LMS滤波器,能够根据噪声的强度自动调整。实验在横坐标0~1 200数据点范围内,低频振幅在-4到2之间,高频振幅在-1到1之间。频率上升到400兆赫后,场强迅速降低,最后达到1 000兆赫,场强最低为11.4 V/m,平均场强为31.35 V/m。通过去噪处理,可以更准确地监测和分析心电信号,为医学临床、飞行员选拔和运动健康等领域提供更精确的数据支持,同时也为患者提供了更便利的医疗监测和生活条件。

摘要：本文通过有限元软件Fluent对不同流量下轴流式止回阀的启闭状态进行了大量的相关研究,内容包括正向和反向介质流动下阀瓣受力情况分析、介质流量与开度的关系、介质流量与阀瓣受力情况的关系、阀门流量系数及流阻系数。给出了不同流量情况下确定轴流式止回阀开度的相关方法,对轴流式止回阀的设计具有一定的参考意义。

摘要：MCNPX is a general purpose Monte Carlo radiation transport code designed to track many particle types over broad ranges of energies and it has the potential to deal with Accelerator Driven System(ADS)*** neutronics design and analysis of ADS using MCNPX code is significantly complex mainly on constructing the three dimensional geometry model,especially when there is an additional spallation target coupled with the subcritical reactor constructed by abundant nested repeated structures in several *** modeling process has long been recognized as a time consuming,tedious and error-prone task,which is hard to master for novice ***,it is imperative to build a code system that can translate CAD models of ADS to the native language of MCNPX *** this context of demand,a code system named CAD-PSMC(FreeCAD based parsing script for MCNPX code)has been developed to solve the CiADS modeling conversion problems.

摘要：联邦学习是由多个客户端协作开展模型训练的一种分布式机器学习解决方案.在联邦学习架构下,公平性被赋予了更加丰富的内涵:一方面,联邦学习中不同参与者对模型训练的贡献可能会有很大不同,能够公平反映每个参与者贡献的奖惩激励机制是联邦学习生态可持续发展的关键;另一方面,无论发送给各个参与方的全局模型是被直接用于结果预测还是用于优化参与方的个性化模型,各个参与方所使用的模型在最终的预测性能或精准度上应该具有公平性.具有某一个或多个方面公平性的联邦学习称为公平联邦学习.通过系统梳理和全面剖析近年来的研究工作,对联邦学习的公平性概念、定义及度量进行了阐释;从公平联邦学习生命周期的不同阶段出发,分别对与公平联邦学习设计相关的公平客户端选择、公平模型优化、公平贡献评估、公平激励机制等进行了综述;从可信人工智能及可信联邦学习的角度,对联邦学习公平性与隐私性、鲁棒性的综合设计进行了讨论;立足于区块链与联邦学习的不同耦合方式,即完全耦合、柔性耦合和松散耦合,对基于区块链的联邦学习框架结构进行了分类阐述,进一步从框架结构、公平性、鲁棒性及隐私保护功能等方面对相关研究工作进行了述评;最后,从公平性定义及度量、公平联邦学习方法、鲁棒公平联邦学习及符合伦理联邦学习等四个方面,给出了公平联邦学习及其设计所面临的主要问题、挑战及研究热点.

摘要：随着人工智能的发展,机器学习技术越来越多地应用于社会各个领域,用以辅助或代替人们进行决策,特别是在一些具有重要影响的领域,例如,信用程度评级、学生质量评估、福利资源分配、疾病临床诊断、自然语言处理、个性信息推荐、刑事犯罪判决、无人驾驶等.如何在这些应用中确保决策公平或者无偏见?如何在这些应用中保护弱势群体的利益?这些问题直接影响到社会和公众对机器学习的信任,影响到人工智能技术的应用与系统的部署.通过系统梳理和全面剖析近年来的工作,对机器学习公平性或公平机器学习的定义及度量进行了解释及对比;从机器学习的全生命周期出发,对不同环节中出现的各类偏见及其发现技术进行了归类及阐释;从预处理、中间处理和后处理三个阶段,对公平机器学习的设计技术进行了介绍和分析;从可信赖人工智能全局出发,对公平性与隐私保护、可解释性之间的关系、影响及协同解决方案进行了阐述;最后对公平机器学习领域中亟待解决的主要问题、挑战及进一步研究热点进行了讨论.

摘要：在硼中子俘获治疗(BNCT)中,束流整形体是BNCT装置产生高品质中子束的关键部件之一,其设计至关重要。本文基于2.5 MeV质子打锂靶产生中子的过程,对加速器驱动的BNCT中子源的束流整形体进行了可行性方案设计,研究了慢化体厚度差异对出口束流品质、头部模型中的剂量分布和临床参数等方面的影响。研究表明,可行性方案设计在30 mA质子束流驱动下,可达到IAEA对束流品质的要求;在本文3种慢化体厚度设计下,随着慢化体厚度的增加,出口超热中子束流强度减小,快中子份额减小,进一步导致优势深度变浅,正常组织最大剂量率减小,治疗时间变长。

摘要：隐私协商可以协助社交网络用户在信息分享前建立隐私保护共识,具有一定的隐私泄露的预先防护作用.可追责是行为或后果的责任主体可以被追究的属性,是透明、可解释人工智能应用的一个重要方面.社交网络中隐私协商过程的可追责,对于提升应用平台或系统的透明、可解释性具有重要的意义. Kekulluoglu等人提出了基于智能体的互惠隐私协商体系,但尚缺乏针对智能体行为的追责研究.以此为基础设计实现了用于社交网络隐私协商、具有定性追责和定量追责的智能体行为追责系统,并提出了追责要求及实现追责的行为指标,其中,定性追责方法可以准确判断隐私协商智能体是否存在不当行为并能够精准锁定不当行为具体发生位置;定量追责包含简单量化、加权马氏距离和改进Minhash这3种方法,能够量化智能体不当行为的严重程度.实验数据表明了所提出系统及方法的有效性和合理性.

摘要：智能体一直是人工智能的主要研究领域之一,任何独立的能够同环境交互并自主决策的实体都可以抽象为智能体.随着人工智能从计算智能到感知智能,再到认知智能的发展,智能体已逐步渗透到无人驾驶、服务机器人、智能家居、智慧医疗、战争武器等人类生活密切相关的领域.这些应用中,智能体与环境、尤其是与人类和社会的交互愈来愈突出,其中的伦理和道德问题日益凸显.人工智能应用的伦理风险和挑战引起了人们的普遍关注,伦理智能体是人工智能伦理的重要研究内容.本文从人工智能伦理的工程设计与实现角度,对伦理智能体及图灵测试、伦理智能体的设计范式、伦理智能体的逻辑程序设计、伦理智能体的形式化验证、伦理困境及分析等进行了介绍和讨论.同时,对伦理智能体及设计所面临的挑战和进一步研究方向进行了述评和展望.