摘要：Two-dimensional Fourier transform(2D FT) spectroscopy is an important technology that developed in recent decades and has many advantages over other ultrafast spectroscopy methods. Although 2D FT spectroscopy provides great opportunities for studying various complex systems, the experimental implementation and theoretical description of 2D FT spectroscopy measurement still face many challenges, which limits their wide ***, the 2D FT spectroscopy reaches maturity due to many new developments which greatly reduces the technical barrier in the experimental implementation of the 2D FT spectrometer. There have been several different approaches developed for the optical design of the 2D FT spectrometer, each with its own advantages and limitations. Thus, a procedure to help an experimentalist to build a 2D FT spectroscopy experimental apparatus is *** tutorial review is intending to provide an accessible introduction for a beginner to build a 2D FT spectrometer.

摘要：二维sp^(2)-碳共轭聚合物是指通过碳碳双键将构筑单元连接起来的层状聚合物材料.因其具有可设计的周期性多孔结构、高比表面积、优异的结构稳定性和高载流子迁移速率等优点,被认为是最具前景的聚合物新材料之一.本文以作者课题组的研究工作为主,对二维sp^(2)-碳共轭聚合物的结构设计和合成方法、薄膜可控制备策略及其在盐差发电、海水提铀、光催化、荧光传感和质子传导等领域应用进行了总结,并从晶体结构的调控、新型合成方法的探索、通用性薄膜合成策略的设计以及相关应用的拓展等方面对二维sp^(2)-碳共轭聚合物的研究进行了展望.

摘要：近年来,无人机在物流、通信、军事任务、灾害救援等领域中展现出了巨大的应用潜力,然而无人机的续航能力是制约其使用的重大因素,在无线充电技术不断突破和发展的背景下,本文基于深度强化学习方法,提出了一种考虑无线充电的无人机路径在线优化方法,通过无线充电技术提高无人机的任务能力.首先,对无人机功耗模型和无线充电模型进行了构建,根据无人机的荷电状态约束,设计了一种基于动态上下文向量的深度神经网络模型,通过编码器和解码器的模型架构,实现无人机路径的直接构造,通过深度强化学习方法对模型进行离线训练,从而应用于考虑无线充电的无人机任务路径在线优化.文本通过与传统优化方法和深度强化学习方法进行实验对比,所提方法在CPU算力和GPU算力下分别实现了4倍以及100倍以上求解速度的提升.

摘要：为在保障热防护系统可靠性的前提下减轻重量,本文建立考虑多源不确定性的烧蚀型热防护系统的概率设计和可靠性评估方法。采用有限元方法计算系统热响应,通过试验测试与数值模型对比验证方法的有效性。并构建热防护系统的不确定性输入参数与目标输出的代理模型,基于代理模型与蒙特卡洛方法进行热防护系统目标变量的概率特性分析。采用Sobol指标对不确定性参数进行灵敏度分析,并以系统可靠性为指标进行概率设计。该方法针对来流、几何以及材料属性等多源不确定性进行热防护系统的概率设计与可靠性评估,以二维平板模型为例,计算热防护系统最高背温的概率特性以及不确定性参数的灵敏度,得到了不同涂层厚度情况下系统的可靠性。结果表明,与安全系数 n =1.5的设计相比,概率设计减重达到24%。

摘要：同面阵列电极敏感场的非线性特性导致图像重建过程存在严重的不适定性,为提高同面3×4阵列电容成像系统的成像质量与稳定性,提出了一种数据降维并结合平方增敏的方法对敏感场进行优化。该方法依据最大熵原理实现敏感场的自适应降维寻优,重构得到的特征敏感场与实际敏感场具有更高的特征匹配度。另外,平方化的增敏方式可以增强敏感场特征数据与和非特征数据的对比度,同时还可以减弱敏感场矢量求解造成的特征边缘波动性。最后通过同面3×4阵列电容成像系统,设计了多组实验对所提优化方法的有效性进行验证,结果表明敏感场优化后的重建图像质量与稳定性明显提高。

摘要：临水强透水地层总是伴随着高地下水的特点,对于该地层的基坑施工易造成许多危害和不利影响,因此需要采用帷幕和管井的防渗降水措施,目前对于帷幕和管井的防渗降水效果的评价方式仍处于探索阶段。利用ABAQUS有限元计算软件,分别对帷幕和管井作用下的基坑渗流特征进行研究,采用单宽渗流量、帷幕降水深度、边坡水位作为帷幕防渗效果的评价标准,采用管井流量和边坡水位作为管井降水效果的评价标准,对帷幕深度和帷幕距基坑的距离以及管井深度、管井间距和管井半径进行敏感性分析,并对帷幕管井共同作用下帷幕和管井的防渗降水效果进行分析,为船闸基坑工程中帷幕和管井的布置方案提供设计依据。

摘要：数据库、数学建模、信息系统等智能制造技术已在中药工业的过程控制、生产管理、供应链管理中发挥出巨大作用,但对于研发报告、批生产记录、质量检验记录、供应商文件等非结构化数据的处理与利用能力相对薄弱。生成式人工智能(artificial intelligence,AI)技术在文本、语言、图像等非结构化数据的信息提取、知识萃取、语义检索、内容生成等方面展现出强劲的发展潜力。生成式AI有望为中药工业非结构化数据资源的利用提供一套可行的工具。作者基于多年的中药智能制造技术研究与产业应用经验,梳理了中药智能制造现状与非结构化数据利用情况,分析了生成式AI在中药制造过程及供应链环节的应用价值,归纳总结了4个典型的应用场景,包括:智慧制药知识库/知识图谱、智慧上岗培训、智慧生产质控、智慧供应链,并结合产业需求阐述了各场景的数据采集与处理、业务流程设计、应用潜力与价值。最后,基于生成式AI与中药工业模型的融合应用,该研究提出中药智慧工业大脑的初步构想。该研究旨在为AI技术在中药制造领域的应用提供参考。

摘要：为了改善光学卫星影像中车辆目标检测准确率低、速度慢的问题,提出一种基于改进YOLOX算法的卫星影像车辆目标检测方法。首先,以轻量化模型YOLOX的S版本为基线,采用CSPDarknet—53替换原主干特征提取网络,引入基于卷积块的注意力模块(CBAM)提高特征提取时对车辆目标的关注度。其次,扩充主干特征提取网络输出尺度,并在特征强化提取部分设计了一个双向特征金字塔网络(BFP-net),采用亚像素卷积上采样、横向的跳跃连接和纵向的跨尺度连接实现对不同层级、尺度特征的复用,使得最后输出特征层充分融合了分类和定位信息。实验结果表明:本文算法对large-vehicle和small-vehicle两类车辆的检测准确率分别为88.98%和86.58%,相较于原算法,平均检测准确率提高了5.36%,检测速度达到了58.37fps,具有更好的检测效果。

摘要：随着UUV等水下无人装备及技术的不断发展,水下无人装备在作战领域逐渐深入,探索潜艇与UUV协同的作战概念对于牵引水下装备发展具有重要意义。基于DoDAF(Department of Defense Architecture Framework)框架和SysML语言(Unified Modeling Language),建立潜艇与UUV协同作战概念描述方法,对潜艇与UUV协同反舰的作战概念进行了顶层、规范化的描述,可为潜艇与UUV协同作战概念研究提供参考。

摘要：自2022年底一系列大型语言模型(大模型)发布以来,以大模型为研究热点的新一代人工智能、(AI)技术在各行各业引起高度重视,随即出现的专业大模型更将重塑千行百业。月球与行星科学领域作为科学技术前沿的代表,建立该领域的专业大模型是今后的必然趋势。本文在多模态大模型的基础上首次提出了月球与行星科学多模态大模型的概念,并从其定义、设计及应用场景等细节展开详细阐述和讨论。模型旨在帮助更多人认识月球并了解月球,同时协助更多学者处理并分析月球与行星数据,促进挖掘月球与行星大数据间的隐式或非线性关系,主动发现并解决未知科学问题,率先推动大数据驱动科学发现这一新的研究范式在行星科学领域落地生根。