摘要：目前的研究表明,通用风格迁移取得了显著成功,即能将任意视觉风格迁移到内容图像。然而,在图像任意风格迁移的评价维度中,只考虑语义结构的保留度和风格图案的多样性是不全面的,还应将艺术美感纳入考量范围。现有方法普遍存在艺术美感不自然的问题——表现为风格化图像中会出现不和谐的图案和明显的伪影,很容易与真实的艺术作品区分开来。针对该问题,提出了一种艺术美感增强的图像任意风格迁移方法。首先,设计了一个多尺度艺术美感增强模块,通过提取不同尺度的风格图像特征,改善了风格化图案不和谐的问题;同时,设计了一个美感风格注意力模块,使用通道注意力机制,根据艺术美感特征的全局美感通道分布自适应地匹配并增强相应的风格特征;最后,提出了一个协方差变换融合模块,将增强后的风格特征的二阶统计数据迁移到对应的内容特征上,在很好地保留内容结构的同时实现了美感增强的风格迁移。通过与4种最新的风格迁移方法进行定性比较,同时进行消融实验,分别验证了所提模块与所加损失函数的有效性;在5项定量指标的对比中,有4项取得最优分数。实验结果表明,所提方法可以生成艺术美感更和谐的风格迁移图像。

摘要：细菌细胞表面展示是一项重要的生物工程技术,其将外源靶标蛋白、多肽或其他生物大分子表达于细菌表面,以更好地实现其功能。该技术在生物催化、生物修复、生物传感器和疫苗设计等多个领域得到广泛应用。本文首先对革兰氏阴性细菌和革兰氏阳性细菌的表面展示系统进行介绍,概括了目前已知的主要宿主菌和锚定蛋白种类;然后重点阐述了细菌表面展示技术在生物修复领域的最新应用研究进展;最后总结了细菌表面展示技术在应用中存在的局限性,并展望了未来可能的发展方向,以期深入扩大和拓展该技术在生物修复实践中的具体应用。

摘要：现有的图像翻译方法大多依赖数据集域标签来完成翻译任务,这种依赖往往限制了它们的应用范围。针对完全无监督图像翻译任务的方法能够解决域标签的限制问题,但是普遍存在源域信息丢失的现象。为了解决上述2个问题,提出一种基于对比学习语言-图像预训练(CLIP)的无监督图像翻译模型。首先,引入CLIP相似性损失对图像的风格特征施加约束,以在不使用数据集域标签的情况下增强模型传递图像风格信息的能力和准确性;其次,对自适应实例归一化(AdaIN)进行改进,设计一个新的双空间自适应归一化(DSAdaIN)模块,在特征的风格化阶段添加网络的学习和自适应交互过程,以加强对内容源域信息的保留;最后,设计一个鉴别器对比损失来平衡对抗网络损失的训练和优化过程。在多个公开数据集上的实验结果表明,与Star GANv2、Style DIS等模型相比,该模型可在准确传递图像风格信息的同时保留一定的源域信息,且在定量评估指标FID分数和KID分数上分别提升了近3.35和0.57×102,实现了较好的图像翻译性能。

摘要：在异质信息网络(HINs)中搜索包含给定查询节点的社区具有广泛的应用价值,如好友推荐、疫情监控等。现有HINs社区搜索方法大多基于预定义的子图模式对社区的拓扑结构施加一个严格的要求,忽略了节点间的属性相似性,导致结构关系弱而属性相似性高的社区难以定位,并且采用的全局搜索模式难以有效处理大规模的网络数据。为解决这些问题,首先设计解耦图神经网络和基于元路径的局部模块度,分别用于度量节点间的属性相似性和结构内聚性,并利用0/1背包问题优化属性和结构两种凝聚性度量指标,定义了最有价值的c大小社区搜索问题,进而提出了一种基于解耦图神经网络的价值最大化社区搜索模型,执行3个阶段的搜索过程。第一阶段,依据查询信息与元路径,构造候选子图,将搜索范围控制在查询节点的局部范围内,保证整个模型的搜索效率;第二阶段,利用解耦图神经网络,融合异质图信息和用户标签信息,计算节点间的属性相似度;第三阶段,根据社区定义以及凝聚性度量指标,设计贪心算法查找属性相似度高且结构凝聚的c大小社区。最后,在真实的同质和异质网络数据集上测试了搜索模型的性能,大量实验结果验证了模型的有效性和高效性。

摘要：针对无线传感器网络中分簇路由算法节点能量利用率低、能量消耗不均匀等问题,提出了一种优化聚类分簇结合自适应中继策略的双簇首无线传感器网络路由算法.该算法对分簇路由协议中的三个阶段分别进行优化设计.成簇阶段,首先对双簇首模型下最优成簇规模与网络能耗的关系进行理论分析,然后使用改进的算术优化算法计算模糊C均值算法的初始聚类中心,提高了模糊C均值算法聚类成簇的准确率和鲁棒性.簇首选举阶段,引入双簇首策略,以节点的位置、能量和中心度为影响因子,根据承担任务的不同分别为内外簇首设计独立的簇首评价函数,以评价值为依据由节点分布式动态选举簇首减少了广播数量,同时可以将整个簇的能量负载平均分配到每个簇成员节点中.数据传输阶段,设置了多跳中继策略的距离适用条件,并以能量消耗速率为依据选择中继节点,避免了节点提前过载.仿真结果表明:在多种规模的网络中,该算法相较于对比算法在均衡网络负载、提高能量利用效率方面效果更好,从而延长了网络的有效感测时间.

摘要：为了避免现有的单样本图像域自适应算法在反转重建过程中丢失内容信息的现象,提出一种利用CLIP(contrastive language-image pretraining)和ViT(vision transformer)双指导扩散模型去噪、实现内容对齐的单样本图像域自适应算法。首先设计一种基于扩散模型的域反转算法,将位于目标域的图像通过预训练的扩散模型反转到源域,从而获得了内容相同但域信息不同的图像对。其次,将图像对映射到CLIP模型隐空间中,通过内容主导和域主导的2个方向分别顾及内容信息和域信息;同时,将图像对映射到ViT模型隐空间中,通过对比学习的方式分别约束内容信息和域信息。最后,使用条件化指导的去噪方式,实现任意源域图像到目标域的转换。此外,该算法也适用于未见域间转换和多属性编辑的任务。定性和定量的实验结果证明,该算法相对于其他先进算法在多个性能指标上提升2%~27%。

摘要：基于材料基因工程理念,采用第一性原理计算的方法,系统地研究了稀土和难熔金属对铂基固溶体晶格常数、弹性模量和硬度的影响,并对合金元素的固溶强化效果进行了预测。基于理论计算结果,通过实验研究了稀土和难熔金属对铂基固溶体硬度、强度以及高温蠕变性能的影响。结果表明:Pt基稀固溶体的混合焓为负,说明合金元素都能固溶进Pt基体;随着合金元素原子半径的增大,弹性模量逐渐降低,硬度先增加后降低,其中稀土元素对Pt具有较强的固溶强化效果;1400℃时,添加难熔金属的合金抗蠕变性能好于添加稀土的合金,其中Pt-Re-Os的蠕变断裂时间最长(2.72 h);Pt-Y和Pt-La的计算硬度分别为1.91和1.11 GPa,实验硬度分别为2.10和1.30 GPa左右,计算结果与实验结果相吻合,计算对加速实验进程有重要的指导作用。

摘要：无机稀土发光材料在照明、显示、激光和生物医学等领域有着极其广泛的应用。对荧光性能的调控有利于拓展其在温度传感、防伪识别、光开关、光存储等领域的应用。传统的荧光调控方式包括设计核壳结构、改变材料成分控制晶体场、改变稀土离子的掺杂类型或浓度从而控制能量传递等。然而,这些调控方式难以实现荧光性能的可逆调控,限制了其实际应用。对比传统的调控方式,材料在电场、热场或光场等外场刺激下可产生变色效应,通过变色效应可以实现对其荧光性能的可逆调控从而扩展其应用。本文主要综述了在电场、热场和光场刺激下,无机稀土发光材料的变色效应对其荧光性能的可逆调控及应用。

摘要：面向碳达峰、碳中和目标,针对当前人们所面临的淡水紧缺和能源危机,研究者们致力于寻找低碳、环保和可持续发展的解决途径。近年来,研究者们对利用“绿色能源--太阳能”和“蓝色能源---海洋”以可持续生产淡水给予极大的关注,试图获得高的能源转化效率以解决淡水与清洁能源两大资源问题,并以此降低碳排放,为碳中和目标助力。界面太阳能光蒸汽转化技术是目前缓解淡水危机极有效的手段之一,凭借其高效的太阳能热利用、出色的光热转化率和高的水蒸发产量而备受关注。界面系统主要包括光吸收器和蒸发装置。其中,碳基光热材料是光吸收器的热门选材之一,尤其生物质碳具有绿色环保、价格低廉、可再生以及变废为宝等优点而颇受欢迎。本文系统地梳理并阐述了基于生物质碳的太阳能光蒸汽转化系统中的材料设计、系统设计、亲水设计、水传输通道设计和抗盐设计,简述了生物质碳的光热转化机理和光热系统的性能评估,最后从实际应用的角度总结了生物质碳在海水淡化和电能生产中的应用研究,并针对当前该领域所面临的挑战和机遇提出了未来几年内的研究热点。

摘要：目的现有的深度图像去噪算法在去除加性高斯噪声上效果显著,但在去除任意分布的真实图像噪声时表现不佳;去噪模型的深度在不断增加,但去噪效果上却并未能显著提高。对此,设计了一种简单有效的两阶段深度图像去噪算法。方法首先基于注意力机制估计真实图像上的噪声分布水平,然后使用一个混合膨胀卷积和普通卷积的多尺度去噪模块进行非盲降噪。结果在DND(darmstadt noise dataset)、SIDD(smartphone image denoising dataset)、Nam和PolyU(the Hong Kong Polytechnic University)等4个图像去噪领域常用数据集上进行去噪实验,选择峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似性(structual similarity,SSIM)作为去噪效果的评价指标,得到的平均PSNR值分别为39.23 dB,38.54 dB,40.45 dB,37.34 dB,并与几种传统去噪方法和基于深度学习的去噪方法进行比较。实验结果表明,本文的去噪算法在去噪效果和视觉质量上有明显提升。同时,在SIDD数据集上进行消融实验以验证算法中模块的有效性。结论本文算法使用的跳跃连接、噪声水平估计以及多尺度模块均可以有效提升真实图像去噪效果。与现有方法相比,本文算法不仅能有效去除真实图像噪声,而且能通过简单的模块参数设置控制去噪网络的计算效率。