摘要：新型柔性电极采集心电(ECG)数据十分便利,但证实电极有效性时缺乏长期稳定性的评估数据,因此提出了一种多维度评价新型柔性电极长期稳定性的方法,包括外观形态、电极-皮肤接触阻抗、三种姿态下ECG采集质量三个方面;其中ECG采集质量的评估由改进的信噪比、设计的汉明距离(HD-RPS-2D)和其他四个常用指标进行量化。通过自制的新型猪皮革电极进行验证,结果表明:在144 h的佩戴过程中,猪皮革电极外观变化小,电极-皮肤接触阻抗在20~50 Hz范围内均低于标准电极,并且在所有测试频段内整体波动小;六个指标能够衡量ECG信号质量,采集ECG的指标值在三种姿态下均与标准电极高度相近,特别是坐姿、站姿状态下长期稳定。

摘要：面对日益增长的大容量需求, NAND闪存技术不断进步并实现了一系列突破,然而,存储密度的不断提升也极大程度削弱了NAND闪存系统的抗干扰能力.因此,针对NAND闪存存储系统中的差错控制码进行优化设计成为一个重要课题.本文首先对NAND闪存存储系统中的干扰源进行了全面分析,考虑到存储单元阈值电压的非对称非高斯特性,采用修正Student’s t分布对其建模.此外,考虑了实际NAND闪存中的量化问题,利用离散非对称密度进化算法分析了不同量化位宽和量化范围对LDPC码的影响,并对非规则LDPC码进行了优化设计.最后,以IEEE闪存标准中的LDPC码本为基础,对码本中的参数进行优化设计.仿真结果表明,经过优化设计的LDPC码本在存储单元的正常使用周期内,纠错性能提升1个数量级以上,并且能够有效延长存储单元的使用寿命.

摘要：抗生素的滥用使得大量抗生素进入污水处理厂中,但乡镇污水处理厂中抗生素的污染尚未引起重视.为了解乡镇污水处理厂中抗生素的污染水平及去除特性,考察了15座乡镇污水处理厂进出水中15种抗生素的污染水平和去除效率,并评估了其对水生生物和人体健康构成的风险.结果表明,进出水中四环素类抗生素(TCs)检出浓度最高,四环素(TC)和土霉素(OTC)最高检出浓度可达(4 943.69±4.31)ng·L^(-1)和(3 907.81±52.04)ng·L^(-1).在乡镇污水处理厂中,A/O和A^(2)/O工艺对抗生素的去除能力强于MBR工艺.生态风险评估表明,TCs和喹诺酮类抗生素(FQs)具有较大的风险商值,会对水生生物造成中高风险;而磺胺类抗生素(SAs)对水生生物造成低风险.虽然抗生素会对水生生物造成风险,但对人体健康的风险可忽略不计.研究结果可为今后乡镇污水处理厂工艺的升级改造和地区抗生素排放标准的制定提供支撑.

摘要：为了在大气遥感中对风场和退偏比进行联合分析,提出了一种双偏振相干探测方法。基于传统相干测风激光雷达(LiDAR),设计了能实现正交偏振信号分集接收的探测系统,并推导了此系统下大气退偏比计算原理;搭建系统并进行了实验,在不同天气条件下,对比观测平行偏振光和垂直偏振光径向风速信息,结合实时大气退偏比参数双维度描述大气状态。结果表明,激光发射能量为100 J、脉宽为400 ns、距离分辨率为30 m时,阴天、雾天、雨天、晴天径向风速测程分别可达6.0 km、5.5 km、3.0 km、3.0 km;大气退偏比测程为2.0 km、2.0 km、1.0 km、1.0 km;测程内双通道径向风速的一致性不随天气而变化。该研究为大气多要素一体化探测提供了参考。

摘要：针对目前基于深度学习的电能质量扰动(power quality disturbances,PQDs)识别模型参数量多和计算复杂度较高的问题,文中提出了一种卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)融合Transformer(CNN and Transformer,CaT)的轻量化PQDs识别模型。首先,利用深度可分离卷积初步提取扰动信号的局部特征;其次,提出一种高效的软阈值模块,在不显著增加模型参数量与计算复杂度的同时减少特征中的噪声与冗余特征;然后,利用Transformer模型挖掘PQDs信号的全局特征;最后,通过池化层、线性层和Softmax层完成PQDs识别。仿真实验表明,文中所提CaT模型在参数量和浮点运算数较少的情况下能够有效完成PQDs识别,对PQDs信号识别准确率高,具有良好的噪声鲁棒性。同时,得益于轻量化和端到端的模型设计,CaT模型相对于其他深度学习模型的推理时间更短。

摘要：针对换热管多规格自动检测的需求,提出了一种全新的抓握式管板攀爬机器人GTCBot。首先,基于多规格大面积管板的地图特征和三趾啄木鸟的攀爬运动机理,设计出一种适应不同规格管板的自锁爬行脚机器人,并建立静力学模型开展受力分析,完成机器人运行中的载荷评估。为了提高换热管扫查效率,提出了笛卡儿坐标系和柱坐标系的混合定位扫查方法,构建运动学模型对机器人的工作空间开展分析及验证。为了保障控制系统稳定运行,采用FreeRTOS嵌入式实时操作系统对机器人运行中的各个任务进行调度协调。在此基础上,研制出抓握式管板攀爬机器人的物理原型样机,分别开展了室内实验和现场应用测试,测试结果证明机器人具有抓握自锁性、高机动性、高适应性。

摘要：通信感知一体化技术与灵活可控无人机通信技术结合将成为6G无线通信网络“万物智联”的潜在技术。针对无人机通信感知一体化系统中无人机能量受限问题,提出了一种基于强化学习的无人机功率分配和轨迹设计的联合优化算法。该算法在用户通信速率和目标感知波束图增益约束下,通过构建与无人机能耗、发射波束和通信速率相关的线性加权奖励函数,以实现智能化的无人机功率分配和轨迹设计,从而最小化无人机通信感知一体化系统的能耗。仿真结果表明,该方案相较于基准方案降低了12.36%~21.08%的无人机能耗,并拥有更优的收敛性能。

摘要：针对滚动轴承故障诊断中处理复杂工况准确率较低的问题,提出一个多任务学习(MTL)模型,即多路层次化混合专家(MHMoE)模型,以及对应的层次化训练模式。该模型结合多阶段、多任务联合训练,实现了层次化的信息共享模式,并在普通MTL模式的基础上进一步提升了模型的泛化性和故障识别准确率,使模型能同时在复杂与简单的数据集上出色地完成任务,同时,结合一维ResNet的瓶颈层结构,在保证网络深度的同时,也规避梯度爆炸与梯度消失等问题,从而能充分地提取数据集的相关特征。以帕德博恩大学轴承故障数据集(PU)为测试数据集设计的实验的结果表明,在不同工况复杂度下,与不使用MTL的单任务混合专家单元结构(OMoE)-ResNet18模型相比,所提模型的准确率提升5.45~9.30个百分点;而与集成经验模态分解的Hilbert谱变换方法(EEMD-Hilbert)、MMoE(Multigate Mixture-of-Experts)和多尺度多任务注意力卷积神经网络(MSTACNN)等模型相比,所提模型的准确率至少提升3.21~16.45个百分点。

摘要：复杂系统人机交互是汽车人机交互设计教学中的重要一环。依托用户体验实验室多年智能汽车交互研究背景及设备环境条件,在传统的设计教学模式基础上,以智能座舱交互设计为主题,将认知工作分析方法引入研究生课程。课程中,学生自主选择设计载体及交互对象,以城市空中交通(UAM)智能座舱交互设计为例,学生将实地调研、桌面调研、用户调研与认知工作分析方法相结合,推导界面功能架构图,落实到界面原型设计。此外,在实验室的支持下,基于高保真原型,进行UAM智能座舱HMI可用性测试,证明了设计方案的初步可用性与易用性,并进行设计迭代。学生通过课程实践掌握复杂系统交互设计中的分析方法和工具,为后续自主开展相关研究奠定基础。

摘要：背景:金属有机骨架(metal-organic frameworks,MOFs)是一种由金属节点和有机配体组成的新型多孔材料。部分MOFs自身即具备光热转化能力或光动力效应,亦可作为载体负载光热剂或光敏剂,在激光诱导下产生活性氧或升高温度发挥光疗作用,被广泛应用于抗菌及抗肿瘤等生物医学领域。当MOFs同时具有这两种光疗作用时,可发挥协同治疗的效应,以弥补单独使用一种光疗方法的不足。目的:按照不同的结构总结目前提出的MOFs光热/光动力联合治疗策略,以期为联合治疗材料MOFs的结构设计、功能负载及临床应用场景提供新的思路。方法:以“金属有机骨架/金属有机框架,光动力治疗,光热治疗”为中文检索词,“Metal-organic frameworks,photodynamic therapy,photothermal therapy,phototherapy”为英文检索词,检索了PubMed、Web of Science、ScienceDirect、中国知网和万方数据库的文献,最终纳入76篇进行综述分析。结果与结论:①光热/光动力联合治疗可发挥相互增强的协同作用。②现有光热/光动力联合治疗策略主要包括了改性MOFs骨架赋予其光热、光动力效应,将光疗剂封装于MOFs,光疗剂与MOFs形成核壳结构,光疗剂在MOFs内原位还原,将光疗剂附着于MOFs表面以及热解MOFs以形成MOFs衍生的碳材料等其他特殊改性方法。③要构建特定的光疗MOFs结构,必须综合考虑光疗剂和MOFs的种类、尺寸、结合方式,选择不同的合成策略。封装结构合成过程简单,但仅适用于小粒径光疗剂;核壳结构稳定,但合成过程繁复;原位还原对光疗剂尺寸无特殊限制,但难以精确控制光疗剂在MOFs内部的生长;表面附着结构的合成步骤简便,但不能避免光疗剂提前聚集猝灭;热解MOFs合成条件要求高,且只有特定的MOFs才能实现。④现有的光热/光动力联合治疗策略主要被应用于抗菌、抗肿瘤治疗并表现出优异性能,具体的应用领域与光疗剂和MOFs自身的性质有关,还有部分用于类风湿性关节炎、抗凝溶栓治疗,其潜在应用场景十分广阔。⑤光热剂和光敏剂的临床转化目前仍处于起步阶段,其面临的关键挑战包括生物安全性评估激光照射参数的优化以及高效大规模合成方法的开发。