摘要：区块链技术在电子健康记录安全共享上具有巨大潜力,然而,目前的解决方案存在着如存储空间大和共识效率低等问题。为此,提出了一种基于区块链和亲友节点的新方案。首先,采用分布式文件系统将用户完整的电子健康记录存储在线下服务器,并构建用户的亲友节点集,每个用户的数据由其亲友节点冗余存储,链上仅存储区块头信息,降低了存储空间;其次,设计了基于多签名技术的数据访问机制,采用Shamir秘密共享机制将用户的私钥分发给其亲友节点,亲友节点中的过半数可以利用自己的私钥重建出用户私钥,解决紧急情况下的数据访问问题;最后提出了基于信用的拜占庭容错共识机制,将信用值排名前10%的节点作为领导者节点集,采用随机算法在领导者节点集中生成主节点,提高了共识安全性。实验结果表明,所提方案所需的链上存储空间是现有方案的1/7,数据访问效率提高了15倍,同时在保证较好时延和吞吐量的情况下,具有更高的共识安全性。该方案可实现电子健康记录的安全高效共享,为区块链在医疗领域应用提供案例。

摘要：研究一类面向多编组站铁路枢纽的列流-车流协同组织优化问题。以列车进出站走行、货车改编与集结、地方作业车取送费用最小为目标,考虑枢纽各编组站接入方向、衔接装卸站情况、场站到解集编发能力和枢纽转站能力等限制构建模型,并根据模型特点设计两阶段融合求解策略。该策略首先给出主核心车组接入编组站作为列车接入站的贪婪匹配方法,进而利用次核心车组进行方案调整,然后根据到解集编发能力和转站能力限制完成匹配方案检验,得到可行匹配方案集。其次,给出列车与编组站相互匹配的编码方案,进而利用基于优选集的交互-内生更新过程找出最优列车-编组站匹配方案。最后通过不同规模算例测试所提方法的求解性能。

摘要：为解决传统Halbach永磁阵列无铁芯轴向磁通永磁发电机(AFPMG)由于磁极永磁体用量增加而导致功率密度降低的问题,提出了一种变辅助磁极参数(极角和充磁夹角)的新型三段Halbach永磁阵列无铁芯AFPMG.采用三维有限元法,对新型三段Halbach永磁阵列辅助磁极极角和充磁夹角进行了多目标优化设计,从而确定了最佳辅助磁极参数.最后对比了无铁芯AFPMG中采用不同磁极结构对发电机电压波形质量和功率密度的影响.结果表明:新型永磁发电机可以使发电机电压正弦波畸变率由2.40%下降为0.44%;相较传统两段Halbach和传统三段Halbach永磁阵列的无铁芯AFPMG,新型永磁发电机功率密度得到显著提高;新型永磁发电机的永磁体用量减少了16.68%,进而减轻了转子盘质量,使发电机更加适于低风速下稳定发电.

摘要：为优化多编组站铁路枢纽车流组织,均衡各调车系统解编能力的利用,首先,考虑枢纽内各场站改编作业能力和瓶颈区间线路通行能力限制,将列流、车流组织成本和调车系统能力利用率均衡偏差最小作为优化目标,构建带编组站分工的列流、车流组织优化模型。其次,根据场站接发列车能力生成初始方案,依据瓶颈区间线路通行-场站解集编能力调整检验;在此基础上,设计双层整数编码对匹配方案进行表述,给出匹配方案五步更新过程,并利用此过程完成匹配方案的群体迭代寻优。最后,设计实验场景,利用所提出的方法进行求解,并同不考虑编组站分工的列流、车流组织方案进行比对分析。结果显示,考虑编组站作业分工的列流、车流组织方案成本降低了9.5%,调车系统解编能力利用率均衡偏差降低了16.6%。

摘要：以卵孢长根菇菌株H1为试材,以菌丝生物量为主要评价指标,在碳氮源单因素试验的基础上,采用Plackett-Burman设计对影响卵孢长根菇液体发酵培养生物量的主效因素进行筛选,通过最陡爬坡试验及Box-Benhnken响应面法对卵孢长根菇液体发酵培养基成分进行优化,以期获取优良液体菌种,为工厂化大规模生产卵孢长根菇提供保障。结果表明,适合卵孢长根菇的最适碳源为玉米粉,最适氮源为豆粕粉。当摇床转速150 r/min、培养温度为25℃时,优化后卵孢长根菇液体发酵培养基成分为葡萄糖25.8 g/L、玉米粉26.0 g/L、KH_(2)PO_(4)1.0 g/L、豆粕粉1.5 g/L、酵母粉1.0 g/L、MgSO_(4)0.4 g/L、维生素B1(VB1)0.01 mg/L,其卵孢长根菇菌丝生物量可达23.2 g/L。与常规培养基对比,培养周期缩短3 d,菌丝活力更高。

摘要：近年来,可见光通信(VLC)技术得到飞速发展,该技术兼具室内低功耗照明和宽带信号高速接入的双重功能,因此在室内大数据通信领域具有较高的应用价值。多输入多输出(MIMO)作为一种在VLC系统中能实现信道容量倍增的技术正日益引起业界关注,但多信道具有强相关性容易导致用户间信息串扰,而在发射机中应用若干预编码技术可在一定程度上避免用户间信息干扰,且可以较低成本实现系统收发质量的提升。文章综述了MIMO-VLC系统中预编码技术的应用背景和基本原理,总结了典型线性及非线性预编码技术的研究进展,讨论并分析了该类技术的应用优势、发展趋势和面临的挑战。

摘要：h-BN具有高的反应截面和高效率直接探测中子的优势,在中子探测技术领域具有潜在的应用场景。分析了三步脱氢法生长h-BN的低气压化学沉积机理,对于生长高质量的h-BN晶体,氨硼烷前驱体的升华温度是一个重要的参数。通过优化氨硼烷前驱体的升华温度,利用LPCVD外延生长技术在蓝宝石衬底上外延生长了高质量的h-BN。XRD表征技术表明,优化氨硼烷前驱体的升华温度能够显著改善h-BN晶体质量。利用半导体制备工艺在h-BN上完成了中子探测器的制备,在中子源照射下,在不同的氨硼烷升华温度下,获得了单个中子的电信号。中子响应测试结果表明,当设定温度分别为165℃和170℃时,获得了2.088 V和2.16 V的电压信号,电荷收集效率分别达到了87%和90%,实验中所测量的电压值与理论预期值呈现出良好的一致性。本实验结果对未来晶圆级和高质量h-BN晶体生长提供了实验数据,并为h-BN中子探测器大规模商业化应用提供关键的技术支撑。

摘要：探索土石坝形变规律及稳定性分析是全球水利工程所关注的一个重大问题,对保障人民群众生命安全和经济健康发展具有重大意义。采用2017年3月至2021年9月小浪底土石坝55景Sentinel-1A卫星SAR影像,利用PS-InSAR技术,监测到小浪底土石坝近5年从坝顶至坝底呈现“阶梯状”形变趋势,最大形变量达到-86.09 mm;并结合库水位、降雨量等因素,发现坝体整体呈现“夏急冬缓”的季节性形变趋势。进一步采用二维有限元方法,对小浪底土石坝的模拟模型进行渗流、应力分析。在高库水位情况下,相较于低水位情况,坝体渗流量更大、形变速率更大;在应力分析部分,发现坝体的垂直向形变趋势与InSAR监测结果相吻合,亦呈现“阶梯状”形变。研究成果不仅为小浪底土石坝运行稳定性分析及形变历史回溯提供理论基础和决策依据,也说明PS-InSAR技术与二维有限元模型模拟技术在水利工程监测方面具有巨大的应用潜力。

摘要：目前生成式对抗网络(GAN)已经被用于图像的动漫风格转换。然而,现有基于GAN的动漫生成模型主要以日本动漫和美国动漫为对象,集中在写实风格的提取与生成,很少关注到中国风动漫中写意风格的迁移,因此限制了GAN在国内广大动漫制作市场中的应用。针对这一问题,通过将中国写意风格融入到GAN模型,提出了一种新的中国风动漫生成式对抗网络模型CCGAN,用以自动生成具有中国写意风格的动漫视频。首先,通过在生成器中增加反向残差块,构造了一个轻量级的深度神经网络模型,以降低视频生成的计算代价。其次,为了提取并迁移中国写意风格中图像边缘锐利、内容构造抽象、描边线条具有水墨质感等性质,在生成器中构造了灰度样式损失和颜色重建损失,以约束真实图像和中国风样例图像在风格上的高层语义一致性,并且在判别器中构造了灰度对抗损失和边缘促进对抗损失,以约束重构图像与样例图像保持相同的边缘特性。最终,采用Adam算法最小化上述损失函数,从而实现风格迁移,并将重构图像组合为视频。实验结果表明,与目前最具代表性的风格迁移模型CycleGAN与CartoonGAN相比,所提CCGAN可从以《中国唱诗班》为例的中国风动漫中有效地学习到中国写意风格,同时显著降低了计算代价,适合于大批量动漫视频的快速生成。

摘要：电动汽车充电站作为并网分布式储能装置,是实现电动汽车与未来能源互联网深度融合的重要组成部分。考虑分时电价和电动汽车用户行为的不确定性,提出了以电动汽车充电站日运营成本最小化为目标的能量管理策略。为了减少对先验信息的依赖和约束,将优化问题建模为一个新的有限回合马尔可夫决策过程模型;基于传统成本模型提出奖惩回报函数,通过主动学习调度决策,得到每辆电动汽车的实时充放电行为;针对模型的高维状态空间问题,设计相应的状态空间和动作空间,采用一种卷积神经网络结构结合强化学习的方法,通过从原始数据观测中提取高质量的经验,获取最优调度策略以达到优化目标。仿真结果表明,与传统的充电策略相比,所提策略可以有效地降低充电站的日运营成本,保护电动汽车的电池,同时能满足电动汽车用户的充电需求。