摘要：梳理了室内微生物气溶胶的来源、研究方法和影响因素,总结了室内微生物气溶胶的时空分布特征,综述了物理环境、建筑空间、通风状况对微生物气溶胶扩散的影响及其在小尺度和大尺度空间扩散机制的差异。针对研究现状,提出了进一步分析微生物的繁衍代谢特性、受环境影响的差异性,多重影响因子对微生物气溶胶分布和扩散的协同作用及二者之间的关联性等研究展望。

摘要：针对受外部干扰和输入饱和的无向拓扑多航天器系统的姿态协同控制问题,提出了一种基于预定时间的分布式姿态协同跟踪算法。首先,设计了一种分布式预定时间滑模观测器,分别用于每个跟随航天器在预定时间内对领导者姿态和角速度信息的估计。其次,利用分布式观测器和滑模技术,提出了一种考虑执行机构饱和的分布式预定时间姿态协同跟踪控制器。所提出的控制方案是非奇异的,能够实现在约束条件下的多航天器的全局预定时间姿态协同跟踪控制。然后,利用李亚普诺夫稳定性理论对该系统进行了稳定性分析。最后,仿真结果验证了所提控制方案的有效性,且具有较快的收敛速度和较高的控制精度。

摘要：随着IEEE 802.11bf标准的发布,WiFi感知技术已从学术研究走向工业应用。针对现有的基于WiFi的人体活动检测系统往往依赖于较强假设约束问题,从如何充分利用无标签CSI样本出发,设计了一种适用于WiFi感知领域的自监督模型CPCC-Fi。模型在对比学习思想的基础上首先使用序列数据增强生成不同视图的无标记CSI样本;然后通过自监督学习获取CSI序列内在表示特征;再通过少量标记样本对模型进行微调,最后即可实现下游人体活动的有效感知和识别。在自采和公开数据集上的相关实验结果表明,与CNN+Linear、CNN+Transformer+Linear和TS-TCC相比,CPCC-Fi模型的各项性能均有所提升。

摘要：野外蝙蝠检测对于生态保护和科学研究具有重要意义。针对计算资源有限和复杂野外环境带来的挑战,提出了一种轻量型蝙蝠检测模型(LiteDETR-Bat),旨在实现高效的实时检测。首先为了解决特征映射冗余问题,引入重参数卷积高效层聚合网络(RCELAN)替换传统的ResNet主干网络,采用多分支特征聚合机制,有效降低了计算复杂度和参数量。其次设计了动态采样多尺度特征融合(DS-MFF),该结构集成空洞卷积和动态采样算子,通过扩大感受野并自适应调整采样位置,优化多尺度特征融合,提升多样化特征处理时模型的灵活性和鲁棒性。最后在安徽省野外环境下采集了一个涵盖多种光照条件、视角变化及蝙蝠形态变化的蝙蝠数据集,并进行了模型性能等相关实验。实验结果表明,该LiteDETR-Bat模型不仅能够使参数量降低了46.5%,mAP达到97.2%,同时在准确性和实时性上相比于YOLO系列算法均取得了一定地提升。LiteDETR-Bat模型为野外蝙蝠的监测与保护工作提供了有力的技术支持,展现了其在生态监测和生物多样性保护中的应用潜力。

摘要：在药物发现的早期阶段,深度生成模型正逐渐成为分子设计的关键工具。简化分子线输入系统(simplified moleaclar input line entry system,SMILES)作为标准的化学表示法,被广泛用于模型训练与生成。然而,由于分子环系统线性表示的非唯一性和非方向性,现有的单向编码器在捕捉样本全局语义结构和生成有效分子环时存在局限性。因此,提出一种名为Chemical RWKV BERT(ChemRB)的方法,旨在从海量的未标记数据中深度挖掘双向信息。为实现这一目标,创新性地设计了2个预训练任务:环级特征预测与全局跨度闭合预测。这些预训练任务不仅为模型提供了丰富多元的上下文信息,更进一步提升了其对复杂分子结构特性的深入理解。实验结果显示:ChemRB模型不仅在性能上取得了显著提升,而且在新分子/样本的评估指标上也达到了最优的基准性能。结果充分验证了ChemRB在精准捕获分子固有结构信息方面的有效性,为其在相关领域的应用提供了坚实的实证基础。最后,通过在EGFR抑制剂上的测试和应用,进一步验证了ChemRB模型的实用性和广泛应用前景。

摘要：废旧塑料回收利用是解决当前由塑料导致的环境污染和资源浪费问题的重要方法之一,其难点在于使用传统方法识别和分类塑料种类效率较低、速度慢。本文基于Zynq设计了一种利用采集的塑料光谱图像结合卷积神经网络算法,实现多种塑料分选的方法。该系统在Xilinx Zedboard开发板上进行硬件设计和性能测试,采用定点量化方式对数据进行压缩,优化了数据存储方式,最后以0.13ms的前向推理速度和92.6%的识别准确率成功实现对聚乙烯、聚丙烯和聚苯乙烯等6种塑料的分类。

摘要：氢能作为一种清洁、高效、可再生的能源,在我国能源绿色低碳转型过程中具有重要的战略地位。质子交换膜水电解(PEMWE)制氢技术因其工作电流密度大、能量效率高以及动态响应快等优势,被认为是一种极具发展前景的制绿氢技术。然而,受限于该系统核心组件之一阳极铱基催化剂的资源稀缺性和高昂成本,PEMWE在产业界仍难以得到大规模应用。针对这一问题,研究者们致力于探索兼具经济性和高效的铱基催化剂,实现PEMWE大规模应用时面临的降本增效问题。本文介绍了PEMWE制氢的基本原理、系统构成和相应功能,从金属型、氧化物型及负载型3个角度详细综述了铱基催化剂在PEMWE制氢阳极析氧反应中的应用现状,重点讨论形貌调控、结构设计和载体选择对催化性能的影响,并提出未来应致力于开发低铱载量且高活性和稳定性的催化剂。

摘要：针对传统柔性作业车间调度问题,将机器动态预维护与绿色调度进行联合优化,以最小化最大完工时间、总碳排放量、总成本为优化目标建立集成优化模型。提出了一种改进的NSGA-I算法用于求解该模型,采用基于工序、机器和预维护的三层编码方式,设计了考虑工序分配、机器选择以及机器预维护策略的同步解码方案;改进了精英保留策略,设计了随着代数变化的自适应交又变异函数以及基于邻域搜索的变异算子。实验验证了改进算法在求解不同规模调度问题的有效性,所提的动态预维护策略较其他维护策略能更有效地求解预维护与柔性作业车间绿色调度协同优化问题。

摘要：【目的】在液压马达测试过程中,为准确采集压力、流量、转速、转矩、温度等关键数据,同时对比例阀等器件进行实时控制,设计出一套基于LabVIEW与数据采集卡的液压马达信号采集系统。【方法】该系统硬件部分集成数据采集卡、多种变送器、信号隔离器,并采取抗干扰措施,保证信号采集的准确性与稳定性;软件部分通过LabVIEW主程序及子程序设计,实现试验参数数据库设置、传感器标定、现场数据显示、报表生成等功能。【结果】通过对不同型号的液压马达进行测试,观察分析数据采集波形图,发现该系统重复检测结果稳定。【结论】该系统的应用对观察现场数据、进行质量分析、开展产品溯源具有积极作用,并为类似信号采集系统的设计提供一定参考。

摘要：针对火力发电机组燃气锅炉主汽温控制系统大惯性、大时滞、扰动大等特点,提出一种基于隐式广义预测控制(implicit generalized predictive control,IGPC)的主汽温预测控制策略。以主汽温为被控量,减温水流量为控制量,设计应用于燃气发电锅炉主汽温控制系统的隐式广义预测控制策略,通过建立主汽温预测模型,使用滚动优化对目标函数进行输出预测,构建最优控制律,并采用反馈校正在线修正预测值。仿真结果表明,与常规的串级比例积分微分(proportional-integral-derivative,PID)控制、动态矩阵控制和Smith预估补偿控制策略相比,在模型适配施加干扰的情况下,所设计的控制策略在67s左右达到设定值,超调量仅为4.28%;在模型失配情况下,施加干扰的调节时间为78.8s,超调量仅为8.66%。工程应用结果表明:主汽温控制偏差在±7℃左右,其稳定性得到了较大的改善,有效满足燃气发电锅炉主汽温控制系统的实际要求,该策略提高了控制系统的鲁棒性。