摘要：为了对不同线圈单元组成的纬编针织物进行动态变形模拟,从而预设织物结构形态和加速面料设计流程。首先通过建立三维结构模型,获得了线圈中心线型值点和交织点之间的关系,并基于交织点改进传统弹簧-质点模型,得到了与纬编针织物适配度更高的变形模型,然后以交织点为桥梁关联结构模型和变形模型,通过NURBS曲线反算原理绘制线圈中心线路径,采用力学求解方法不断更新织物形态变化,使用计算机工具展现了关联模型的动态模拟过程,并举例展示了不同织物组织的变形模拟效果。模拟效果表明,建立的三维结构模型具有合理性与真实性,改进的弹簧-质点模型具有极高的适配性,基于交织点关联两者为后续模拟提供了支撑,采用NURBS曲线并通过力学求解等方法实现纬编针织物的三维动态模拟具有可行性。

摘要：多模态对话情绪识别旨在根据多模态对话语境判别出目标话语所表达的情绪类别,是构建共情对话系统的基础任务.现有工作中大多数方法仅考虑多模态对话本身信息,忽略了对话中与倾听者和说话者相关的知识信息,从而限制了目标话语情绪特征的捕捉.为解决该问题,提出一种基于听说知识融合网络的多模态对话情绪识别模型(LSKFN),引入与倾听者和说话者相关的外部常识知识,实现多模态上下文信息和知识信息的有机融合.LSKFN包含多模态上下文感知、听说知识融合、情绪信息汇总和情绪决策4个阶段,分别用于提取多模态上下文特征、融入听说知识特征、消除冗余特征和预测情绪分布.在两个公开数据集上的实验结果表明,与其他基准模型相比,LSKFN能够为目标话语提取到更加丰富的情绪特征,并且获得较好的对话情绪识别效果.

摘要：量子点(QD)作为一种新型的半导体纳米发光材料,由于其独特的光学性质,如发光颜色可调、尺寸可调、激发光谱宽和发射光谱窄等优点,自被发现以来一直备受关注。相比于单量子点而言,核/壳量子点更为优异的光学性能使其成为光伏器件应用中的理想材料,例如在量子点敏化太阳能电池中,Ⅰ型核/壳量子点太阳能电池器件表现出更高的稳定性和转换效率。然而,界面电荷转移和电荷复合过程如何影响器件性能一直是大家关注的焦点,相关方面认知的匮乏阻碍了量子点光伏器件的进一步发展。为了对电荷转移(CT)和复合过程有更加清晰的认识,通过利用飞秒时间分辨瞬态吸收(TA)光谱和量子化学计算相结合的方法,对Ⅰ型CdSe/ZnS核/壳量子点和三种量子点-电子受体分子(如1-氯蒽醌(1-CAQ)、蒽醌(AQ)和甲基紫(MV^(2+)))复合物的载流子动力学进行了全面而细致的研究。通过光谱分析表明,QD-MV^(2+)复合物发生了最快的电子转移(ET)和俄歇复合(AR)过程,并且ET速率与AR速率呈正相关关系。此外,根据Marcus ET理论和密度泛函理论计算,证明了电子受体的带隙和给受体之间的能级差作为驱动力是共同影响ET速率的关键因素。该研究为电子受体的选择提供了新的见解,对光伏器件的改进设计具有重要的指导意义。

摘要：过氧化氢(H_(2)O_(2))是一种多功能氧化剂,利用地球上丰富的水和氧合成过氧化氢是解决能源危机和环境修复的一种有前景的方法.共价三嗪框架(CTFs)因具有独特的稳定结构以及π共轭sp^(2)碳结构上功能基团的高可设计性,其作为光催化剂而备受关注.然而,由于共轭键的可逆性较差,极大地影响了电荷的分离和转移.为了提高载流子分离效率,目前的策略主要为开发高结晶结构或在CTFs骨架中加入具有不同电离势和电子亲和力的供电子和接受电子单元,但催化性能和太阳能化学转化(SCC)效率仍然低于预期.碳点(CDs)具有类分子特性,可以通过表面接触或结合改变材料的微观结构和物理性能,起到调控光生电荷行为的作用.因而,本文把CDs引入到CTFs分子中,使其充当电荷分离器,提升光生载流子的利用效率.本文提出一种可扩展的方法,使1,4-二氰苯(DCB)、CDs和碱金属盐在溶液中发生选择性吸附反应,去除溶剂后制备出预混物,然后再以CF_(3)SO_(3)H为催化剂,在空气氛围内直接加热预混物至250℃并反应8 h,获得具有高结晶CTFs与CDs的复合光催化剂(CDs@CTFs).透射电镜、X射线光电子能谱(XPS)等结果证明了CDs引入到CTFs插层中.粉末X射线衍射结果表明,适量的CDs可以提高CTFs的结晶度.紫外-可见吸收谱表明CDs的引入扩大了可见光的吸收范围.Zeta电位、光致发光光谱等结果表明,二价和多价阳离子同时与两个或两个以上的CDs相互作用,导致其溶胶溶液的不稳定性和表面电子态的改变,影响了光催化剂性能.XPS、红外光谱、热重分析(TGA)等表征结果表明CDs表面羧基的H+离子可能被碱金属离子取代,从而调节表面电荷分布,促进电荷分离和转移.电荷牺牲实验、原位漫反射红外傅立叶变换光谱和电子顺磁共振谱测试结果表明,CDs@CTFs可以实现氧还原反应和水氧化反应双通道产H_(2)O_(2).通过使用已知的电子受体和电子供体来识别CDs和CTFs之间的电荷转移过程,并结合对空穴传输层器件的暗I-V曲线测试结果,揭示了CDs具有空穴存储功能.所制光催化剂的H_(2)O_(2)产率为2464μmolh^(-1)g^(-1),全光谱光化学转化效率为0.9%,500 nm的表观量子产率为13%,超过了目前报道的大多数光催化剂.结合理论分析结果表明,CDs可以作为空穴提取剂有效地驱动激子解离,并为水氧化反应提供活性位点;研究发现碱金属离子在合成过程中与CDs表面的羧酸基团相互作用,增强对CTFs的空穴提取能力,加速光催化生成H_(2)O_(2).此外,所制光催化剂在自然阳光下可连续工作产H_(2)O_(2),且光催化性能经过100 d循环使用仍表现出高的稳定性.综上所述,本文开发了一种简便且可扩展的方法,将CDs引入到CTFs中,以实现高效的光催化产H_(2)O_(2).CDs通过其界面产生的内电场从CTFs中提取光生空穴,并在CTFs上充当空穴存储层.此外,碱金属离子能显著调节内部电场强度,使CDs@CTFs具有更显著的光催化性能.本工作揭示了一种新的设计策略来调控有机共轭聚合物中的载流子分离和迁移.

摘要：针对采用传统计算流体力学(computational fluid dynamics, CFD)方法计算火箭发动机尾喷焰耗时较大的问题,提出了一种基于卷积神经网络方法的地面尾喷焰反应流场智能预测模型,用于实时、快速生成典型发动机型谱参数条件下的高精度喷焰流场结果.以固体弹道评估发动机(ballistic evaluation motor Ⅱ, BEM-Ⅱ)为研究对象,在一定发动机型谱参数范围内采用拉丁超立方抽样方法抽选样本空间,将基于CFD方法计算的40个尾喷焰稳态流场样本作为模型训练数据集.采用编码器-解码器结构,引入并行解码器、反卷积层和瓶颈层,使模型能够在数量较少的样本下取得良好的训练效果.采用试车实验数值结果验证和评估了不同欠膨胀状态下尾喷焰流场智能预测模型CNN-PLUME的预测性能.结果表明:建立的尾喷焰智能预测模型回归系数接近于1,模型鲁棒性强;可实时生成尾喷焰反应流场结果,模型效率高;喷焰流场预测结果与试验校核数据高度一致,模型预测精度高;在不同欠膨胀状态下尾喷焰流场最大误差为14.17%,模型泛化能力较强.该模型可为地面试车尾喷焰流场规律以及发动机型谱参数设计提供方法支撑.

摘要：针对癌症亚型预测中仅使用单组学数据信息有限的问题,提出一种基于稀疏自编码器和相似网络融合的多组学癌症分型预测模型(multi-omics sparse auto-encoder, MOSAE)。利用稀疏自编码器提取患者特征向量,应用相似网络融合方法构建患者的相似度网络。基于患者特征向量和患者相似度网络利用残差图卷积网络构建预测模型。实验结果表明,在乳腺癌和卵巢癌数据上,所提模型识别亚型的准确率比现有方法分别提高了2.74%和19.74%。在TCGA的肺鳞状细胞癌和头颈部癌症数据上验证了MOSAE模型的优越性。

摘要：近年来,钛及钛合金等骨植入材料以其卓越的机械性能和良好的生物相容性广泛应用于生物医学领域。然而在临床实践中,细菌在材料表面的黏附以及术后感染问题可能导致植入失败。根据抗菌机制,本文从抗细菌黏附、接触杀菌和光控杀菌等方面详细阐述了钛植入物的抗菌表面设计。通过采用不同技术对钛或基于钛的合金植入物进行表面修饰,抑制细菌黏附并促进骨整合,将扩大多功能钛基植入物在骨科领域的应用范围。

摘要：针对现有面部正面化网络在复杂环境下难以保留面部显著性特征的问题,提出一种三通道(局部、半全局和全局)面部正面化方法。在TP-GAN算法的原有框架基础上设计半全局网络,融合全局网络和局部网络之间的依赖关系,使生成的正面化图像的分布与真实面部图像更接近;在半全局网络中设计多时空深度注意力模块,促进网络学习到更多面部显著性特征;将所提方法应用于CAS-PEAL-R1数据集和自建数据集,采用Rank-1指标进行评估。实验结果表明,所提方法在所有角度下的Rank-1平均准确率为99.40%,验证添加了多时空深度注意力模块的半全局网络可以有效保留面部显著特征,提高面部匹配准确率。

摘要：因热膨胀系数失配和机械咬合的界面连接方式,Fe/PbTe热电接头在服役中的力学性能和热稳定性较差。考虑到合金具有热膨胀系数可调性,在纯Fe中添加特定的活性元素,通过扩散和反应在界面处形成冶金结合,可提高界面连接性能。通过高通量实验快速筛选出合金电极Fe_(100-x)Mn_(x)(x=0,5,10,15),利用放电等离子烧结(SPS)技术与n型Pb_(0.98)Ga_(0.02)Te热电材料连接。研究结果表明,FeMn合金电极的热膨胀系数随着Mn含量的升高与Pb_(0.98)Ga_(0.02)Te更加接近,有效降低了界面失配。时效15 d后界面出现Fe-Pb-Ga元素互扩散区,呈现冶金结合特征。其中Fe_(90)Mn_(10)/Pb_(0.98)Ga_(0.02)Te/Fe_(90)Mn_(10)时效15 d后的接触电阻率为10.12μΩ·cm^(2),转换效率稳定在4.3%左右,剪切强度增加至21.44 MPa。上述基于高通量法筛选合金电极的技术路线也为热电界面的设计提供了新的思路。

摘要：为有效解决语音识别模型过拟合问题,提出一种协调语音能量区域的正则化优化算法。根据语音的共振峰特性,对语音信号高能量区域进行集体失活处理,增加模型对语音信号低能量区域的关注度;为进一步提升声学模型性能,采用堆叠8层的门控卷积神经网络提取语音时序特征,并对其中的门控机制进行优化,缓解梯度衰减现象;采用联结时序分类算法以汉字为建模单元对语音识别模型进行训练和解码。在公开中文语音数据集Aishell-1上的实验结果表明,该语音识别模型字错率降低至11.27%,与基线模型相比,字错率下降了7.93%,验证了该方法的有效性。