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：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：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。

摘要：为解决场景分类系统模型复杂度高且现有场景分类剪枝算法容易丢失重要特征信息的问题,提出一种基于滤波器相似性剪枝的声学场景分类方法。以滤波器自身相似性为基础,采用余弦距离和欧氏距离度量距离融合的方法生成相似矩阵判断滤波器重要性并消除冗余滤波器。为提高分类器的泛化性,在网络输出端用决策森林后处理并构建网络。实验结果表明,所提方法能够有效在降低模型复杂度的基础上提升分类精度和系统泛化性,尤其是当消除参数较多时,所提方法特别有利。

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：钢水分析是钢铁生产重要的过程控制环节。针对现有人工钢水取样危险系数高、工作环境恶劣,基于机器视觉的钢水自动化取样系统设计,采用机械臂完成钢水自动化取样。基于CCD获取的钢水样件图像,设计了分区特征提取算法,实现了图像坐标系下抓取位置及抓取方向的识别。通过摄像机标定、手眼标定、末端转轴映射函数,完成了图像坐标系下抓取位置、方向到机械臂基座坐标系下抓取位置、姿态的转化。实验验证了设计系统的有效性,针对直径6 mm、长度为50 mm的钢水样件把手,机械臂定位抓取位置偏差不高于2 mm,方向偏差不高于2°,精度满足应用需求。

摘要：针对传统三维模型构建方法难以获取连续维度的高质量面部模型问题,提出一种以不同表情的多面部模型为数据源基于共形几何的面部模型插值构建技术。利用准共形映射算法将面部模型降维到二维平面;提出一种插值算法对多模型形状特征进行线性插值,为构建过渡模型定义几何约束,同时提出一种自适应模型选择算法在数据源中自适应选择基础模型;通过几何约束引导准共形迭代改变基础模型形状;将变化后的二维模型转化到三维空间,构建具有过渡表情的三维面部模型。实验结果表明,该算法的有效性和运行效率都得到大幅提高。

摘要：为提高视频异常检测的准确率,提出一种融合混合注意力的自编码器视频异常检测算法。针对自编码器网络强大的“泛化”能力可能重构异常行为问题,提出一种混合注意力模块(CSCFAM)并将其融合至编码器和解码器之间的跳跃连接层以限制异常行为的生成。为考虑正常样本的多样性,在编码器和解码器之间的瓶颈处引入存储记忆模块(Memory),记录正常样本潜在特征的原型模式。实验结果表明,该算法在UCSD Ped2、CUHK Avenue数据集上帧级AUC分别达到97.3%、87.0%,与当前先进的视频异常检测算法相比,异常检测能力得到有效提升。