摘要：异常事件检测是交通安全防控的重要支撑技术,也一直是信息科学领域的研究热点。提出了利用深度时空自编码网络与多示例学习进行船只异常事件检测的方法,针对目前无法为模型训练提供精确帧级别标注的问题,引入多示例学习模型,将视频作为包,并将视频片段作为包中的示例,通过网络自动学习一个深度异常排序模型,该模型能预测异常视频片段的分数。同时,在特征提取方面,提出了深度时空自编码网络,在空间自编码器中,为了获取更精确的红绿蓝特征,将解码器中的上采样层替换为像素重组层。在时间自编码器中,为了突出运动变化较大的区域,引入基于方差的注意力机制,使快速移动的物体有更大的运动损失,有利于检测出异常事件。还构建了一个新的大规模的船只视频数据集,包括100个真实场景的监控视频以及5类真实的异常事件,分别为海面逗留、非港口靠岸、非港口离岸、超速和越界。该数据集可用于模型的训练与测试。实验结果表明,相比传统的双流网络以及基于图像重构的检测方法,所提出的基于深度时空自编码网络与多示例学习的方法的异常事件检测精度由71.7%提升为82.4%,表明了其在船只异常事件检测上的有效性。

摘要：原子磁强计以其高灵敏度和成本低等优势受到了越来越多的关注,如今,进一步提高原子磁强计的芯片集成度已成为主要趋势,因为它有利于生物磁性测量与成像。但是,目前实现原子磁强计小型化的主要障碍是微加工原子气室的光学元件分立。鉴于此,笔者提出一种基于新兴超表面的超紧凑片上原子气室方案,该方案将超表面与各向异性腐蚀的单晶硅相结合,在保证高灵敏度的同时提高了原子气室的集成度。该方案能够对圆偏振入射光束进行光路操纵,效率可达到80%。超表面采用厚度为500 nm的硅设计而成,可以通过基本的微加工工艺直接在原子气室上制造。所设计的新型原子气室具有集成度高、可大批量制造的优点,为未来生物磁性传感系统的发展提供了参考。

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：设计高效、稳定的析氢催化剂是盐水电解技术发展的必然要求。本文通过原位生长策略在泡沫镍(NF)上生长NC/Co_(x)P@NF催化剂,它由Co_(x)P纳米线阵列与氮掺杂碳纳米片(NC)交替生长组成。在制备过程中,Co(OH)_(2)纳米线通过内源Co^(2+)与2-甲基咪唑的溶解配位作用在NF上原位转化为Co-MOF纳米片。仙人掌状的微观结构使NC/CoxP@NF暴露出丰富的活性位点和离子运输通道,促进了HER催化反应动力学。此外,在分级多孔的NC/CoxP@NF中,纳米线和自支撑纳米片交替生长,进一步增强了材料的结构稳定性。最重要的是,表面聚阴离子(磷酸盐)和NC纳米片保护层的形成提高了催化剂的耐腐性能。最终,NC/CoxP@NF-10表现出优异的析氢性能,在1.0 mol L^(-1)KOH和1.0 mol L^(-1)KOH+0.5 mol L^(-1)NaCl条件下,分别需要107和133 mV的过电位达到10 mA cm^(-2)的电流密度。

摘要：连续变量光场偏振态的量子隐形传态不仅适合于远距离的量子态传输,而且可以直接和原子节点相互作用。实现连续变量光场任意偏振态的可逆控制是实现其量子隐形传态的关键。设计和实现了基于现场可编辑逻辑阵列的连续变量光场偏振态的可逆控制器。利用振幅分割型偏振测量方法和波片型偏振控制方法,实现了光场偏振态的测量与控制。通过算法优化和半开环结构设计,对于任意偏振态的测量误差平均值小于0.543°,转换误差平均值小于0.474°,还原误差平均值小于0.636°。该系统能够实现初始偏振态和预设偏振态之间有效转换,为连续变量偏振态的高效量子隐形传态的实现提供了必要的技术支撑。

摘要：针对挖掘机的自主作业场景,提出基于强化学习的时间最优轨迹规划方法.首先,搭建仿真环境用于产生数据,以动臂、斗杆和铲斗关节的角度、角速度为状态观测变量,以各关节的角加速度值为动作信息,通过状态观测信息实现仿真环境与自主学习算法的交互;然后,设计以动臂、斗杆和铲斗关节运动是否超出允许范围、完成任务总时间和目标相对距离为奖励函数对策略网络参数进行训练;最后,利用改进的近端策略优化算法(proximal policy optimization, PPO)实现挖掘机的时间最优轨迹规划.与此同时,与不同连续动作空间的强化学习算法进行对比,实验结果表明:所提出优化算法效率更高,收敛速度更快,作业轨迹更平滑,可有效避免各关节受到较大冲击,有助于挖掘机高效、平稳地作业.

摘要：组元多样性是改善Fe基非晶纳米晶合金非晶形成能力和软磁性能的重要方式之一,基于Nanomet合金,通过Fe基二元相图设计成分,利用单辊甩带法制备出Fe_(80)(Al_(x)Si_(y))_(2.4)B_(12.6)P_(4)Cu_(1)(x/y=0,1/5,1/2,1/1,2/1)合金,探讨了x/y变化对合金非晶形成能力、热稳定性与软磁性能的影响,研究表明,x/y比例的提高能够增强合金的初晶相晶化温度与非晶形成能力,当x/y=1时,Fe_(80)(Al_(1)Si_(1))_(2.4)B_(12.6)P_(4)Cu_(1)合金的非晶形成能力较高,退火温度窗口拓宽,在500℃退火1 min后表现出优异的软磁性能,其中矫顽力为1.27 A/m,磁导率达17551,由于Fe含量并没有变化,Al的掺杂对合金的饱和磁感应强度影响较小。

摘要：在氮化硅陶瓷气压烧结制备过程中,除烧结加热制度外,氮气压力对其性能影响也很大,为了制备出性能更为优异的氮化硅陶瓷,本文采用气压烧结法在不同压力下制备氮化硅陶瓷材料,研究氮气压力对氮化硅陶瓷材料力学性能的影响。结果表明:当氮气压力达到4 MPa左右时,获得的氮化硅陶瓷材料综合性能最佳,α相几乎全部转变为β相,β-Si_(3)N_(4)晶粒长径比约为5.5,相对密度约为97.9%,抗弯强度约为(671.83±30.00)MPa、维氏硬度(HV)约为1670.25±50.00、断裂韧性约为(7.83±0.3.0)MPa·m1/2;通过分析氮化硅陶瓷材料腐蚀面和压痕裂纹的微观结构,发现适当的氮气压力能促使裂纹在扩展路径上更易发生偏转、分叉等增韧机制,消耗裂纹扩散能量,从而提高氮化硅陶瓷材料的断裂韧性,本研究对氮化硅陶瓷材料的增韧具有一定的指导意义。

摘要：面向连续变量量子随机数产生的应用场景,基于级联放大的方式构建宽带高增益平衡零拍探测器,首次将分布参数电路分析法、优化仿真法引入到平衡零拍探测器的电路设计中,针对性地改善该特高频电路的传输特性,并以系统稳定性指标为指导,寻求电路设计及关键元器件参数的最优解,完成电路设计。最终制作出带宽高于1.65 GHz、在0.2~930 MHz范围内增益平坦度达到±2 dB的平衡零拍探测器。该研究为宽带平衡零拍探测器提供了一种新的设计思路,实验所得探测器的性能有利于更高效地提取连续变量量子态随机熵源,将有效促进连续变量量子随机数发生器的速率提高和实用化发展。

摘要：填料作为旋转填料床的核心部件,是物料微观混合和传质反应过程发生的重要场所。填料的结构、材质组成、填装方式决定了填料的功能性,进而直接影响到旋转填料床的传质性能、使用寿命和应用范围,故而增强填料的功能性显得尤为重要。功能性填料通过改变常用填料的表面性质、调节形态、设计结构等手段,使填料具有如吸附、催化、疏水等的功能特性,在提高旋转填料床的性能和运行效果方面表现出优异的成效。综述了在旋转填料床中功能性填料的主要分类与特点,总结分析了近年来功能性散装填料和规整填料在旋转填料床中的应用情况,从增强传质特性和改善液体流动行为方面分析了填料功能特性的体现,并对功能性填料的发展方向和工业化前景做出了展望。