摘要：乌克兰细点丝藻(Oculatella ucrainica Oxana Vinogradova&Tatiana Mikhailyuk)是2017年从土壤结皮与海岸边分离出来并描述为新种的耐旱陆生物种。本研究从我国山西省太原师范学院校园的潮湿土壤和贵州省花溪公园的湿润墙面分离出两株丝状蓝藻,形态上与乌克兰细点丝藻相似,均在丝状体顶端细胞中含有橘色颗粒;16S rRNA基因序列显示,这两株蓝藻与乌克兰细点丝藻的相似性均在99%以上,且在系统发育树中聚为一支,有较高的自展值。此外,这两株丝状蓝藻的ITS二级结构与乌克兰细点丝藻差异较小,进一步表明它们均属于乌克兰细点丝藻,这是我国首次报道乌克兰细点丝藻新记录种。

摘要：本文研究了具有Stark势的一维相互作用任意子模型.通过数值计算能谱统计、半链纠缠熵和粒子非平衡态占据数等来观测有限尺寸下的多体局域化现象.随着线性势强度的增强,系统的能谱统计分布从高斯系综向泊松系综过渡,过渡区域的平均能级差比率表现为强烈依赖于统计角的非单调行为.平均半链纠缠熵服从体积律到面积律转变且转变点对统计角有非单调依赖关系,遍历相的半链纠缠熵随时间线性增长,而在局域相中随时间呈对数增长,其演化行为也与统计角有关.最后随着线性势增大,长时极限下粒子非平衡态占据数由零变为有限值,有限值的大小与任意子统计角的取值有关,这种演化行为进一步验证了任意子模型中统计角的重要性.该研究结果为任意子系统中多体局域化的研究提供了新的视角.

摘要：多数基于Transformer的目标跟踪模型提取的目标局部空间特征信息有限且时间特征利用不足,显著影响了目标跟踪模型在处理目标遮挡、形变或尺度变化等复杂场景下的性能。为此,提出一种时空特征强化与感知的视觉目标跟踪方法(visual object tracking method with spatial-temporal feature enhancement and perception,STFEP)。一方面,该方法使用Transformer进行搜索区域与时间上下文特征的提取与融合,以得到全局特征信息,通过设计的局部卷积神经网络,提取目标的局部特征信息,并与目标的全局特征信息相关联,进一步强化目标的特征表示。另一方面,提出了时空特征感知机制,对不同时刻的特征信息进行可靠性和必要性分析,构建动态模板以感知更丰富的时空信息,使模型适应目标及场景的复杂变化。在TrackingNet、GOT-10k、LaSOT、UAV123多个数据集上的实验结果表明,研究所提方法能够准确鲁棒的对目标进行跟踪,并在GOT-10k数据集上取得了最优的结果,AO、SR 0.5以及SR 0.75分别达到了73.7%、83.8%、70.6%。

摘要：A^(*)算法是一种常见的AGV路径规划算法,然而当AGV的运动环境很复杂时,A^(*)算法的效率会显著下降。针对传统A^(*)算法存在路径搜索效率低、路径转折次数多等问题,提出一种改进型A^(*)算法。首先基于栅格法对地图进行建模,随后对A^(*)算法的启发函数和邻域搜索策略展开研究,引入动态加权机制改进启发函数,并在此基础上加入动态五邻域搜索策略。最后在Python编程环境下,分别使用两种不同障碍率的栅格地图对改进型A^(*)算法与传统A^(*)算法进行对比仿真实验。仿真结果表明,改进型A^(*)算法搜索时间平均缩短了69.3%,路径拓展节点数平均减少了74.5%,可以明显减少转弯次数,提升整体效率,尤其是在障碍率较高时优化效果更明显;引入贝塞尔曲线后,可使移动路径更加平滑。

摘要：目前,基于卷积神经网络(CNN)深度学习的图像压缩已经取得了优异的成果,但是CNN的感受野通常受限,不能学习到图像非局部区域内像素之间的上下文关系,缺少了长距离建模和感知能力,容易造成结果失真、伪影和压缩率较高等问题。针对以上问题,提出2种解决办法:设计一种由CNN、多尺度注意力(MSA)机制和残差单元构成的对称编解码器架构,该架构在对图片进行通道变换和空间变换的同时引入多尺度注意力机制,能够对特征进行重新校准,减少潜在表示的冗余像素;设计一种基于U型框架的超先验网络,可以在不同层级上获取多尺度的上下文信息,在帮助提取高级语义特征的同时,保留详细的低级特征信息,能够更好地进行边界细化和细节恢复。在Kodak、Tecnick和CLIC这3种数据集上将所提方法与其他先进的图像压缩方法进行对比实验,结果表明,在相同比特率下,该方法相较对比方法在峰值信噪比(PSNR)指标上分别提高了约0.3 dB、0.6 dB、0.5 dB。所提方法在保证压缩率的同时,能够有效提高对非重复纹理特征和图像细节特征的重建效果。

摘要：以安徽省董铺—大房郢水库为例,以水库缺水率最小和补水量最少为最优准则,考虑董铺—大房郢水库水源连通工程水量补偿式调节和接受上游淠河灌区水库群补水的特殊机制,构建董铺—大房郢水库双目标优化供水调度模型,并采用基于混合交叉算子改进的NSGA-Ⅱ算法求解模型。结果表明,算数交叉算子(ACO)混合模拟二进制交叉算子(SBX)的收敛时间较单一SBX算子缩短11.48%,较单一ACO算子缩短2.58%;其中混合算子SBX-ACO求得的解集质量更好,对应评价指标世代距离(GD)值(8.13×10^(-4))、反世代距离(IGD)值(3.1×10^(-4))为所有计算方案中最小。优化调度模型求解的供水方案中两库补水量比不优化条件下的补水量减少11.5%。在计算效率及解集质量上综合验证了所提出的改进算法的有效性,同时为区域水资源优化调度提供科学依据。

摘要：【目的】研究了氮化镓(GaN)和聚苯胺(PANI)复合材料在室温下对氨气(NH_(3))的气敏特性。【方法】以氧化镓(Ga_(2)O_(3))为镓源,采用原位氮化法制备了GaN微米结构,将GaN和苯胺单体预复合后,通过原位聚合法制备了GaN/PANI气敏传感器并对样品进行了一系列表征。【结果】结果表明GaN与PANI成功复合,GaN微米结构表面与网状PANI结合,从而为气体吸附提供了更多表面位点。测试并对比纯GaN和GaN/PANI复合材料的气敏特性,在室温低湿度条件下,GaN/PANI气敏传感器对体积分数100×10^(-6)的NH_(3)响应度可达80.73%,是相同体积分数的NH_(3)下纯GaN的1.7倍;另外,纯GaN的检测下限为1×10^(-6),而GaN/PANI复合气敏传感器的检测下限可达到1×10^(-9)。进一步分析GaN/PANI气敏传感器的传感机理,丰富的复合材料界面显著提升GaN/PANI传感器的气敏性能。GaN/PANI气敏传感器设计为室温下检测NH_(3)提供可靠方案。

摘要：陀螺在工作时,会受到由环境温度变化产生的热应力的影响,破坏谐振子的振动稳定性。本文基于应力集中理论,提出了一种新型水滴状的导向结构,通过有限元仿真,研究了六波腹杯形谐振子在不同环境温度下的热力学特性。仿真结果表明:在相同条件下,水滴形比经典的圆形导向结构对谐振子刚性轴稳定性的优化效果更佳。最后,利用温控箱对具有两种导向结构的六波腹杯形谐振子进行零偏稳定性测试,实验结果表明,具有水滴形导向结构的六波腹杯形谐振子在不同温度下具有更好的振动稳定性。

摘要：针对轴向柱塞泵滑靴副的润滑特性问题,在滑靴表面布置微织构,设计正交试验方案,仿真研究了滑靴副的工况参数(膜厚、转速)、表面织构的形状参数(坑形、直径、深径比)及面积率对滑靴副表面承载力的影响,结果表明,多影响因素的主次顺序为:转速、面积率、坑形、直径、深径比、膜厚;多因素的最优组合为:转速1500 r/min、面积率20%、圆球形、直径500μm、深径比0.4、膜厚20μm;根据压力、速度云图,分析了微织构表面的流体动压润滑效应及提升表面承载力的机理。在最优组合的基础上,分析了单因素变化对承载力的影响。

摘要：现有的多模态情感分析研究主要通过不同模态特征的整体交互进行不同模态信息的融合,未考虑不同模态包含的独有特征以及共有特征之间的联系,导致无法有效分析复杂的情感。针对上述问题,本文提出了自适应门控解耦特征融合的多模态情感分析模型(AGDF)。首先,利用预训练的BERT模型和Transformer模型进行不同模态的特征提取。其次,根据不同模态的共有特征相似而独有特征不相似的原理构造对比对,通过对比学习的方法,将不同模态的特征分解为独有特征和共有特征。然后,根据图像和语音模态在文本模态存在偏移的原理,设计了一种新的自适应门控机制进行特征融合,将其他模态信息融于文本模态。同时,设计了独有特征和共有特征的联系图,利用图注意力神经网络进行融合,以平衡模态之间的独有信息和共有信息。最后,对融合特征进行分类。在数据集CMU-MOSI、CMU-MOSEI上进行了实验,结果显示本文方法比基线方法在准确率和F1分数上均提高了约1百分点。此外,与其他特征分解方法相比,本文方法的准确率提高了1.23百分点,F1分数提高了1.37百分点,Corr提高了2.13百分点,MAE降低了4.83百分点。综合结果表明,本文提出的方法能够更加充分利用不同模态的异质信息,从而有效提高情感识别的效果。