摘要：太赫兹调制器作为太赫兹技术应用的重要器件之一,在太赫兹通信、成像和传感等领域具有广泛应用前景.但是目前太赫兹调制器调制深度、工作带宽、稳定性等有待提升,这制约了太赫兹技术的进一步推广与发展.基于此,设计并制备了一种新型光控砷化镓/侧边抛磨太赫兹光纤(SPTF)调制器,将砷化镓转移到太赫兹光纤抛磨区,增强太赫兹波倏逝场与砷化镓相互作用.在外置808 nm激光器照射下实现对太赫兹波幅度调制,调制深度达到97.4%.实验结果表明,这种新型的光纤调制器具有较好的光控调制效果.同时,该器件体积小、集成度高,具有广泛应用的潜力.

摘要：在V2V环境下的虚拟交通灯可以通过车辆间直接交换的信息协商路权分配,且在设备获取相关信息时,车辆能够有策略地提供信息以获得优先路权。为适用于非可测量因素影响路权的场景,提出一种具有组策略防护特性的虚拟交通灯。通过将车辆提供的真实信息抽象为成本分摊与合作博弈,并设计组策略防护拍卖机制,利用Shapley值计算出每辆车的成本分摊作为车辆的支付。在此基础上,根据拍卖结果中真实的评价值建立绿灯信号,通过信号合并算法整合多次拍卖产生的绿灯信号,由此产生合理的路权分配。实验结果表明,该虚拟交通灯具有组策略防护特性,能够避免车辆形成虚报信息的联盟来获取利益,也能避免车辆通过虚报私有信息来获得路权优先权,与具有固定绿灯通行数量阈值的虚拟交通灯相比,组策略防护的虚拟交通灯在整体平均行驶时间以及高评价值车辆的平均行驶时间上均有一定改善。

摘要：针对有标记的训练样本数量较少会降低印刷套准识别模型性能的问题,本研究提出了基于安全样本过采样预处理和协同训练的半监督方法,以提升识别模型的性能。首先采用k近邻方法识别训练集中的安全样本。在安全样本间进行过采样,生成新的训练集。然后采用Bootstrap采样方法将新的训练集分成三个子训练集,学习得到三个决策树子分类模型,不断对无标记样本进行预测,并将其加入到子训练集,更新子分类模型,直至其能稳定为止。集成子分类模型,形成最终分类模型。实验结果表明,本研究方法随着训练样本数量的增多,分类性能也逐渐提高。当训练样本数量为800时,其在测试集上的分类准确率Accuracy达到98%,召回率的几何平均数G-mean为99%,在同样数量的训练样本上,均高于实验中的其他方法。本研究方法可以有效利用无标记样本,提高印刷套准识别模型的性能,实现数量较少的训练集样本的印刷套准识别。

摘要：结合国内外解决教学难题的VR优秀案例,以创新的方式应用VR技术,设计符合学生需求的VR+教育应用资源。以原创教学资源《设计构图的VR体验》为例,提炼传统国画的基本构图方法宾主、疏密、虚实、留白为知识点,运用在设计构图思维的训练上,在虚拟空间自由摆放的方式提高基础构图能力。关注设计构图的细分领域,对一线教师团队的课程和教学经验进行分析梳理,从艺术类基础课程中深挖其典型难点,学生通过VR头戴式显示器进入水墨风格场景,培养立体构图思维的转换,用高精度的内容吸引其注意力和训练构图能力,并通过课堂教学活动来检验此VR系统的可行性,为VR教育提供创新的教学方法。

摘要：针对目前大多数方面级情感分析方法存在着没有重点关注局部上下文中关键词特征的问题.本文提出了一种基于局部上下文关键词特征提取及增强的方面级情感分析模型LCPM (local context pos mask).首先提出了局部上下文词性掩码机制,提取方面词周围重要词的特征,减少噪声词的干扰.其次对损失函数进行修改,让模型重点关注与方面词有关的局部上下文关键词特征,提升模型情感分类的表现.最后设计了一种门控机制,模型可以动态学习权重系数,给局部上下文关键词特征和全局上下文特征分配不同的权重系数.在4个公开数据集上的实验结果表明,与现有的方面级情感分析模型相比,准确率和MF1值都有提高,验证了局部上下文关键词提取及增强的有效性,在方面级情感分析任务上有较大的应用价值.

摘要：记忆心理学领域大量研究证实了内隐记忆和外显记忆的ERP分离,且内隐记忆相比外显记忆在记忆容量、保持时间及稳定性上均有优势。实验记录了15名被试在内隐记忆任务与外显记忆任务中形象图标和抽象图标的行为及ERP数据。结果表明:内隐记忆中,形象图标的行为和300~500 ms顶区差异波的启动量均显著高于抽象图标。外显记忆中,形象图标的外显记忆正确率显著高于抽象图标,而反应时无显著差异;300~500ms额区的差异波,形象图标显著负向于抽象图标,而500~800ms顶区的晚成分差异波两者无显著差异。研究结果表明,形象图标在浅加工下进行无意识记忆具有明显的优势。形象图标与抽象图标在图形化界面语言的使用中一直存在争论,通过实验在行为指标与脑电生理指标上提供了量化证据。

摘要：传统SPH流体模拟方法通常使用固定的粒子光滑长度进行插值计算,在某些情况下会导致较大的插值误差。为提升模拟精度,建立了粒子光滑长度与邻居粒子密度调和平均数间的关系,用以自适应调整粒子的光滑长度,并设计和定义了相应的邻居搜索方案和核函数以解决受力不对称的问题。经实验验证,该方法有效降低了粒子邻居数方差,解决了传统SPH支持域固定导致的粒子插值误差过大的问题,使仿真结果更接近物理事实。同时由于物理计算精度的提高,模拟稳定性得到增强,因而可以使用更大的时间步长,有效提升了模拟速度。最终,相比其他方法在视觉质量和模拟速度上均具有一定优势。

摘要：汽车零配件生产制造过程,具有多品种、工序繁多、现场实时信息反馈要求高以及质量控制严格等特点,为提高制造过程实时可视化监控、生产过程产品质量监管和全程追溯定位,构建大数据环境下的汽配生产过程制造物联网系统,并对系统架构设计、实现与分析。该系统实现对海量数据采集与管理,以质量预测为关注点,对海量多源异构的工业大数据进行处理分析,利用广义回归神经网络算法对产品质量数据直接建模、进行回归预测研究。实验表明:其预测值与实测值相接近,该系统在生产过程中具有实际应用意义。

摘要：基于物理的流体模拟方法通过数值求解流体的控制方程可获得逼真的模拟结果,但求解中易产生数值耗散造成流体细节丢失.本文提出采用涡粒子模拟流体,通过求解涡度形式的流体控制方程获得涡度场,再将涡度场转换为不可压的速度场,可降低对流数值耗散,自动保证速度场散度为零,因而能够保持更丰富的流体细节.针对算法在涡度转换为速度时需求解泊松方程的性能瓶颈,基于图形处理器(GPU)设计并实现了一个高效的预条件共轭梯度法求解方程,比现有求解器加速超过10倍.实验结果表明,与现有方法相比,本文算法能够获得真实感更强的流体模拟效果,且模拟速度显著提升.