摘要：为了估计系统的状态并补偿输出时滞,本文提出一种新颖的观测器设计方法应用在常微分方程(ODE)-热方程级联系统中.不同于传统观测器的设计方法,该方法的核心思想是将大时滞划分为若干段小时滞,再设计一串级联的子观测器逐步地估计系统的状态.这种方法的优势在于对于大时滞仍有效.本文通过backstepping-like方法实现了原系统与目标系统的等价变换,结合Lyapunov-Krasovskii方法和线性矩阵不等式理论,得到了误差系统指数稳定的结果.最后,通过仿真实例验证了级联观测器的有效性.

摘要：社交网络链路预测旨在根据已知的网络信息预测未来的链接关系,在推荐系统和合著网络中具有重要作用.然而,现有链路预测算法往往忽视社交网络的多元演化特点,训练时间复杂度较高,限制其执行效率.针对上述问题,文中提出基于多演化特征的社交网络链路预测算法(Multi-evolutionary Features Based Link Prediction Algorithm for Social Network,MEF-LP).首先,设计一种简单高效的时间极限学习机模型,利用门控网络和极限学习机自编码器传递与聚合社交网络快照序列的时间信息.然后,构建多个深度极限学习机,对时间特征进行多角度映射,挖掘社交网络不同的演化特征,并最终融合成综合演化特征.最后,使用基于极限学习机的分类器完成链路预测.在6个真实社交网络上的实验表明,MEF-LP能合理学习社交网络的多演化特征,并获得较优的预测性能.

摘要：Spark作为基于内存计算的分布式大数据处理框架,运行速度快且通用性强.在任务计算过程中,Spark的默认分区器HashPartitioner在处理倾斜数据时,容易产生各个分区数据量不平衡的情况,导致资源利用率低且运行效率差.现存的Spark均衡分区改进方法,例如多阶段分区、迁移分区和采样分区等,大多存在尺度把控难、通信开销成本高、对采样过度依赖等缺陷.为改善上述问题,本文提出了一种基于优先填补策略的分区方法,同时考虑了样本数据和非样本数据的分配,以便实现对全部数据的均衡分区.该方法在对数据采样并根据样本信息估算出每个键的权值后,将键按照权值大小降序排列,依次将键在满足分区容忍度的条件下分配到前面的分区中,为未被采样的键预留后面的分区空间,以获得针对样本数据的分区方案.Spark根据分区方案对样本中出现的键对应的数据进行分区,没有出现的键对应的数据则直接映射到可分配的最后一个分区中.实验结果表明,新分区方法能够有效实现Spark数据的均衡分区,在美国运输统计局发布的真实航空数据集上,基于该方法设计的优先填补分区器的总运行时间比HashPartitioner平均缩短了15.3%,比现有的均衡数据分区器和哈希键值重分配分区器分别平均缩短了38.7%和30.2%.

摘要：将深度学习模型应用于超构光栅分束器的逆向设计,可以在全局范围内获得具有良好均匀性和高衍射效率的结构。利用基于全局拓扑优化的深度学习模型,围绕超构光栅分束器的结构设计和衍射效率及均匀性等光学性能展开了一系列的研究。在波长为900 nm的入射光下,基于全局拓扑优化深度学习模型设计出大角度高衍射效率超构光栅分束器,设计的分束角为120°与150°时衍射效率分别达到95%与85%。

摘要：器官芯片是一种将生物体活细胞植入精准设计的微流体芯片内,可特定再现生物体组织器官功能的仿生的微生理系统,在疾病模拟、毒性检测、新药研发、精准医疗等许多方面具有独特应用前景。3D生物打印技术与器官芯片技术相结合制作3D打印器官芯片,可实现芯片制造工艺的简易化和低成本化,同时满足对复杂异质三维微环境的精细需求。综述3D打印器官芯片在打印方式、打印墨水等方面的研究进展,阐述其最新生物医学应用,总结器官芯片结构和功能单元的打印方式和打印墨水,探讨基于现有打印工艺实现器官芯片一体化制造的潜在可行性,概述3D打印器官芯片技术在心、肝、肺、肾、神经、肿瘤等组织和器官结构和功能仿生方面的最新进展,最后展望3D打印器官芯片技术领域的发展趋势和有待解决的关键问题。

摘要：【目的】探究收益-损失框架和时间框架对前意向阶段个体健康行为意愿改变的作用,寻找有效引导个体健康行为意愿改变的健康信息类型。【方法】基于信息框架设计4类健康信息,利用眼动实验记录被试阅读健康信息的眼动数据并采取方差分析的方法进行分析;结合后续半结构化访谈探究信息框架与健康行为意愿改变间的作用机制及前意向阶段个体的个性化信息需求。【结果】损失框架信息比获得框架信息更能引起被试关注(总注视时长:49.456>32.633,P=0.045;平均注视时长:0.314>0.223,P=0.003)。短期和长期框架信息之间无明显差异(总注视时长:P=0.524;注视次数:P=0.291;平均注视时长:P=0.240)。健康信息通过增强感知风险、感知收益及自我效能影响健康行为意愿。此外,通过访谈数据总结了前意向阶段个体在健康行为改变过程中所需的6类健康信息。【局限】被试结构单一,数量有限,眼动实验仅测试了两种框架信息的作用。【结论】研究结论可为后续针对前意向阶段个体的个性化健康信息干预提供参考。

摘要：为探究大豆种子生活力测定的最适染色条件以及种子萌发期重要生理指标的变化,采用单因素和正交试验设计筛选适用于大豆种子生活力检测的氯化三苯基四氮唑(TTC)染色最佳组合;并分析大豆种子在不同萌发环境下的发芽率和种子内源细胞壁水解酶的变化。单因素分析结果表明,有无吸胀处理对于种子染色至关重要,且低浓度(0.1%)的TTC溶液会显著降低种子的染色率。多因素正交试验结果表明,大豆种子染色的最佳条件是:吸胀时间6 h,TTC浓度1%,染色温度35℃,染色时间60 min。该组合下的种子染色率为98.5%。萌发率试验表明,光、暗条件对于萌发进程无显著的影响;高水量下大豆萌发受到抑制,而低水量下种子却有着较高的萌发率;在一定温度范围内,低温可推迟种子萌发,但却提高了种子的最终萌发率。酶活性试验表明,种子在光、暗条件下萌发时,种胚内的纤维素酶、多聚半乳糖醛酸酶和β-半乳糖苷酶活性无显著变化,而木葡聚糖内转糖基酶在光照下的活性却显著高于其在暗环境下的活性。在不同吸胀水量下,纤维素酶和多聚半乳糖醛酸酶活性无显著变化;β-半乳糖苷酶活性随着水量的增加逐渐上升,而木葡聚糖内转糖基酶活性却呈现与之相反的趋势。值得注意的是,萌发温度的升高能够显著增加4种细胞壁水解酶在大豆胚中的活性。综上,TTC染色结果对于快速判断大豆种子生活力,完善大豆种子质量检测技术规程具有重要的实践意义;探索大豆种子在不同萌发条件下的细胞壁水解酶活性有助于揭示双子叶植物种子萌发的机制。

摘要：针对一类严格反馈系统的安全控制问题,提出一种基于滤波控制障碍函数(Filtered control barrier functions,FCBF)的优化控制方法.首先引入一阶低通滤波器,构建滤波控制障碍函数.然后结合控制李雅普诺夫函数(Control Lyapunov functions,CLF)及离线优化技术,提出一种新颖的安全反推控制算法.与现有文献相比,所提控制算法通过运用滤波控制障碍函数,有效克服了安全反推过程中的“计算膨胀”问题.仿真结果验证了所提控制算法的有效性与正确性.

摘要：为深入掌握航空变频(360~800 Hz)电力系统中真空电器电弧特性,该文围绕中频灭弧室弧后发生的边缘击穿现象,以双温磁流体动力学仿真结合实验的研究方法,得到了以下结论:中频真空电弧离子数密度的最大值为2.6×10^(19)m^(-3),离子温度的范围为0.30~0.91eV,电子温度的范围为1.50~2.43 eV;电子与离子之间存在能量交换,电子温度的变化会引起离子温度的变化;最高离子温度出现在阳极触头边缘处,与实验发现的边缘击穿位置重合,证明了此处确实存在能量集中;中频真空电弧是超声速流体,速度在边界处减慢,根据动能热能互换原理,中频真空电弧的质量流运动规律是边缘击穿的本质原因。

摘要：微服务因其敏捷的开发方式、快速的部署方式,逐渐成为以云为基础的软件系统的主流架构方式之一.但是,微服务系统结构复杂,动辄上百个服务实例,而且服务之间的调用关系异常复杂,当微服务系统中出现异常时,难以定位故障根因.为了解决这个问题,端到端请求追踪(trace)成为微服务系统监控的标配.然而现有的分布式请求追踪实现方式对应用程序具有侵入性,严重依赖于开发者对请求追踪的经验,无法在运行时控制追踪功能的开启和关闭.这些不足不仅会增加开发者的负担,而且限制了分布式请求追踪技术的实际应用.设计并实现对程序开发者透明的请求追踪系统Trace++,能够自动生成追踪代码,利用动态代码插桩技术将追踪代码注入到运行中的应用程序.Trace++对程序低侵入,对开发者透明,能够灵活控制追踪功能的开启和关闭.此外,Trace++的自适应采样方法有效减少了请求追踪产生的开销.在微服务系统TrainTicket上的实验结果证明,Trace++能够准确发现服务依赖关系.在开启请求追踪时,性能开销接近于源代码插桩,在关闭请求追踪时无性能开销.此外,Trace++的自适应采样方法在采样到具有代表性样本的同时减少了89.4%的追踪数据.