摘要：目的 深度伪造视频检测是目前计算机视觉领域的热点研究问题。卷积神经网络和Vision Transformer(ViT)都是深度伪造检测模型中的基础结构,二者虽各有优势,但都面临训练和测试阶段耗时较长、跨压缩场景精度显著下降问题。针对这两类模型各自的优缺点,以及不同域特征在检测场景下的适用性,提出了一种高效的CNN(convolutional neural network)结合Transformer的联合模型。方法 设计基于Efficient Net的空间域特征提取分支及频率域特征提取分支,以丰富单分支的特征表示。之后与Transformer的编码器结构、交叉注意力结构进行连接,对全局区域间特征相关性进行建模。针对跨压缩、跨库场景下深度伪造检测模型精度下降问题,设计注意力机制及嵌入方式,结合数据增广策略,提高模型在跨压缩率、跨库场景下的鲁棒性。结果 在Face Forensics++的4个数据集上与其他9种方法进行跨压缩率的精度比较,在交叉压缩率检测实验中,本文方法对Deepfake、Face2Face和Neural Textures伪造图像的检测准确率分别达到90.35%、71.79%和80.71%,优于对比算法。在跨数据集的实验中,本文模型同样优于其他方法,并且同设备训练耗时大幅缩减。结论 本文提出的联合模型综合了卷积神经网络和Vision Transformer的优点,利用了不同域特征的检测特性及注意力机制和数据增强机制,改善了深度伪造检测在跨压缩、跨库检测时的效果,使模型更加准确且高效。

摘要：在分布式文件系统中,小文件的管理一般存在访问性能较差和存储空间浪费较大等缺点.为了解决这些问题,提出了一种性能优化的小文件存储访问(SFSA)策略.SFSA将逻辑上连续的数据尽可能存储在物理磁盘的连续空间,使用Cache充当元数据服务器的角色并通过简化的文件信息节点提高Cache利用率,提高了小文件访问性能;写数据时聚合更新数据及其文件夹域中的相关数据为一次I/O请求写入,减少了文件碎片数量,提高了存储空间利用率;文件传输时利用局部性原理,提前发送批量的高访问率的小文件,降低了建立网络连接开销,提升了文件传输性能.理论分析和实验证明,SFSA的设计思想和方法能有效地优化小文件的存储访问性能.

摘要：二硫化锡由于较高的理论比容量被视为下一代具有潜力的锂离子电池负极之一.然而,二硫化锡在充放电过程中存在颗粒团聚、体积变化较大等缺点,导致电极极片容易粉化,电池循环稳定性不佳.本文提出一种新颖的复合负极设计方案,采用溶剂热法将二硫化锡纳米片嵌入到还原性氧化石墨烯的层状结构内,利用聚丙烯腈作为粘结剂制备极片,通过低温热处理方式进一步重塑极片结构,同时进一步研究了热处理温度对极片结构及性能的影响.结果表明,150℃热处理所得的复合负极表现出较好的循环性能及倍率特性:在0.1A/g电流密度下循环60圈后仍能保持1200 mAh/g的比容量,在1A/g的倍率下的比容量仍能得到880 mAh/g.

摘要：随着航空航天和交通运输等领域对材料性能的要求日益严格,高体积分数陶瓷增强金属复合材料成为一种发展需求。基于激光增材制造原位成型多组分材料的优势,采用选区激光熔化(SLM)制备了15%Si C(体积分数)陶瓷增强马氏体时效钢(MS)复合材料(MMC)。着重针对Si C与金属基体之间的相容性和开裂问题,从多个方面研究了SLM成型过程中的裂纹缺陷抑制措施,包括激光重熔、预热基板、设计支撑与成型方向;提高基体预热温度能够显著减少裂纹数量。同时,研究了SiC陶瓷对微观组织、相结构与相转变和硬度的影响及其与开裂的联系。MMC微观组织为带状组织和粗化的树枝晶组织,还存在富Si元素区域。MS中主要为马氏体相,添加Si C促进了奥氏体转变,使得MMC中主要为奥氏体相,树枝晶间仍可发现少量马氏体相。树枝晶主要为大角度晶界,表明MMC中形成了大量的位错。此外,加入高体积分数Si C后,基体材料的硬度得到明显提升。

摘要：有机电化学晶体管具有实现高灵敏度的传感及突破“冯·诺依曼瓶颈”实现低功耗的神经形态计算的潜力.目前有限的活性层材料及低的器件性能严重制约着其进一步集成与应用,器件性能的进一步提升亟需关键活性层材料的原始创新.本文综述了本课题组近五年在有机电化学晶体管材料和器件方面的研究进展.我们从材料源头创新出发,致力于材料制备方法、材料结构、聚集态结构、离子电子耦合传输对材料光电性质的影响以及相关的基本规律和物理过程,打破传统设计思路,发展非金属聚合/偶联方法,使用有效的多功能分子设计与结构调控策略制备新概念共轭高分子/寡聚物/小分子混合离子电子导体的有机电化学晶体管活性层材料;开发有机电化学晶体管的关键技术,实现若干集高性能、高稳定性、柔性于一体的有机电化学晶体管,构筑面向柔性、可穿戴器件的传感及低功耗的有机突触晶体管,对柔性生物电子学的发展具有积极的促进意义.

摘要：针对铝合金薄板的侧壁起皱问题,本文通过有限元软件分析工艺参数对成形质量的影响,提出了一种基于数值模拟与智能算法相结合的优化方法。首先,利用最优拉丁超立方抽样进行实验设计,并依据数值模拟获取实验值;其次,基于BP神经网络拟合工艺参数与成形质量之间的关系,预测结果的平均相对误差为2.69%,建立了准确的预测模型;最后,用遗传算法极值寻优获取了一组最优的工艺参数组合,起皱幅值的预测值和仿真值相对误差仅为4.03%,实验结果与仿真分析结果相近,验证了该优化方法的合理性和有效性。研究表明:以料厚、摩擦系数和压边力作为优化变量,以最大起皱幅值最小化为优化目标,建立几何模型,并利用有限元软件Autoform进行仿真分析;依据起皱轮廓线径向位移的实验和数值模拟对比,验证了有限元模型的正确性,表明利用神经网络和遗传算法极值寻优可以有效解决铝合金侧壁起皱缺陷。

摘要：如何通过气候适应性规划设计缓解城市夏季高温状况,构建健康城市,对于我国推进生态文明建设、实现高质量发展至关重要。以岭南高密度城市—广州为例,基于局地气候分区框架分析城市建设形态与土地覆盖特征,构建局地气候分区城市形态分析地图与局地气候分区分类地图,识别城市高温风险热点区域;基于局地气候分区分类地图的高温风险评估结果,选取高温风险街区—文德路街区作为研究对象,从“绿—荫—透—水”4个方面提出岭南高密度城市街区高温适应规划设计策略,并进一步探讨将高温适应规划设计融入国土空间规划体系的路径,以期为我国气候适应规划设计与健康城市建设提供思路与方法参考。

摘要：为探究影响混合配筋管桩(PRC管桩)接头性能的因素,开展了3组共8根PRC管桩接头抗弯性能试验,得到PRC管桩跨中弯矩与挠度的曲线关系及破坏形式。分析预应力钢筋的张拉比例、张拉方式以及接头形式对PRC管桩接头抗弯承载力的影响,并将试验所得极限弯矩值与规范理论计算值进行对比。结果表明,同等条件下PRC管桩的预应力筋在50%张拉应力时桩身极限抗弯承载力最强,最大挠跨比为1/129;预应力筋与非预应力筋同时张拉时,PRC管桩的延性及承载力均可获得一定提升,最大挠跨比为1/66;桩头外套钢管对接头强度的提高作用最明显,但更容易造成接头处的应力集中;接头处抗弯承载力约为桩身抗弯承载力的64%~82%。综合考虑,桩头加锚固筋时接头抗弯承载力较高且更为安全。

摘要：会话推荐的目标是仅根据用户在匿名会话中有限的交互行为,来预测用户的下一次点击行为.最近几年,许多基于图神经网络的会话推荐方法取得了可喜的结果.然而,这些方法仍然存在不足之处.一方面,基于图神经网络的方法只考虑物品之间的转换模式,忽略了会话中的序列模式.另一方面,现有的大多数方法都只关注当前会话内部的信息,忽略了来自邻居会话的外部协作信息,即上下文模式.为了解决上述问题,本文提出了一种新颖的基于上下文增强的多级注意力会话推荐模型(CEMA),通过多级注意力机制分别在物品级和会话级这两个粒度上学习物品特征和建模用户偏好,以增强模型的个性化推荐能力.CEMA模型利用多层GraphSAGE来学习物品之间复杂的转换模式,以捕获用户的局部偏好.特别地,在CEMA模型中设计了一种物品级注意力机制,通过门控注意力单元计算会话中不同物品的重要性,以识别用户真正感兴趣的物品,避免噪声物品的干扰.这有助于准确地捕获会话的序列模式,以建模用户的全局偏好.此外,所提出的方法还设计了一种会话级注意力机制,通过简单的软注意力高效地计算不同会话之间的相似度,以聚焦于那些与当前会话最相似的邻居会话,并从中提取上下文模式,以帮助预测用户的下一次点击.本文在3个公开的基准数据集上进行了一系列实验,实验结果表明CEMA的推荐性能超过了现有最好的方法,充分验证了CEMA的有效性和优越性.

摘要：目的:利用生物信息学方法,从虎杖转录组中开发SSRs、SNPs和In Dels标记。方法:从NCBI的SRA数据库下载虎杖RNA-Seq数据,经Trinity拼接后得到unigenes。用MISA软件搜索虎杖unigenes,对得到的SSRs位点信息进行特征分析并利用PRIMER 3软件设计SSRs引物。利用BWA/SAMtools/Var Scan流程开发虎杖SNPs和InDels标记。结果:从虎杖转录组中共搜索得到1 293个SSRs位点,经PRIMER 3设计引物后,共得到948个SSRs标记。同时利用BWA/SAMtools/Var Scan流程获得虎杖SNPs 375 579个,In Dels 13 029个。这些SNPs位点分布在16 186条unigenes上(共14.9 Mb),SNPs位点的密度为1/39.7 bp,核苷酸多样性(θ)为0.02519。6种类型的SNPs变异可以归为置换(233 061,62.1%)和颠换(142 518,37.9%)两类。结论:虎杖基因组积累了丰富的SSRs、SNPs和InDels变异,通过转录组测序获得了大量的虎杖EST-SSRs、SNPs、In Dels标记,为后续虎杖的遗传育种打下了基础。