摘要：近年来,大语言模型(large language model,LLM)在一系列下游任务中得到了广泛应用,并在多个领域表现出了卓越的文本理解、生成与推理能力.然而,越狱攻击正成为大语言模型的新兴威胁.越狱攻击能够绕过大语言模型的安全机制,削弱价值观对齐的影响,诱使经过对齐的大语言模型产生有害输出.越狱攻击带来的滥用、劫持、泄露等问题已对基于大语言模型的对话系统与应用程序造成了严重威胁.对近年的越狱攻击研究进行了系统梳理,并基于攻击原理将其分为基于人工设计的攻击、基于模型生成的攻击与基于对抗性优化的攻击3类.详细总结了相关研究的基本原理、实施方法与研究结论,全面回顾了大语言模型越狱攻击的发展历程,为后续的研究提供了有效参考.对现有的安全措施进行了简略回顾,从内部防御与外部防御2个角度介绍了能够缓解越狱攻击并提高大语言模型生成内容安全性的相关技术,并对不同方法的利弊进行了罗列与比较.在上述工作的基础上,对大语言模型越狱攻击领域的现存问题与前沿方向进行探讨,并结合多模态、模型编辑、多智能体等方向进行研究展望.

摘要：基于负离子的中性束注入是未来大型托卡马克装置不可或缺的辅助加热方式。中性束系统中的加速极电源需要输出-200 kV电压和5 MW的功率,还经常面临负载短路和断路的特殊工况。过去对加速极电源的研究中缺少高压部分的方案设计,而电源中高压部件的绝缘设计是电源研制过程中必不可少的关键环节。据电源指标和特殊工况的特点,计算了电源高压部分的隔离升压变压器、高压整流器和高压滤波器的电路参数,并对这些部件基于油浸式绝缘进行了工程设计,通过有限元仿真分析进行了绝缘验证。仿真结果表明,这些部件中的电场强度最高为16.22 kV/mm,小于变压器油击穿场强并具有2倍的绝缘裕度。设计的高压部件结构可以满足电源的绝缘要求。

摘要：近年来,图神经网络借助大量数据和超强计算能力在推荐系统和自然语言处理等应用领域取得显著成效,它主要处理具有成对关系的图数据.但许多现实网络中的对象之间的关系是复杂的非成对关系,如科研合作网络、蛋白质网络等.若直接用图结构将这种复杂的关系表示为成对关系,会导致信息丢失.超图是一种灵活的建模工具,可以展现出图无法完整刻画的高阶关系,弥补了图的不足.鉴于此,研究者开始关心如何在超图上设计神经网络,并相继提出应用于下游任务的超图神经网络模型(hypergraph neural network,HGNNs).故对现有的超图神经网络模型进行综述,首先全面回顾超图神经网络在过去3年的研究历程;其次根据设计超图神经网络采用的方法不同对其进行分类,并详细地阐述代表性的模型;然后介绍了超图神经网络的应用领域;最后总结和探讨了超图神经网络未来的研究方向.

摘要：传统防屈曲支撑(BRB)被广泛用于桥梁排架墩的减震控制,但其屈服后刚度较低和变形能力较小,难以有效控制强震下的峰值位移和残余位移。为此,将传统单一材料组成的BRB核心变形段替换为两种具有不同屈服点的材料,使其整体力学特性呈分级屈服的多线性,形成多级屈服耗能的防屈曲支撑(MSBRB)。将MSBRB作为保险丝构件应用于排架墩以提升其抗震性能,采用等能量的设计方法,以设置MSBRB排架墩体系的能力曲线为设计目标,考虑体系在逐渐增强的地震动荷载作用下的塑性发展机制和能力曲线特征,在中国公路抗震设计规范基础上发展了三阶段的抗震设计流程。最后,结合一排架墩设计案例并通过非线性时程分析证明了所提出设计方法的可行性和准确性。结果表明:设计方法可以较好地预测不同地震水平下MSBRB排架墩体系的性能状态,设计值与模拟值最大误差不超过6%,能达到不同地震水平的设计目标;设置MSBRB能显著降低排架墩的墩顶位移,E2地震作用水平下可使排架墩保持弹性状态,在更强的地震水平下也可有效降低排架墩的损伤,说明MSBRB可更为高效地提升排架墩抗震性能,实现排架墩的损伤控制。

摘要：材料信息学是推进材料基因组计划的理论核心,为组成多相、结构随机、行为复杂、具有显著多尺度特征的沥青混合料性能提升与新材料研发提供了重要手段。为推动材料信息学在沥青混合料相关研究中的应用,综述了材料信息学理论在沥青及沥青混合料性能预测与耐久性提升方面的应用研究。首先,总结了材料基因组及材料信息学理论基本内涵及其在沥青路面材料领域的应用;然后,介绍了常见的材料数据标准,总结了沥青及沥青混合料材料多尺度特征与材料特征基因数据库发展;进而,介绍了基于化学组分、胶体结构基因特性的沥青性能预测及改性沥青组成优化研究,总结了数据挖掘及机器学习算法在沥青混合料力学及路用性能预测方面的应用,主要包括混合料设计指标、动态模量、高温抗车辙能力、抗疲劳性能、低温抗裂性及水稳定性预测模型,分析了基于性能预测及智能寻优方法的沥青混合料组成结构优化,从而实现混合料路用性能的定向提升;最后,讨论了沥青混合料材料信息学应用架构,分析了沥青混合料材料基因特性体系与基于机器学习的混合料性能预测研究可能面临的挑战,展望了未来沥青混合料材料信息学研究可能需要解决的问题。该综述对沥青路面材料耐久性提升具有推动作用。

摘要：数据驱动新材料产业发展是第四研究范式促进材料创新,加快材料应用的多学科多领域交叉融合的技术热点.机器学习(machine learning, ML)作为一种重要的数据驱动方法,其结合第一性原理计算在材料科学、化学、物理学和计算机等跨学科领域展现出巨大的优势,为储能电池新材料的快速发展带来了新的机遇.为帮助研究人员了解这一新兴领域,本文系统地详述了高通量计算筛选和ML在储能电池材料研究中的最新进展,概括和总结了目前国内外应用较为广泛的在线材料数据库,举例介绍了新数据库的多层次构建,分析了目前数据采集方面的一些难点.论文进一步介绍了ML方法在高通量计算筛选、材料性质预测、材料结构与电化学性能构效关系研究和材料设计方面的应用实例,最后分析讨论了当前ML在储能电池领域面临的一些挑战,并展望了该领域的前沿研究.

摘要：为进一步推动可降解高分子材料的研究及产业化道路的发展,以改善聚丁二酸丁二醇酯(PBS)性能及开发功能化材料为目标,通过整理归纳聚合物性能调控策略,综述以聚合物共混改性、分子结构共聚改性及链段扩链改性手段的最新研究成果。讨论了改性单体及结构单元对聚合物的链结构及聚集态结构的影响,具体阐述了柔性、刚性及功能性结构单体在链段中的作用及调控;讨论了分子链结构的引入方式及链结构对聚合物性能的调控,分析嵌段共聚物反应机制及典型化学结构与制备路线;最后总结不同调控策略对聚合物的影响,并指出改性策略与性能的调控需要结合产品需求—生产—应用一体化发展来设计,为PBS基改性产品需求及产业化应用提供研发制备思路。

摘要：堆石料在周期性水位循环升降作用下会产生细粒流失现象,从而加剧堆石料的湿化变形。以某发生显著后期变形的心墙堆石坝的上游堆石料为研究对象,采用侧限压缩潜蚀试验装置,针对连续和间断两种颗粒级配的试样,对比开展了恒定水位和升降水位条件下的单轴固结湿化变形试验,得到了轴向应变和细粒流失量的发展过程。试验结果证实,周期性水位升降引起的细粒流失会促进湿化变形的发展,其影响程度与颗粒级配、竖向压力、水位升降速率及初始含水率有关。连续级配试样的内部稳定性优于间断级配试样,细粒流失量更少,因此提高堆石料级配的连续性会降低细粒流失对湿化变形的促进作用。增大竖向压力会提高堆石料内部颗粒间约束力,降低细粒流失量,从而降低细粒流失对湿化变形的促进作用。水位升降速率的提高会增大水对颗粒的渗透力,从而增大细粒流失量,加大湿化变形。增大初始含水率会提高堆石料的压实性,颗粒排列更紧密,细粒流失困难,降低了细粒流失对湿化变形的促进作用。

摘要：自动引导车(automated guided vehicle,AGV)叉车是工业领域重要的物料运输装备,其定位精度和路径跟踪精度是提高物料运输效率、工厂自动化及智能化水平的重要基础。该文以医药行业室内结构化环境下的单舵轮AGV叉车为对象,利用基于密度的有噪声空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法和快速迭代最近点(fast iterative closest point,FICP)算法实现了基于反光柱的激光雷达导航定位,并提出了基于距离的异常点剔除规则,保证定位结果的稳定性及算法的鲁棒性。利用Kalman滤波算法,融合激光雷达、角度传感器和惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)的定位数据,提升了定位精度。对于AGV叉车的路径跟踪问题,建立了比例积分(proportional-integral,PI)控制器,设计了基于三阶Bézier曲线的圆弧路径,并对Bézier曲线的参数进行了优化,避免了曲率突变,提高了路径跟踪精度。实验结果表明,基于DBSCAN和FICP算法的激光雷达定位算法能够实现±3 mm的定位精度,实现了AGV叉车的准确定位;基于Bézier曲线改进后的圆弧路径跟踪误差降低了72%,直线和圆弧路径动态跟踪精度控制在25 mm以内,工作站点的重复定位精度达±12 mm,达到了预期设计要求。

摘要：双馈风电场经串补电容并网时,可能引发次同步控制相互作用(subsynchronous control interaction,SSCI),严重威胁系统安全稳定运行。通过在风机控制器中引入陷波器可有效阻断SSCI,然而固定参数陷波器难以适应实际系统中次同步振荡表现出的频率大范围时变特征。为解决这一问题,该文提出一种基于改进自适应陷波(adaptive notch filter,ANF)的双馈风电场时变次同步振荡抑制策略。首先,分析ANF安装于风机转子侧变流器(rotor-side converter,RSC)不同位置时对次同步振荡分量的阻断效果,确定ANF的最佳安装位置;其次,基于紧缩技术近似投影子空间跟踪算法(projection approximation subspace tracking based on the deflation technique,PASTd)在线获取次同步振荡信息,提出总体控制架构,设计基于量测数据辨识的ANF中心频率更新策略;最终,在考虑风速、风机台数、无功出力、电网拓扑变化等多种影响因素的情况下,验证控制策略对频率时变次同步振荡的抑制效果。与现有方法相比,所提控制策略不依赖于系统的准确数学模型,且具备较强的鲁棒性和适应性。