摘要：药物制剂不仅关系国计民生,而且也是国家安全和科技竞争的战略重点。理论计算在药物制剂设计过程中发挥了重要作用,有关药物制剂设计中的现代理论计算方法一直备受关注。近年来,随着人工智能等新兴技术的飞速发展,药物制剂的研发模式也逐渐向大数据驱动的智能设计模式转变。首先,阐述了理论计算在药物制剂设计中的重要性。然后,重点探讨了药物制剂设计中理论计算的研究现状,分别对分子模拟、热力学计算和人工智能等方法进行了归纳和总结,深入分析了各类方法的优缺点。在此基础上,讨论了理论计算在药物制剂设计中面临的挑战,并对其未来发展方向提出了展望,有望为药物制剂的智能设计提供参考与指导。

摘要：针对一类具有执行器饱和的切换系统,提出一种基于组合非线性反馈控制(CNF)的事件触发控制方法,以达到在保证系统性能的同时减少网络带宽占用的目的.首先,为了降低系统资源成本,构造事件触发机制来判断是否对系统当前状态进行采样,设计组合非线性反馈控制来提高系统的暂态性能;然后,利用多Lyapunov函数方法得到饱和切换系统在驻留时间切换信号下渐近跟踪问题的充分条件,同时证明事件触发最小的时间间隔大于零,从而避免芝诺(Zeno)行为;最后,通过仿真实例验证所提出方法的有效性.

摘要：相较于时分复用导频,叠加导频因具有频带利用率高和传输速率快的优点而受到广泛关注。基于此,研究了叠加导频模式下智能反射面辅助的大规模多输入多输出(MIMO)系统,推导了基站使用最小二乘信道估计和最大比合并检测时系统可达和速率的闭合表达式。另外,为了改善叠加导频模式的导频信号与数据信号的相互干扰问题,提出了一种基于几何规划和遗传算法的迭代优化算法。该算法能够通过协同控制导频信号的功率控制系数、数据信号的功率控制系数和智能反射面相位,实现系统可达和速率的最大化。仿真结果验证了速率闭合表达式的准确性,同时表明了所提算法能够有效地提高系统速率性能。

摘要：针对低照度图像存在亮度低、噪声大、颜色偏差和细节纹理丢失等问题,提出一种双路混合注意力的跨层次特征聚合图像增强方法。首先,设计多尺度双路注意力残差模块(Multi-scale Dual-path Attention Residual module,MDAR),MDAR包括并行多尺度特征采样块(Parallel Multi-scale Feature Sampling Block,PMFB)和双路混合注意力块(Dual-path Hybrid Attention Block,DHAB)。其中PMFB用于提取和融合多尺度特征信息,促进局部特征的全局化表示,使图像细节信息得到有效增强,而DHAB能够对图像噪声区域和颜色信息给予更大关注,缓解不同注意力间特征的差异,有效抑制噪声,提高图像质量。此外,设计跨层次特征聚合模块(Cross-level Feature Aggregation Module,CFAM),将不同层次特征进行融合,弥补深层特征与浅层特征之间的差异,强化对浅层特征的感知,实现图像增强。实验结果表明,所提方法在LOL数据集上的PSNR,SSIM,LPIPS和NIQE分别达到了22.347 dB,0.850,0.178和4.153;在MIT-Adobe 5K数据集上的PSNR,SSIM,LPIPS和NIQE分别达到了22.703 dB,0.903,0.137和3.822。与其他算法相比均有较大提升,证明了所提方法的有效性。

摘要：为研究圆中空夹层钢管混凝土叠合柱的轴压受力性能并提出轴压承载力设计方法,以含中空夹层钢管混凝土率和截面直径为参数,对10个圆中空夹层钢管混凝土叠合短柱进行轴压试验,研究其破坏过程、破坏模态、纵向应变和横向变形系数的发展规律,分析影响轴压刚度、强度系数和延性系数的关键因素。采用ABAQUS软件建立有限元模型,对短柱进行受力全过程分析、接触应力分析和参数分析,进而提出圆中空夹层钢管混凝土叠合短柱轴压承载力的设计方法。研究结果表明:在轴压作用下,各组成部件能够协同变形、共同受力;增大中空夹层钢管混凝土的约束效应系数可提升短柱组合效应,提高钢筋混凝土的配箍特征值可改善短柱的延性;当含中空夹层钢管混凝土率由0.5增大至0.6和0.7时,延性系数提高9.6%和18.7%;当截面直径由220 mm增大至260 mm和300 mm时,轴压刚度提高22.2%和43.8%;在极限荷载作用下,钢筋混凝土达到自身的轴压承载力,中空夹层钢管混凝土分担的内力小于其自身的轴压承载力,二者之间的接触应力可忽略不计;通过引入承载力折减系数而提出的轴压承载力设计方法可以有效预测圆中空夹层钢管混凝土叠合短柱的轴压承载力。

摘要：温室番茄光合速率的准确预测对于番茄的生长和产量评估具有重要意义。然而,由于温室环境的复杂性和多变性,传统的光合速率预测模型往往难以满足精准预测的需求。因此,为了进一步提高预测模型的准确性和稳定性,本研究提出了一种基于多模型融合策略的温室番茄光合速率预测方法。首先,采集温湿度、光照强度、CO_(2)浓度不同组合下的番茄光合速率,构建样本集,并采用五折交叉验证法(Cross-Validation)对数据进行预处理。以预处理的数据为基础,分别基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVR)、布谷鸟优化极限学习机(CS-ELM)和北方苍鹰优化高斯过程回归(NGO-GPR)算法建立番茄光合速率预测模型对光合速率进行初步预测,然后采用Stacking算法通过基于决策树的集成学习模型(XGBoost)组合各基础模型的预测结果,进而实现多模型融合。仿真分析结果表明,与单一预测模型相比,基于多模型融合的光合速率预测模型充分发挥了各基础模型的优势,可以进一步提高光合速率预测的准确性和稳定性,该模型验证集MAE为0.569 7μmol/(m^(2)·s),RMSE为0.721 4μmol/(m^(2)·s)。因此,本文提出的方法在温室作物光合速率预测方面具有一定的优势,可为温室番茄等作物光环境优化调控提供一定的理论基础和技术支撑。

摘要：针对爬行动物搜索算法存在收敛速度慢、寻优精度低和易陷入局部极值等缺陷,提出一种基于水波进化和动态莱维飞行的爬行动物搜索算法.采用Halton序列初始化种群,生成均匀分布的个体,减少个体搜索盲区和重叠概率以提升种群多样性;引入水波动态进化因子和自适应权重,协调算法全局搜索与局部开发之间的转换,提高算法收敛速度和寻优精度;结合一种动态莱维飞行变异策略,提升算法局部抗停滞能力.通过对14个基准测试函数的寻优对比分析、Wilcoxon秩和检验以及寻优时间对比结果可知,改进算法具有更好的收敛性能、寻优性能和鲁棒性.最后,通过工程应用中焊接梁设计的优化对比结果,进一步验证了改进算法处理实际工程问题的优越性.

摘要：为了实现强噪声和模糊干扰下的低清人脸图像重建,提出一种基于多级隐空间信息约束的噪声人脸超分辨率算法.首先设计一个用于人脸有效信息提取的特征蒸馏网络,并通过统计性抗干扰模型和隐空间特征对比算法移除噪声等无效信息,构建一个具有高噪声鲁棒性的人脸信息提取模型;然后,设计人脸重建网络,该网络利用提取的人脸特征重建高清人脸图像;最后,通过人脸身份嵌入模型和离散小波变换模型,分别从超球面身份度量空间和小波域进一步对重建人脸的身份信息和空间结构进行约束.实验结果表明,所提出的算法不仅能够有效去除高噪声环境下的人脸噪声,而且还能有效提升人脸图像分辨率,获得更高的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)和结构相似度(structural similarity index, SSIM),具有较好的实用性.

摘要：高效催化材料的设计是能源材料领域的重要任务之一。本工作根据寻找具有低Pt负载量的高效析氢反应(HER)催化剂的指导原则,结合投影Berry相位描述符,设计发现了性能优异的HER催化剂立方Pt_(7)Sb,其氢吸附Gibbs自由能(ΔG_(H^(*)))甚至小于Pt元素。因此,在降低Pt负载量的情况下,其HER催化活性有望提高。从电子结构分析来看,2个描述符ΔG_(H^(*))和投影Berry相位之间有很好的一致性。由于投影Berry相位完全由体态(波函数相位)决定,这种一致性意味着良好的催化性能与本征电子结构的拓扑性质之间存在着密切的关系。该结果提供了一个很好的HER催化剂候选材料,降低了Pt的负载量,并为展示催化剂本征拓扑性质的作用提供了参考。

摘要：动力集中动车组司机室结构对保证司机人员安全有重要作用,在确保结构安全的基础上,设置合理的传力路径进行结构补强,可以实现碰撞工况下的司机室角柱和防撞柱及相关结构的轻量化,对高速重载要求下的动机集中动车组设计有重要意义。采用拓扑优化方法对某型动力集中动车组车体司机室结构进行拓扑优化设计,寻求角柱和防撞柱的最优布局,以此为基础,重构司机室结构并进行尺寸优化。计算结果表明,通过拓扑优化和几何尺寸优化的一体化设计,在满足原始设计结构的设计强度的条件下,基于拓扑构型所设计的司机室结构重量明显减小,其中重构的防撞柱构型和重构的角柱构型总重量相对于初始设计减重67.5%,减重效果明显。