摘要：目的：确定建筑容积率、建筑密度和建筑层数之间的关系,并将其作为主要的规划指标,研究其对室外风环境的影响。创新点：在以高层、高密度为特点的城市建设中,一个地块的用地规划指标可直接影响居住区的室外物理环境质量。一个高层建筑群的规划设计不应该只关注建筑物,还应考虑室外物理环境的品质。本研究从室外风环境角度出发,对13种＂容积率-建筑密度-建筑层数＂指标组合形成的高层建筑群布局进行对比,从而得到可直接服务于城市建设项目的规划策略。方法：1.通过确定建筑容积率、建筑密度和建筑层数之间的关系,建立三维高层建筑群布局模型,列出19种可能的指标组合（图2）;2.通过日照模拟分析工具Tarch和建筑消防间距计算筛选出13种符合当前规划要求的指标组合;3.运用风环境模拟软件Phoenics,对13种指标组合形成的高层建筑群布局进行风环境模拟运算;利用图形分析软件Photoshop CS,计算出舒适风面积比值,并进行相互对比（图3和4）;4.根据土建造价对不同建筑群布局的总造价进行对比（图6）。结论：在规划设计中,通常认为较低的容积率和较低的建筑高度意味着建筑体量较小,室外物理环境会更好。但是,本研究发现建筑层数越多、建筑高度越高,行人高度的室外舒适风区面积越大。不过,建筑层数从25层升到30层,舒适风区面积增加有限。加之考虑层数越高导致造价越高的因素,当面对容积率为2.0~4.0的高层地块时,不能简单地认为建筑层数最高的规划方案就是最好的方案。

摘要：This paper investigates experimental design (DoE) for the calibration of the triaxial accelerometers embedded in a wearable micro Inertial Measurement Unit (μ-IMU). Firstly, a new linearization strategy is proposed for the accelerometer model associated with the so-called autocalibration scheme. Then, an effective Icosahedron design is developed, which can achieve both D-optimality and G-optimality for linearized accelerometer model in ideal experimental settings. However, due to various technical limitations, it is often infeasible for the users of wearable sensors to fully implement the proposed experimental scheme. To assess the efficiency of each individual experiment, an index is given in terms of desired experimental characteristic. The proposed experimental scheme has been applied for the autocalibration of a newly developed μ-IMU.

摘要：西方对中医的研究多是利用随机控制试验来检验其疗效。通过讨论,认为这类研究有其局限性。同时探讨一种新的研究范式,即非线性动力学理论。认为这一理论能够提供理论依据来设计适合中医特征的临床试验,并可望得出为西方医学界所接受的研究结果。

摘要：合理设计高离子电导率和低活化能(Ea)的固态电解质(SSEs)对全固态电池至关重要.近年来,基于各种描述符的机器学习技术成功地预测了锂离子在SSEs中的传导特性.本文建立了一个通用的基于HECS描述符的机器学习预测无机SSEs材料Ea的框架,并且以立方相锂-硫银锗矿型SSEs材料作为模型体系进行实例研究,采用偏最小二乘方法(PLS)建立了高精度(训练集:R^(2),88.7%;RMSE,0.02 e V;测试集:R^(2),82.0%;RMSE,0.02 e V)预测E_(a)的模型.变量投影重要性(VIP)分析表明了全局及局域离子传导环境对E_(a)的联合作用,其中平均阴离子尺寸以及与阴离子位置无序密切相关的结构的改变对激活能值的贡献尤为突出,这一发现有助于进一步指导发现或设计新的无机固态电解质材料.同时,对该模型进行的知识提取表明,可以通过增大瓶颈尺寸、引发阴离子位置无序、激活离子协同迁移等优化和设计出具有高离子传导性能的新的无机固态电解质材料.

摘要：现代建筑设计众多成功案例表明,有效使用单纯性基础建筑材料,并注意发挥其潜能,能起到非常独特的视觉效果。本文结合现代建筑的成功经验,以玻璃、混凝土、钢材料为例,解析并探究了现代建筑设计中,单纯性基础建筑材料潜能挖掘与使用的价值。

摘要：在简要分析开发软磁铁粉材料 (SMC)永磁电动机前景的基础上 ,设计并制造了一台以SMC材料为定子铁心的爪极永磁同步电动机 ,建立了电机的等值磁路图并进行了磁场分析 .采用三维有限元数值方法进行了磁场计算 ,计算结果得到样机试验结果的验证 .

摘要：量子硬件设计与制造技术的飞速发展使得人们开始预言大于100个量子比特的特定用途的量子计算机有望在5～10年内实现.可以想见,到那时候,量子软件的开发将变成真正发挥这些计算机能力的关键因素.然而,由于量子信息的不可克隆性和纠缠的非局域作用等量子特征,如何设计正确、高效的量子程序和量子通信协议将是一个富有挑战性的课题.形式化验证方法,特别是模型检测技术,已在经典软件设计和系统建模方面被证明行之有效,因此量子软件的形式化验证也开始受到越来越多的关注.从量子顺序程序验证和量子通信协议验证两方面,对近年来国内外学者,尤其对university of technology sydney和清华大学的研究组在该研究领域取得的一些成果进行了系统的总结.最后,对未来可能的研究方向和面临的挑战进行了简单展望.

摘要：人工智能(artificial intelligence, AI)技术的发展为源码处理场景下AI系统提供了强有力的支撑.相较于自然语言处理,源码在语义空间上具有特殊性,源码处理相关的机器学习任务通常采用抽象语法树、数据依赖图、控制流图等方式获取代码的结构化信息并进行特征抽取.现有研究通过对源码结构的深入分析以及对分类器的灵活应用已经能够在实验场景下获得优秀的结果.然而,对于源码结构更为复杂的真实应用场景,多数源码处理相关的AI系统出现性能滑坡,难以在工业界落地,这引发了从业者对于AI系统鲁棒性的思考.由于基于AI技术开发的系统普遍是数据驱动的黑盒系统,直接衡量该类软件系统的鲁棒性存在困难.随着对抗攻击技术的兴起,在自然语言处理领域已有学者针对不同任务设计对抗攻击来验证模型的鲁棒性并进行大规模的实证研究.为了解决源码处理场景下AI系统在复杂代码场景下的不稳定性问题,提出一种鲁棒性验证方法 (robustness verification by Metropolis-Hastings attack method, RVMHM),首先使用基于抽象语法树的代码预处理工具提取模型的变量池,然后利用MHM源码攻击算法替换变量扰动模型的预测效果.通过干扰数据和模型交互过程,观察攻击前后的鲁棒性验证指标的变化量来衡量AI系统的鲁棒性.以漏洞预测作为基于源码处理的二分类典型场景为例,通过在3个开源项目的数据集上验证12组AI漏洞预测模型鲁棒性说明RVMHM方法针对源码处理场景下AI系统进行鲁棒性验证的有效性.

摘要：ctDNA是重要的肿瘤标志物之一,在肿瘤疾病的早期诊断和临床监控方面发挥着重要作用.目前,常用的ct DNA检测方法通常都缺乏足够的灵敏性和特异性,不能满足实际诊疗的需要.因此,我们急需一种新型的、超灵敏的ct DNA检测方法.上转换纳米粒子是一种优异的发光材料,因其独特的发光特性在生物医学方面具有重要应用.因此,我们设计了一种以上转换和Fe_(3)O_(4)纳米粒子为基础的ct DNA检测方法.在该检测系统中,上转换和Fe_(3)O_(4)纳米粒子通过DNA碱基互补配对原则自组装在一起.目标序列可以通过熵驱动链置换(ESDR)反应将连着上转换纳米粒子的核酸链释放出来.经磁性分离后,上清液中上转换纳米粒子在980 nm激光器激发下的荧光强度与目标序列的浓度在1 nmol L^(-1)–100 amol L^(-1)的范围内具有非常好的线性关系,经计算,最低检出浓度为1.6 amol L^(-1).此外,该检测系统在识别单碱基突变、实际细胞和血清样本的检测中均有较好的应用.因此,该检测系统因为其灵敏性和特异性在肿瘤早期诊断、疾病进行过程监控、治疗方法评价和愈后风险评估等方面具有重大应用潜力.