针对微表情持续时间短暂以及面部肌肉动作幅度细微的特点,提出一种基于双流Transformer的微表情序列识别网络(TSTMER)。首先,利用TV-L1光流法计算微表情序列帧与起始帧的光流信息,以获取微表情面部肌肉的运动特征。其次,设计微表情特征提取模块,该模块由两个Transformer网络和交叉注意力机制构成,其中两个Transformer网络分别用于提取光流图像和微表情图像的空间特征,交叉注意力机制将两者的空间特征融合为新特征。然后,设计一种时空注意力机制,以增强微表情局部区域和序列帧的权重。最后,采用Bi-LSTM学习微表情序列在时间维度上的前向和后向依赖关系。在多个微表情数据集上的实验表明,TSTMER网络在UAR和UF1测度上具有明显的优势。

新时代大学生的价值观表现为政治上耦合与张力交错、道德上奉献与困惑交织、生活上奋斗与躺平并存、学习上崇高与功利兼有、交往上现实与虚拟相伴等新特征。这些特征的出现与“两个大局”同步交织、文化格局多元开放、生存方式数字化、高等教育普及化的新时代境遇密切相关。抓好大学生的价值观教育引导工作,需基于大学生价值观特点和新的时空境遇,通过注重学理阐述、课程育人、平台搭建、环境营造、需求导向等多种途径,不断提升价值观教育实效性和针对性。

文章以2021—2023年中央预算执行审计整改报告为分析蓝本,从协同治理的全新视角,基于SFIC模型,系统探究审计整改与预算执行绩效双提升的路径。研究表明,当前中央预算执行审计整改虽已实现立体化协同监督机制的初步构建与治理逻辑的跃升,但协同治理依然面临制度设计结构性缺陷、信息与反馈渠道不畅、责任共担机制缺失以及协同的纵向传导失灵四大核心挑战。由此,为系统性破解协同治理困境,文章基于SFIC模型的动态循环逻辑,从激活起始条件、强化多元催化领导、创新制度设计、畅通协同过程四个维度出发,提出了协同治理的实现路径,从而为审计整改视域下预算绩效提升的系统性协同治理提供了行动框架与政策建议。

组合零样本学习将类别定义为属性和对象的组合,要求模型在训练时对未见过的组合上进行准确的识别,不仅可以有效降低模型对标注数据的依赖,还可以探究深度学习模型的组合泛化能力。现有方法在组合识别时,往往忽略了属性和对象在不同组合情境下的外观差异性,导致泛化能力不足。为此,提出了一种基于情境感知决策的组合零样本学习方法,利用多模态预训练模型CLIP作为编码器,结合文本软提示、适配器微调和特征去噪机制,分别提取属性、对象的独立特征,并设计情境相关门控网络,在模型决策阶段根据图像自适应地融合属性和对象的预测得分。在四个主流基准数据集上进行了实验,结果表明,该方法显著提升了组合零样本学习的性能,证实了基于属性和对象组合的情境参与决策的有效性。

为满足用时设备对高精度高可靠性时钟的要求,根据全球导航卫星系统(GNSS)授时长期稳定性高和晶振时钟短期稳定性高的特点,提出了利用GNSS秒脉冲驯服晶振的方案,实现两者的优势互补,提升了晶振输出频率的稳定度和准确度。基于GNSS驯服恒温晶振的系统,使用奇异值截断算法实时地滤除系统中的异常值,结合渐消滤波算法有效减少系统误差并使其稳定输出在一定范围内。晶振驯服实验结果表明,驯服后的恒温晶振频率准确度能够达到3.4×10^-12,授时精度优于20 ns。

基于新冠疫情冲击情境,实证考察营商环境对企业韧性的影响及其作用机制。研究表明,营商环境与企业韧性之间存在倒U型关系,企业冒险倾向在营商环境与企业韧性之间发挥正向调节作用。基于“资源-关系-能力”框架的机制检验发现,营商环境通过优化资源配置、改善政企关系、激发创新能力实现企业韧性的提升。异质性分析显示,当区域发展水平、行业要素密集度和企业特征(产权性质、生命周期和企业规模)不同时,营商环境对企业韧性的提升效应存在显著差异。上述研究为企业更好享受营商环境优化的政策红利以实现韧性提升,以及为政府制定更合理的营商环境优化政策提供了理论指导和实践建议。

针对跨视角步态识别方法在复杂穿着条件下识别精度不足等问题,本文提出了一种全局与局部特征融合(Global and Local Feature Fusion, GLFF )的跨视角步态识别算法。算法引入深度过参数化卷积构建神经网络来增强网络表征能力,首先通过水平分块卷积突出四肢运动信息,增强网络局部空间的细粒度特征;再利用集合池化层(Set Pooling, SP)提取视角鲁棒性高的全局静态特征,聚合不同步态时间点下的步态;接着融合特征并使用微动作模板构建器提取微动作特征,训练得到GLFF。利用中国科学院自动化所的CASIA-B数据集进行实验验证,本文算法在跨视角条件下平均识别准确率达到了88.9%,其中在复杂穿着条件下的识别率达到了79.5%。该结果表明全局与局部特征融合可以有效减少穿着因素对跨视角步态识别的负面影响。

我国改革开放政策带来社会领域的深刻变革,当代青年群体的成长环境及其社会化的影响因素都发生了巨大的变化,青年对社会问题或普遍现象的感知力及其评价在代与代之间也发生明显的变化,这些都在很大程度上影响他们的价值观和行为模式。基于2013年和2021年中国社会状况调查(CSS)的跨年度数据系统分析了近十年来中国青年在社会公平感知、社会热点关注、社会信任及其评价等方面的动态变化。研究发现,青年对上述热点的关注度和敏锐度有显著提升,但各指标的指向意义有较大差异;青年对社会热点的评价趋于理性和多元化,包容性有所增强,体现其价值观多元化的特点。

为解决产能共享平台产能闲置率高及多主体利益不均问题,分析了制造方的服务费投入和订单获取收益、需求方的产品质量和交货要求、平台方生产协调和成本控制,建立以产能利用率公平性和订单价值公平性为目标函数的模型,制定订单拆分、订单分配和生产调度策略。提出了改进的离散布谷鸟搜索算法进行模型求解,改进了随机游走机制,避免算法陷入局部最优;设计自适应抛弃概率,可以在前期进行较多的随机游走以增加解的多样性;同时开发了专门的编码映射方式,避免从Levy飞行退化为随机搜索。大量数值实验结果表明,在相同运行时间内改进的离散布谷鸟搜索的寻优性能优于经典布谷鸟搜索算法和遗传算法。

我国数据跨境“白名单”制度法律功能包括数据跨境流动“朋友圈”的拓展功能、“一带一路”数据跨境流动的支撑功能以及国家间平等互利、共同进步的协商对话功能。总体上遵循着“由近及远”与“由点带面”的探索思路,“白名单”制度与安全评估、标准合同、专业认证等机制是并列关系而非互为替代关系,适用标准的考量因素应当包括境外接收方所在国公共机构的个人信息调取权限、个人信息保护政策以及法律法规、落实个人信息保护的具体机制和数据保护相关的条约、协定或国际承诺。

作为继农业经济和工业经济之后的新经济形态,数字经济的快速发展推动了数字化咨询、信息技术顾问和需求分析等相关服务领域兴起,对于我国经济结构和社会运行产生了重大影响。文章基于2014—2021年中国省级面板数据,从产业结构服务化产出水平和效率水平两个维度对数字经济与产业结构服务化之间的影响关系进行实证考察。研究发现,数字经济发展平均每增加一个标准差,导致产业结构服务化产出水平和效率水平分别平均上升0.216和0.503个标准差。机制检验结果表明,数字经济发展通过市场整合水平和资本技术效率两个渠道间接促进了产业结构服务化发展。异质性分析发现,中部地区以及城镇化高水平地区的数字经济对产业结构服务化的产出和效率两方面都有推动作用,西部地区与城镇化低水平地区的数字经济仅对产出方面有显著推动作用,而东部地区的数字经济仅对效率方面有显著推动作用。

新感觉派小说是20世纪30年代引人注目的一个文学流派,它热衷于表现上海的都市现代性。作品大多聚焦于碎片化的都市景观、流动性的消费时尚以及生死爱欲中的摩登男女,而对社会底层尤其是劳工大众关注不够,与左翼文坛倡导的无产阶级文学构成明显的对照。新感觉派作家的这种文学趣味一方面是受了当时方兴未艾的西方现代主义思潮的影响,另一方面也与他们对文学的独特理解有关,他们的创作因此蕴涵着一种有别于传统文学的叙事伦理。

随着金融资产规模日益扩大,全球各国的货币政策逐步透明化,央行货币政策沟通已成为一种新型的货币政策工具。为了更准确地测度央行沟通,文章提出一种基于分支过程的动态主题模型,结合关键措辞法系统地构建央行沟通指数。同时,将构建的央行沟通指数作为新型货币政策工具,建立时变参数因子增强向量自回归模型,该模型可以从大量的宏观经济变量中提取潜在的宏观经济信息,其时变性可以更好地反映出货币政策的动态调控效应。实验结果表明了央行货币政策沟通的有效性,央行沟通可以及时捕捉常规货币政策工具的信息,立即反应出利率和货币供应量的变化,可以有效平抑产出波动,对宏观经济具有更长期的影响。

从海量的医疗文本中挖掘信息,提取关键的命名实体,对提升医疗信息处理与对话理解的效率至关重要。针对医疗领域命名实体识别任务中复杂的医学术语识别困难、单一特征方法难以全面精准捕捉的问题,提出一种融合字音、字形及词典信息等多种特征的医疗文本命名实体识别方法。该方法使用预训练模型提取语义向量,构建汉字笔画、部首的字形向量及带有音调的拼音向量,通过双向匹配对齐医疗词典并动态融合特征,最终将多模态特征输入到BiLSTM-CRF模型以提升识别效果。实验结果表明,该方法在IMCS互联网医患在线对话文本上的识别效果上显著优于其他对比实验。测试集上的F1值最高达到了92.5%,相较于其他五个对比实验(Base-BERT、MC-BERT、RoBERTa-wwm-ext、Medbert-Kd-Chinese、Albert-Base-Chinese),其F1值最高提升了8.6个百分点。此外,消融实验也进一步验证了融合特征对提升识别效果的有效性。

基于0.18 μm CMOS工艺,设计了一款工作在X波段的高增益低噪声放大器。电路采用两级差分共源结构,使用交叉耦合电容中和技术抵消晶体管栅漏寄生电容的密勒效应带来的耦合影响,提高电路增益、稳定性和反向隔离度。采用变压器巴伦作为输入、级间和输出匹配网络,实现紧凑的阻抗匹配结构和端口单端至差分信号转换。测试结果表明,在直流功耗为35 mW的条件下,低噪声放大器的3 dB增益带宽为9~11 GHz,最大增益为25.1 dB,噪声系数为3.6±0.1 dB,芯片核心面积为0.34 mm²。

采用中国30个省份2013—2022年的面板数据,通过熵值法、核密度估计、Dagum基尼系数、空间Markov链以及标准差椭圆等方法对中国新质生产力发展水平及时空演化特征进行分析。研究发现:(1)绿色低碳发展是新质生产力发展水平的重要测量指标之一;(2)新质生产力发展水平较低,呈现东、中、东北、西依次递减的分布特征;(3)从地区发展差异来看,新质生产力发展总体差异呈先下降后上升趋势,各地区内部的差异大致表现为“西部>东部>中部>东北”的分布特征;(4)从动态演进趋势来看,全国和各地区的新质生产力发展均呈现上升趋势,且地区间的极化现象有所减缓,但绝对差异有所增大;(5)从空间分布动态来看,新质生产力发展水平的空间格局呈现东部沿海向内地逐渐减弱的趋势,高水平的省份主要集中在东南沿海地区。

曲线逼近是计算机辅助几何设计(CAGD)中的基本问题之一,在数据压缩、路径规划和轨迹生成等方面有着广泛的应用。然而在处理复杂交曲线的逼近问题时,常面临计算复杂度较高和逼近效果不佳的挑战。针对上述挑战,本文提出一种基于最小化平方距离积分的曲线逼近算法,通过最小化原曲线与指定逼近曲线在参数区间内的平方距离积分,实现逼近曲线控制点的求解。不同于传统积分最小化方法,该算法采用高斯-克朗罗德积分法来精确快速完成复杂积分的数值计算,提高了逼近精度和计算效率。实验结果表明,基于最小化平方距离积分的曲线逼近算法相比现有技术能实现更高的逼近精度和更小的数据量。

基于40 nm CMOS工艺,设计了一款应用于产生线性调频连续波且频率范围为19~20.25 GHz的小数分频锁相环。使用一种改进型的预充电式鉴频鉴相器的方法来缓解鉴频鉴相器的鉴相盲区问题,并快速捕获输入信号频率差,实现环路的快速锁定,从而满足线性连续调频波的快速调谐要求。为延长周期序列长度,抑制小数杂散,在Σ-Δ调制器结构中引入改进的SP多级噪声整形结构。仿真结果表明:当输出频率为19 GHz时,锁相环的相位噪声为-100 dBc/Hz@1 MHz,线性波的最大调制速率为310 MHz/μs,相较于传统结构锁相环具有更快的调频速度。VCO使用1.8 V电源电压,其余电路使用0.9 V电源电压在此情况下锁相环,整体功耗约为65~105 mW。

信息技术的发展带来了对3D资产的巨大需求。最近, 文本引导的3D生成模型因为其易用性得到了广泛关注。为了满足用户对于快速生成多样且高质量的3D形状的需求,提出了一种基于多模态检索系统和潜空间扩散模型的三维形状生成方法Re3Diffusion。给定文本提示,Re3Diffusion能够访问外部多模态知识库来检索相关形状,并将其作为生成3D模型的参考。为了生成更符合文本描述的3D形状,先使用了对比学习预训练以参数学习的方式缩小不同模态之间的间隙,之后在推理时间结合检索系统以非参数学习的方式缩小与目标分布之间的距离。为了避免检索到与文本条件相关性低的信息误导生成结果,进一步设计了一种自适应权重方案,以有选择性地利用检索到的形状信息。该方法同时支持文本引导的形状编辑。实验结果表明,该方法在保持较快生成速度的同时,显著提高了生成的3D形状与文本条件语义的匹配程度,并且具备新颖的域外泛化能力。

研究了各向异性海洋湍流对反常涡旋光在海洋信道传输时的影响。基于Rytov理论,推导得到了反常涡旋光的轨道角动量模式检测概率和信道容量的数学表达式。通过数值仿真得出模式检测概率和信道容量随光源参数和各向异性海洋湍流参数的变化特性。结果表明:反常涡旋光的径向指数越大,抵抗湍流的能力越强;除了各向异性因子和湍流动能耗散率外,几乎所有湍流参数的增大都会降低检测概率和信道容量。此外,对比了反常涡旋光、汉克-贝塞尔光和拉盖尔-高斯涡旋光在各向异性海洋湍流中的传输性能,发现在一定条件下,反常涡旋光束在各向异性海洋湍流中的传输能力优于其他涡旋光束。

营造积极的教育生态,需要跳出主客二分法来剖析师生的世界,从单一以师或生为中心的个体视角,转向建设师生共在的对话型、共主体的关系性视角。师生共在性对话是基于人本主义理念,从师生共同成长发展的视角,把师生作为一个共同体来审视的新的教育教学主张。师生共在性对话凸显了关系性、协同性和实践性的主要特征。这些主要特征突出了师生共同主体的地位,确立了师生共同成长的目标,形成了师生携手共创的理念。构建师生共在性对话路径就是在教育地位上要从单向倾斜转向双向平等,在成长动力上要从外部推动转向内部生成,在师生关系上要从泾渭分明转向共在开放,最终达到教学相长的目的。

为了构造具有非负性、局部性等性质的广义重心坐标,本文提出了一种基于最小化Dirichlet能量的可视自然邻点坐标构造方法。通过计算二阶Voronoi图、可视顶点得到可视自然邻点,引入可视自然邻点,保证了坐标的局部性。接着引入Dirichlet能量概念,并通过最小化Dirichlet能量来保证坐标的光滑性。数值实例表明,该方法能在任意简单多边形内构造出具有非负性及更强局部性的重心坐标。

脑肿瘤的精准分割是临床医学领域的一个重要研究方向,目前磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)是脑肿瘤分割领域中常规采用的方法。利用多模态MRI图像信息来提高脑肿瘤分割性能至关重要。本文对多模态脑肿瘤分割方法进行了全面综述。介绍了深度学习技术在脑肿瘤分割中的应用,并阐述了基于卷积神经网络、全卷积神经网络和Transformer的方法各自具有的独特优势和限制;从模态堆叠、网络改进、模态特征融合三个方面,总结了三种常用的多模态脑肿瘤分割方法;梳理了基于生成对抗网络的方法、基于特征的方法、基于相关性的方法、基于网络改进的方法和跨模态自监督学习方法等五类方法讨论了在缺失模态下的多模态脑肿瘤分割方法;对多模态脑肿瘤分割的发展方向进行展望。

研究基于2010—2023年中国省级面板数据,采用固定效应模型和Bootstrap法构建多重中介效应模型,通过主成分分析合成涵盖投入、产出、载体/绩效三个维度的科技创新综合指数,系统检验了人口老龄化对科技创新的影响路径。实证结果显示,人口老龄化通过健康生产力路径对科技创新产生显著负向间接作用,表现为老龄化通过挤压财政卫生支出和降低居民健康投入抑制创新。区域异质性分析表明,老龄化对科技创新的负向影响呈现“梯度递增”模式,东部地区因人才集聚效应缓解了部分负面影响,而中西部地区面临“老龄化+人力资本流失”的双重压力。研究揭示,中国“未富先老”的特征导致老龄化主要通过削弱人力资本质量和挤占公共健康资源抑制创新。基于此,建议优先优化教育医疗资源配置、强化高技能人才培养,并建立区域差异化的创新支持政策,以应对老龄化挑战并激活创新动能。

在复杂场景下,汉字识别面临挑战。由于字符可能被遮盖或变形,传统的特征提取或分类方法常常无法提取足够的特征,导致识别错误。此外,现有的视觉和语言结合的模型忽略了隐藏字符特征对语言模型的重要性,使得错误纠正不准确。为此,提出了一种基于字符、字根、关键笔形的多维表征识别算法。该算法结合自注意力机制提取多层次字符特征,有效解决了特征提取不足问题导致的识别错误问题。此外,构建了多维表征融合机制来连接视觉模型与语言模型,以有效传递隐藏字符特征给语言模型。算法分文本识别、识别字符检错、字符纠错三个阶段。实验结果表明,相较于基于Transformer架构的最先进模型,本文算法在场景文本、网页文本、印刷文本和手写文本数据集上的性能分别提升了1.81%、1.11%、0.25%和2.27%。

“数智赋能+利益协同”的现代环境治理体系,能精准识别水环境协同治理中的利益主体,有效提升我国“人工智能+”水环境治理的现代化水平。文章结合浙江数智治水实践,构建“政府-企业-公众”协同治理三方演化博弈模型,揭示数智赋能水环境治理的利益协同演化路径及其治理策略。结果表明:(1)政府激励治理、企业契约治理、公众协作治理是实现数智赋能水环境利益协同治理的最佳理想稳定点;(2)利益主体对数智赋能水环境治理效果的认可度、公众协作参与治理的演化方式是推动数智治水系统利益协同的关键所在;(3)政府奖惩分明的激励监管政策,不仅可以强化企业投资力度,还能有效提升公众参与治水的积极性;(4)区块链与AI技术作为数智赋能的关键纽带,通过构建智能监测平台提升利益协同治理水平,推动水环境治理策略向稳定均衡演进。研究结论不仅拓展了人工智能时代协同价值共创理论的范围,还为中国现代环境治理体系建设提供了有力的参考价值。

通过神经网络与Jacobi多项式提出一种求解分数阶弱奇异积分微分方程的数值方法。首先从理论上证明了分数阶弱奇异积分微分方程解的存在性和唯一性;然后根据Caputo分数阶导数的定义和Gauss-Jacobi数值求积公式对方程进行离散,同时构造基于Jacobi多项式的神经网络求方程的数值解;最后通过数值实验说明该方法是有效的。

遥感图像中的建筑物提取面临形状多样、尺度变化、背景复杂以及像素模糊等多重挑战。为应对这些问题,文章提出了一种结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和Transformer优势的双路径网络(DBCTNet)。该网络通过整合局部细节路径与全局上下文路径,充分利用CNN的局部特征提取能力和Transformer的全局信息处理能力,实现更高效的建筑物提取。为了进一步提升模型的性能,提出了特征细化融合模块,用于减少不同路径间的特征差异,增强模型在复杂场景中的适应能力。同时,提出多层次特征聚合模块,通过聚合多尺度特征信息,提升模型在处理不同尺度建筑物时的鲁棒性和精确性。实验结果显示,DBCTNet在Massachusetts建筑物数据集和Inria航拍图像标注数据集上展现出优异的性能。

作为预警监测污水厂水质的手段之一,预测出水水质可以为污水厂动态调控提供数据基础。针对工业污水水质数据波动性强、非线性的特点,提出基于高效通道注意力机制ECA、双向LSTM、CEEMDAN优化的时间卷积网络TCN模型。首先,输入序列经CEEMDAN分解,能够降低输入序列的拟合难度。其次,分量信号经ECA模块捕获局部通道特征信息,BiLSTM模块提取双向时序特征,结合TCN网络实现对工业污水出水水质时间序列的预测。最后将各分量结果重构输出。实验结果表明:提出的时间卷积网络模型能够较准确地预测工业污水出水水质的化学需氧量,其R²指标可达0.90,高于其他基准模型。该方法可为工业污水处理厂实现高效动态调控提供依据。

新时代背景下,立足于“两山”理念的生态意蕴,系统阐释生态文明建设与新质生产力发展的辩证统一关系。通过剖析“既要绿水青山,也要金山银山”的协同发展范式,论证以绿色技术创新为媒介,实现绿水青山与金山银山的双向互促;聚焦“宁要绿水青山,不要金山银山”的生态优先价值排序原则,揭示绿色生活方式促进新质生产力发展作用机制;解构“绿水青山就是金山银山”的价值转化机理,阐明生态资源资本化过程中绿色生态共识引领新质生产力发展的内在逻辑。以期构建起生态优势向新质生产力发展优势转化的理论框架,为破解现代化进程中的生态悖论提供兼具理论深度与实践价值的解决方案。

光场相机可以通过一次拍摄记录物体反射光线的强度信息和方向信息,在图像处理领域具有广泛的应用前景。但是,现有的超分辨率的方法往往忽略了关键的遮挡关系,导致在面对复杂遮挡场景时重建性能不理想。同时,对结构信息、视差信息的挖掘不够充分。基于此,本文提出了一种基于多级特征融合的光场图像超分辨率网络。该网络首先从多个视角提取视点地图,以便更全面地了解遮挡关系。随后,通过将两个对角视图作为一个序列处理,提取梯度图以挖掘结构信息。最后,将子孔径图像转换为透镜图像,提取视差信息。公开数据集的实验结果表明,本文提出的算法取得了最优的重建结果。

近年来中国网络文学在海外市场飞速发展,先后经历了出版授权、翻译出海、模式出海,并进入了全球共创的新阶段,在这一阶段中国网络文学在海外的市场规模、生态格局、发展策略都迈入新的台阶,与此同时中国网络文学也面临着更激烈的竞争态势。基于市场、文化、产业的角度对中国网络文学所面临的竞争进行相应分析,针对题材同质化、文化壁垒、娱乐内容爆炸等问题,从选品策略、翻译制度、IP开发的角度寻找解决方法,为中国网络文学的全球化传播探索行之有道的发展策略。

我国在数据出境领域的立法供给尚不能充分满足实际需求,数据出境安全评估机制亦需进一步完善。在监管层面,我国目前采用的分散监管模式导致了监管冲突和效率不高的问题。立法与监管的双重难题,也使得我国在与国际数据治理规则对接时面临挑战。为此,建议以数据安全主权原则为指导,实施数据分级分类制度,完善数据出境的法律规范体系,并建立监管协同机制,以健全我国的数据出境安全治理体系。此外,我国还应积极对接国际高标准数据跨境流动规则,推动构建全球网络空间命运共同体。

以废锂电池正极活性材料为研究对象,选择柠檬酸温和浸出体系,分别考察了酸浓度、还原剂、固液比、反应温度、反应时间等因素对钴浸出的影响,进一步对钴浸出热力学和动力学进行分析。在还原剂的选择上,兼顾浸出液中钴的后续回收(合成钴铁氧体),选用铁基还原剂,实现了钴的高效浸出,同时为后续钴回收提供了离子基础。结果表明:在反应温度80 ℃、初始酸浓度1.25 mol/L,还原铁粉添加量6.67 mmol/g、固液比40 g/L条件下浸出120 min后,钴浸出率可以达到99.95%。在pH＜6.80、(0.65~1.61)V＞E＞-0.31 V范围内,还原作用有助于加快锂电池正极活性物质中钴的浸出,钴浸出过程可用无固态产物层的未反应核收缩模型来描述。反应速率由表面化学反应和扩散组合控制,计算得到表观活化能为24.55 kJ/mol,在此基础上得到该体系下钴的浸出率预测表达式。

在视场互补传感网目标跟踪应用中,当目标跨节点视场时,目标在每个时刻仅能被部分节点观测到并返回目标量测,导致各节点对同一目标的状态估计精度参差不齐,节点间进行自适应一致性信息融合的增益权重失配,使得传感网目标跟踪性能恶化。在现有ACFr滤波算法基础上提出了一种基于置信度的自适应一致性滤波算法(Confidence-based Adaptive Consensus Filter, CB-ACF)。所提算法利用节点对目标可观性的历史统计量,将目标跨节点状态细分为入视场和出视场两种情况,并基于其设计能够反映各节点对目标状态估计精度变化趋势的自适应置信度计算规则,利用节点置信度设计一致性增益权重并对各节点间状态估计值进行自适应一致性滤波融合。仿真验证结果表明,所提算法与经典自适应一致性滤波算法相比,传感网的目标状态估计精度及节点间目标状态估计一致性均有较大提升。

本文给出了一种研究二维双各向异性介质电磁散射的矢量波函数的方法。基于二维圆柱矢量波函数,可将二维双各向异性介质体内的电磁场展开为圆柱矢量波函数的积分方程,而位于自由空间中即介质体外的入射场和散射场,在均匀平面波垂直入射的条件下,也可展开成圆柱矢量波函数的形式。利用电磁场在双各向异性介质表面切向分量连续的特性、圆柱矢量波函数的正交特性以及扩展边界条件法(Extended Boundary Condition Method, EBCM),可求出散射场的散射系数,进而得出二维双各向异性介质的雷达散射截面。数值结果与现有文献相比有很好的一致性,最后给出了一些数值结论。

通过多参数二次规划理论,显式模型预测控制可以将模型预测控制中的反复在线计算过程移到线下进行,并计算得到状态空间多胞体数据集和对应的分段仿射控制律。本文使用多级网格构建多胞体数据集存储结构,将状态空间划分为多个级别,构建每个级别的网格结构,并给出在线计算控制输入算法。算法通过给出的当前空间状态值,能快速定位到网格并计算得到该状态值对应的控制输入。仿真验证结果表明,该多级网格算法能在较短的时间内构建出多级网格结构,得到控制系统控制器,并具有较高的在线控制效率,且算法对高维或复杂度高的控制系统具有良好的性能。