基于超表面微纳结构的视网膜成像显示仿真研究

基于广义斯涅尔定律及几何相位超表面调控原理,利用时域有限差分法研究了超表面微纳结构的聚焦特性,设计了基于麦克斯韦观察法的视网膜投影成像系统,以高斯光源模拟细光束实现了整个系统成像的仿真.首先,基于TiO_(2)超表面单元,设计了半径4.875μm、数值孔径0.44的超透镜,光线焦点位置仿真值与设计值误差仅为0.4%.然后,研究发现相同数值孔径的超透镜具有相同的成像效果,表明可将微观层面仿真推广到大尺寸.最后,对视网膜投影成像系统进行了仿真,结果表明可实现带有图案信息的像源的成像,且不同位置成像面均可还原像源图案,证明人眼的调焦不影响虚拟图像的清晰度,可有效解决辐辏聚焦矛盾.基于超表面微纳结构的视网膜投影成像显示为超薄超轻无辐辏聚焦矛盾的近眼显示器件的发展提供了一种新的选择.

基于混合时空卷积的轻量级视频超分辨率重建

针对三维卷积神经网络在视频超分辨率任务上具有较高的计算复杂度以及提取时空特征有限的问题,本文设计了一种基于混合时空卷积的轻量级视频超分辨率重建网络。首先,提出了一个基于混合时空卷积的模块,实现了网络时空特征提取能力的提升以及计算复杂度的降低;其次,提出了一个基于相似性的选择性特征融合模块,进一步增强了相关特征的提取能力;最后,设计了一种基于注意力机制的运动补偿模块,在一定程度上减轻了错误的特征融合的影响。实验结果表明:所提网络可以在视频超分辨率性能和网络复杂度之间取得很好的平衡,而且在基准数据集SPMCS-11上4倍超分辨率达到8 frame/s。所提网络满足了边缘设备推理运行中快速、准确等要求。

一种LDPC码的优化分层阈值偏移最小和译码算法

针对低密度奇偶校验(Low-Density Parity-Check,LDPC)码的译码算法在高信噪比区域性能较差和传统的泛洪调度译码方式收敛速度较慢等问题,提出了一种优化的分层阈值偏移最小和(Improved Layered Threshold Offset Min-Sum,ILTOMS)LDPC译码算法。该算法通过在最小值近零处添加一个阈值,在最小值小于该阈值的情况下选择局部最优的算法规避偏移最小和(Offset Min-Sum,OMS)译码算法的归零损失,在最小值较大时设置一个阈值来改善高信噪比时的译码性能,并且采用分层调度的方式进一步提高译码性能。仿真结果表明,所提的ILTOMS译码算法在复杂度无明显变化的情况下有一定性能增益,相比其他两种译码算法译码性能分别提升了0.4 dB和0.45 dB。

基于变步长扫描策略的FBG高速解调

现有的FBG高速解调方法都各有优缺点,其中扫描式光谱分析系统通用性好、成本较低,在速度和精度上的表现较为均衡。针对扫描激光器型光纤布拉格光栅波长解调仪在实际应用中调谐次数多、扫描耗时久等问题,设计了一种变步长扫描策略,使用较少的波长调谐次数实现光谱局部峰值的检出。实验表明,在通道内只有单个光栅的情况下,使用变步长扫描策略需要扫描的点数降低了至少90%,扫描耗时减少了90%,解调速度提高至10倍。在上位机对传输的局部光谱数据进行高斯拟合解调,并对变步长扫描策略进行信噪比仿真实验测试,仿真证明变步长扫描策略适用于信噪比高于9.23 dB的情况且对后续解调的精度和平均误差几乎没有影响,具有一定的应用价值。

基于集合经验模态分解和指数能量法的水泵水轮机尾水管压力脉动信号特征提取

提取水泵水轮机尾水管压力脉动信号中的动态特征信息,准确识别涡带强度,是近年来水泵水轮机工程领域的研究重点。本文基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和模态指数能量法,对某水泵水轮机发电工况不同负荷下的尾水管压力脉动信号进行特征提取,得到如下结论。首先,基于EEMD的模态指数能量能够有效地反映信号中的能量分布规律。其次,在涡带增强过程中,基于EEMD的最大模态指数能量不断升高,表明尾水管内的流动状况变得更加复杂,涡带特征信息也更加丰富。最后,使用最大与平均指数能量构建的特征向量能够准确反映不同的尾水管涡带强度,并且能够作为智能分类器的输入特征向量,有利于后续进一步的识别与诊断,具有重要的工程意义。

基于平板电脑的距离自适应视功能自测方案的研究

目的构建基于平板电脑的距离自适应视功能自测系统,并分析其精确性。方法基于配有摄像头的平板电脑,使用ArUco技术识别2 m范围内的二维码以进行实时测距,构建距离自适应的集视力(普通视标视力和不同对比度高通视标视力)、调节幅度和中心5°视野测定一体化的视觉功能检测系统。共纳入健康受试者22例(44眼)完成视功能检查,其中6名受试者在四种距离(1 m、1.25 m、1.6 m、2 m)分别完成视力测试,并在足矫和–3.00D欠矫模拟调节不足状态下分别完成调节幅度测试。比较程序读数距离和空间中二维码距平板屏幕实际距离;比较在不同距离的同种视标的视力测试结果一致性;分析足矫及欠矫状态下调节幅度的变化,并使用ICC法评估其可重复性;分析视野测试结果的对比敏感度阈值及有效性。结果实际距离与程序读数距离具有良好的一致性水平。相同对比度高通视标视力测试在不同距离的测试结果无显著差异(P>0.05),100%普通视标视力在0.9~1.1m距离范围内与其他距离结果存在显著差异(P<0.001)。测量3次调节幅度的ICC值为0.861(P<0.001);欠矫状态下的调节幅度较足矫状态更低,变化具有统计学差异(P<0.05)。双眼视野对比度阈值的上边缘值均值为16.92%,程序能正确识别视野缺损。结论本研究构建了一种基于平板电脑的距离自适应视功能自测系统,可在2 m内实时精准测距,根据距离自动调节初始视标的大小以精确呈现视标,进行视力、调节幅度及中心5°视野检测。该系统不受固定距离限制并且具有更高的检验效能,可应用于空间狭小且不能固定距离的空间站的视功能检测。

基于自监督特征提取的骨骼X线影像异常检测方法

为探索自监督特征提取方法在骨骼X线影像异常检测方面的可行性,提出了基于自监督特征提取的骨骼X线影像异常检测方法。将自监督学习框架与ViT(Vision Transformer)模型结合用于骨骼异常检测的特征提取,并通过线性分类器进行异常检测分类,在特征提取阶段可有效避免有监督模型对大规模有标注数据的依赖性。在公开的骨骼X线影像数据集上进行实验,采用准确率分别评估预训练的卷积神经网络(CNN)和自监督特征提取的骨骼异常检测模型。实验结果表明,自监督特征提取模型相较于一般的CNN模型效果更优,在7个部位分类结果与有监督的CNN模型ResNet50相差无几,但在肘部、手指、肱骨的异常检测中准确率均取得了最优值,平均准确率提升了5.37个百分点。所提方法易于实现,可以作为放射科医生初步诊断的可视化辅助工具。

基于融合SIFT算法的光伏电站安监图像精准识别技术研究

随着我国“双碳”工作的不断推进,光伏电站的规模逐渐扩大。为解决光伏电站图像安防技术中存在的拍摄角度、光线影响大,识别准确率低的问题,提出了一种基于SIFT的光伏电站图像安防技术。通过SIFT算法提取光伏电站图像特征点,解决了光线、角度带来的识别误差问题;通过卷积神经网络方法准确的识别了光伏电站车辆、人员、动物、积雪等安防问题。该方法在某光伏电站进行应用,其光伏电站图像安防识别准确率平均为99.7%。所提方法能有效提高光伏电站图像安防识别准确率。

基于CMOS相机近眼显示的关键光学性能测试系统

设计一种基于双目CMOS相机的近眼显示测试设备,在此基础上提出了主要光学参数的测量方法。根据NED光学相关原理,通过推导建模、系统设计和标定实验,实现了对NED器件光学参数的快捷、低成本测量。最终通过实验可见,本测试系统比传统系统的测量时间节省约60%,并且关键参数测试误差小于5%。

智能化技术在酒店设计中的应用研究

随着科学技术的不断发展,智能化技术在酒店的应用愈发普遍,应用智能化技术的酒店也愈发受到消费者的喜爱,因此在酒店设计中应用智能化技术已成为必然趋势。当前智能化技术在酒店设计中的应用还存在诸多问题,本文在分析存在问题的基础上,从用户角度出发,提出智能化技术在酒店设计中的应用策略,以推动酒店智能化进一步发展。

形态切分在维吾尔语机器翻译中的性能

[目的]为研究形态切分效果与维吾尔语机器翻译性能的关系,对不同的形态切分方法及其与维吾尔语机器翻译性能的关系进行研究.[方法]从有监督学习和无监督学习的角度出发,对比了不同形态切分方法与字节对编码方法在维吾尔语机器翻译任务中的性能表现,并将自监督学习应用到维吾尔语形态切分上.随后,利用不同切分方法处理后的语料进行机器翻译实验,以观察不同切分方法对翻译结果的影响.最后,对实验结果进行统计学检验,比较不同方法之间的性能差异.[结果]相较于无监督学习,基于有监督学习的形态切分方法能够取得更好的切分效果.本研究提出的方法在维吾尔语-汉语和维吾尔语-英语机器翻译任务上,与字节对编码方法相比多个评价指标之间不存在显著性差异.[结论]形态切分效果与机器翻译质量并不以绝对正相关的形式呈现,本研究提出的方法能够很好地兼顾形态切分效果和翻译质量,并显示出一定的优势.

人工智能在中医诊疗领域的研究综述

中医诊疗领域正逐步迈向标准化、客观化、现代化与智能化。在此过程中,人工智能的融入极大地推动了中医诊疗、科学研究及中医传承的发展。从人工智能在中医领域的研究现状出发,梳理了从最初的专家系统和规则引擎,到逐渐成熟的传统机器学习算法,再到如今引领潮流的深度学习三个阶段,人工智能在中医领域的应用发展情况。总结了近年来涌现出的中医知识管理工具和大型模型,这些工具和模型为中医诊疗的智能化提供了坚实的支持。最后针对现阶段人工智能在中医领域中存在的数据公平性、多模态数据理解、模型鲁棒性、个性化医疗及可解释性等多重挑战进行分析。为应对这些挑战,需要持续探索并提出可能的解决方案,以推动中医诊疗智能化的深入发展,更好地满足人民健康需求。

可压缩液体中的气泡球形稳定性的研究

可压缩液体中气泡的球形稳定性对核电站设备及其附属的过流部件的稳定运行起着至关重要的作用。本文利用匹配渐进展开式的方法,建立了可压缩液体中气泡球形扰动的理论模型。利用气泡的泡壁马赫数将泡壁附近的液体分为内场和外场,将内场的流体近似为不可压缩液体,使用拉普拉斯方程计算。外场的流体认为是可压缩液体,用波动方程来描述。通过内外匹配渐进展开法推导了可压缩液体中气泡的球形扰动方程。基于扰动方程中焓的两种表示方式(用压力近似焓或直接用焓表示),讨论了这两种方程预测的气泡球形扰动振荡特性相关物理量(扰动振幅、扰动振幅变化速度和扰动振幅变化的加速度)的差异。通过对比,发现这两种方程预测结果的差异主要体现在上述物理量的极值处,并且直接用焓表示的方程预测的极值更大。此外,还定量研究了初始气泡半径和环境压力对两种方程预测结果的影响。

远海风电直流汇集送出系统直流线路继电保护技术现状与展望

为适应远距离、大容量的输电场景,远海风电直流汇集送出系统应时而生,其发展呈现出新特征、新趋势,给其直流线路继电保护带来严峻挑战。为此,首先明确了远海风电直流汇集送出系统的组网方式,并阐述了新型系统中直流线路继电保护的特殊性。其次,针对故障分析方法、故障识别原理、故障隔离策略等关键问题,对研究成果进行归纳与总结,厘清现有方法在新型系统中的适用范围。最后,展望了上述关键问题的技术发展趋势,为远海风电直流汇集送出系统的直流线路继电保护技术研究提供支撑与参考。

基于经验小波变换和卷积神经网络的水泵水轮机无叶区流态特征提取及识别研究

监测和识别原型水泵水轮机无叶区的流动状态,对于保证抽水蓄能电站的运行安全性和稳定性有非常重要的意义。本文提出了一种基于经验小波变换、散布熵和卷积神经网络原理的流态特征提取和识别方法,首先使用经验小波变换对压力脉动信号进行分解,然后通过计算各分量的散布熵提取流态相关特征,最后通过利用特征-标签对训练卷积神经网络得到的智能识别模型,实现了无叶区流态识别。利用从国内某水泵水轮机采集到的发电、抽水和空转工况下实测压力脉动信号对该方法进行了测试,测试的平均准确率达到了94.84%,证明了该方法的有效性。

数字孪生技术在社区交通管理中的应用研究

为解决社区交通非机动车行车不规律、交通设施不完善等问题,以某省会城市主城区重点街道C社区为例,结合数字孪生技术,综合利用现代化信息技术与智能化感知终端,将社区基础设施、车辆行人等静动态信息数字化,构建数字孪生社区交通体系框架,实现人车协同、流量监测、动态数据实时管控汇总,在社区工作端分析数据、演化模拟、预警决策,为社区交通安全高效管理提供数字化、信息化、智慧化保障。

水泵水轮机复杂振动信号特征提取与智能识别

开展水泵水轮机振动信号特征提取与智能识别研究对确保抽水蓄能电站的可靠安全运行具有重要意义。由于水泵水轮机运行工况复杂,激发机组振动的物理来源较多,振动信号所包含的频率成分较为复杂,传统方法难以准确提取复杂振动信号特征。针对此问题,本文提出了一种基于变分模态分解、气泡熵和长短时记忆神经网络的振动信号特征提取和智能识别模型。首先,利用变分模态分解对振动信号进行分析,得到若干模态;然后,计算各模态的气泡熵值,构建气泡熵特征向量;最后,采用长短时记忆神经网络对振动信号特征向量进行训练和识别。通过使用蒲石河抽水蓄能电站中水泵水轮机的顶盖复杂振动信号对本文所提模型进行验证,振动信号识别准确率可达到97.87%,表明其具有重要的工程应用价值。

基于高速摄影的直角壁面附近柱形空泡动力学行为研究

本文基于高速摄影实验,对直角壁面附近的柱形空泡动力学行为进行了研究。空泡由激光聚焦诱导产生,形成于具有较小间距的两片平行玻璃板之间的液体环境中,从而具有了较为明显的柱形特征。通过改变柱形空泡距离直角壁面顶点的无量纲距离l*和位置角度θ,分别探究了对称和非对称处柱形空泡的完整溃灭行为及变化趋势,并揭示了柱形空泡与直角壁面的相对位置对柱形空泡泡壁变形、形心移动距离及方向等泡动力学特性的影响。研究发现:在第一周期溃灭过程中,柱形空泡远离直角壁面一侧的泡壁将会出现凹陷,并且逐渐发展直至将柱形空泡分为两部分;当空泡位于对称位置时,随着无量纲距离l*的逐渐增大,柱形空泡表面凹陷程度逐渐减弱,且空泡在溃灭阶段的形心移动距离逐渐减小;当空泡位于非对称位置时,随着空泡位置角度θ的减小(对θ<45°的情况而言),柱形空泡形心的移动方向由指向壁面顶点逐渐变为指向下壁面。

能源转型背景下欧美关键矿产战略与中国应对策略

净零排放目标下,关键矿产供应状态将显著影响全球能源安全格局与能源转型进程。对此,欧美经济体正加快推进清洁能源-关键矿产战略,强调矿物供应链的多元化和“去中国化”,我国资源安全将面临全方位挑战。本文发现,欧美逐步形成了从顶层战略制定、评估方法设计、关键清单更新到跨部门政策支持的关键矿物战略体系,具有系统性强、延续度高的特征。对内,欧美重点在地质勘探、冶炼能力、循环经济等方面加强一次和二次供应能力建设,以减少对我国供应产能的依赖;对外,通过加强双边资源外交、构建多边原材料俱乐部等形式深化全球矿产供应链合作,但各经济体的本土政策与对外协议缺乏协调性,导致欧美在合作初期就产生了深层次的摩擦矛盾。面对欧美发起的新一轮关键矿产供应链“竞争”,我国应保持战略定力、以我为主,将资源安全、能源安全和供应链安全纳入到国家整体安全中统筹协调。为此,建议在顶层设计上制定具有中国特色的关键矿产战略,国内行动上应加强需求侧预期管理和供给侧能力建设,对外合作上可深化资源外交布局并积极参与国际规则制定。

基于知识图谱的中国水足迹研究进展分析

水足迹概念的提出拓宽了水资源评价体系和理论内涵,为水资源领域提供了全新的研究思路。为从整体和全局角度展示中国水足迹研究进展、热点和未来趋势,运用CiteSpace 5.8.R3软件对2003~2021年中国知网收录的关于中国水足迹研究领域的核心期刊及CSSCI期刊文献进行可视化分析,系统梳理中国水足迹研究脉络,归纳总结当下研究热点,并针对性地提出研究展望。结果表明:①2003~2021年中国水足迹研究文献数量总体上呈现波动上升态势;②水足迹研究领域作者集中程度较高,核心作者群对相关研究贡献较大,研究机构间外部合作程度低,学科交叉性有待提高;③水足迹、虚拟水、水资源、生态足迹、碳足迹、灰水足迹、蓝水等是中国水足迹研究领域中热度较高的关键词;④水足迹领域主要围绕水足迹、虚拟水、水资源、生态足迹、蓝水5个研究主题展开。基于分析结果提出应加强主要作者及研究机构间合作、促进跨学科交叉融合发展等政策建议。研究成果可为进一步推进中国水足迹领域研究提供参考。