Perovskite Self-Passivation with PCBM for Small Open-Circuit Voltage Loss

It is well known that [6,6]-phenyl-C61-butyric acid methyl ester (PCBM) is a common n-type passivation material in PSCs, usually used as an interface modification layer. However, PCBM is extremely expensive and is not suitable for future industrialization. Herein, the various concentrations of PCBM as an additive are adopted for PSCs. It not only avoids the routine process of spin coating the multi-layer films, but also reduces the PCBM material and cost. Meanwhile, PCBM can passivate the grain surface and modulate morphology of perovskite films. Furthermore, the most important optical parameters of solar cells, the current density (Jsc), fill factor (FF), open-circuit voltage (Voc) and power conversion efficiencies (PCE) were improved. Especially, when the PCBM doping ratio in CH3NH3PbI3 (MAPbI3) precursor solution was 1 wt%, the device obtained the smallest Voc decay (less than 1%) in the p-i-n type PSCs with poly (3,4-ethylenedioxythiophene):poly (styrene sulfonate) (PEDOT:PSS) as hole transport layer (HTL) and fullerene (C60) as electron transport layer (ETL). The PSCs Voc stability improvement is attributed to enhanced crystallinity of photoactive layer and decreased non-radiative recombination by PCBM doping in the perovskites.

A Modified Earthquake Model of Self-Organized Criticality on Small World Networks

A modified Olami Feder-Christensen model of self-organized criticality on a square lattice with the properties of small world networks has been studied.We find that our model displays power-law behavior and the exponent τ of the model depends on φ,the density of long-range connections in our network.

Effects of Aging and Self-organized Criticality in a Pulse-Coupled Integrate-and-Fire Neuron Model Based on Small World Networks

基于小世界网络在一个 pulse-coupledintegrate-and-fire 神经原模型变老和自我组织的 criticality 的效果被学习了。我们给老化网络，平均最短的路径长度，我们的网络的直径，和聚类的系数的度分发，并且发现我们的神经原模型显示幂定律行为，并且与然后增加的连接增加的棕土，老化的效果变得越来越小。这证明如果大脑以自我组织的 criticality 状态工作，它能减轻老化引起的一些效果。

Self-organized Criticality and Synchronization in a Pulse-coupled Integrate-and-Fire Neuron Model Based on Small World Networks＊

A lattice model for a set of pulse-coupled integrate-and-fire neurons with small world structure is introduced.We find that our model displays the power-law behavior accompanied with the large-scale synchronized activities among the units. And the different connectivity topologies lead to different behaviors in models of integrate-and-fire neurons.

Safety and efficacy of self-expandable metallic stents in malignant small bowel obstructions

In this report, we present 3 cases of malignant small bowel obstruction, treated with palliative care using endoscopic self-expandable metallic stent(SEMS) placement, with the aim to identify the safety and efficacy of this procedure. Baseline patient characteristics, procedure methods, procedure time, technical and clinical success rates, complications, and patient outcomes were obtained. All 3 patients had pancreatic cancer with small bowel strictures. One patient received the SEMS using colonoscopy, while the other 2 patients received SEMS placement via double balloon endoscopy using the through-the-overtube technique. The median procedure time was 104 min. The technical and clinical success rates were 100%. Post-treatment, obstructive symptoms in all patients improved, and a low-residue diet could be tolerated. All stents remained within the patients until their deaths. The median overall survival time(stent patency time) was 76 d. SEMS placement is safe and effective as a palliative treatment for malignant small bowel obstruction.

自拟健脾除积方联合免疫检查点抑制剂治疗对晚期非小细胞肺癌患者的临床疗效及对其外周血管生长因子的影响

目的 探究自拟健脾除积方联合免疫检查点抑制剂治疗对晚期非小细胞肺癌患者的临床疗效及对其外周血管生长因子的影响。方法 选取2021年6月—2022年12月期间河北省沧州中西医结合医院收治的晚期非小细胞肺癌患者70例,按随机数字表法分为对照组和治疗组,每组各35例。对照组给予常规化疗方法,采用信迪利单抗联合含铂双药治疗,治疗组在对照组的基础上加用自拟健脾除积方治疗。每21 d(3周)为一个治疗周期,两组患者连续接受2个疗程的药物治疗,观察比较两组患者临床疗效、不良反应情况,治疗前后中医临床证候评分、KPS评分、血管生长因子(Vascular endothelial growth factor,VEGF)水平。结果 治疗后治疗组总有效率88.57%(31/35)明显高于对照组65.71%(23/35),差异有统计学意义(P<0.05)。治疗后两组患者中医证候评分均较治疗前降低,功能状态疗效KPS评分均较治疗前升高,差异有统计学意义(P<0.05);且治疗组中医证候评分明显低于对照组,功能状态疗效KPS评分明显高于对照组,差异有统计学意义(P<0.01)。治疗后两组患者血清VEGF水平均较治疗前降低,差异有统计学意义(P<0.05);且治疗组血清VEGF水平明显低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。两组患者不良反应分级比较,差异无统计学意义(P>0.05)。治疗组白细胞计数降低、恶心/呕吐发生率明显低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论 自拟健脾除积方联合免疫检查点抑制剂治疗晚期非小细胞肺可提高临床治疗效果,改善中医证候评分,提高生活质量,降低外周血血管生长因子含量,且具有相当的安全性,值得推荐使用。

自拟健脾除积方联合信迪利单抗及化疗对晚期非小细胞肺癌患者的影响

目的:探讨自拟健脾除积方联合信迪利单抗及化疗对晚期非小细胞肺癌患者疾病控制率、中医症候积分及不良反应的影响。方法:选取2020年10月—2022年10月在我院就诊的102例晚期非小细胞肺癌患者,随机分为观察组和对照组,每组各51例,对照组在吉西他滨+顺铂化疗的基础上给予信迪利单抗,观察组在对照组基础上联合自拟健脾除积方治疗。比较两组患者临床疗效、治疗前后中医症候积分、肿瘤标志物水平及不良反应。结果:观察组有效率和疾病控制率明显高于对照组(P<0.05);观察组和对照组治疗后中医症候积分均显著低于治疗前;治疗后,观察组中医症候积分显著低于对照组(P<0.05)。两组治疗后血清铁蛋白(SF)、鳞状细胞癌抗原(SCCA)及癌胚抗原(CEA)水平均显著低于同组治疗前,观察组SF、SCCA、CEA水平均显著低于对照组。观察组白细胞计数减少、恶心、呕吐症状总发生率显著低于对照组(P<0.05)。结论:自拟健脾除积方联合信迪利单抗对晚期非小细胞肺癌患者治疗效果较好,可改善患者中医症候,具有较高的安全性。

基于微信小程序的SCN人脸表情识别系统设计

针对人脸表情识别技术,利用自修复网络(Self-Cure Network,SCN)人脸表情识别算法模型的优势,实现SCN在移动端设备上的应用,利用训练好的模型构建人脸表情识别系统,以微信小程序为系统平台,开发了一款表情识别微信小程序。经过系统测试,结果表明该系统表情识别准确率高、操作方便、运行流畅、功能完备,基于微信小程序的SCN人脸表情识别系统具有广泛的应用前景。

非小细胞肺癌患者决策自我效能现状及其相关影响因素分析

目的:探析非小细胞肺癌患者决策自我效能现状,并分析相关影响因素。方法:选取2020年1月—2022年8月九江市第一人民医院收治的80例非小细胞肺癌患者作为研究对象,采用中文版决策自我效能量表评估患者决策自我效能,详细统计所有患者的临床资料,调查并对比患者相关资料,将可能的因素纳入,采用线性回归分析非小细胞肺癌患者决策自我效能的相关影响因素。结果:经评估,80例非小细胞肺癌患者决策自我效能得分范围为50~79分,平均得分(62.50±7.50)分;经线性回归分析结果显示,文化程度、家庭月收入、社会支持以及希望水平是非小细胞肺癌患者决策自我效能的影响因素,差异有统计学意义(t=4.627、-3.386、4.679、-3.956,P<0.05)。结论:非小细胞肺癌患者决策自我效能总体处于中等水平,文化程度、家庭月收入、社会支持以及希望水平是其重要的影响因素。

基于Small world模型的提高网络安全性的方法研究

论文研究目的是用smallworld模型,提高动态计算机网络的安全性。文章介绍了SmallWorld现象及理论研究状况。提出一种更能够反映现实中和计算机网络环境中组成单元间关系的smallworld模型。最后对用建立的新模型提高计算机网络的安全性的应用技术进行了探讨。

基于经验值ξ因子小样本图像二维至立体视图实现

面向小样本目标,给出了一种基于经验值ξ因子小样本图像二维至立体视图实现的方法.1.目标小样本原始特征点提取,基于二次元等方法构建射映、旋转、缩放和平移等变换阵;2.获得基于小样本的构建因子旋转变换量和平移变换量;3.基于变换把平面点逆映射成三维空间点;4.设定经验值ξ因子、无限逼近创建贴片;5.经迭代构建最优目标.实验结果表明,本方法对小样本重建计算量低、效率较高、重建视图可视性好.

基于改进ConvNeXt的遥感图像目标检测算法

针对遥感图像中目标排列紧密、背景信息复杂、小目标众多导致的目标检测精度低的问题,结合YOLOv5s,提出了一种基于改进ConvNeXt的遥感图像目标检测算法。首先,在特征提取网络的底端引入了改进的ConvNeXt Block,通过大核卷积与自注意力交互扩宽感受野、丰富语义信息;其次,在多尺度特征融合部分加入了一组自底向上的金字塔结构,以放大浅层特征图的作用,弥补遥感图像中小目标因为深度卷积而损失的位置信息;最后,引入SIoU损失函数,重新定义惩罚指标,并加快整体网络的收敛速度。将所提出的检测算法在RSOD数据集上进行了消融实验,平均精准率均值为92.27%,实验结果表明,所提算法能够实现对遥感图像目标的准确检测。

西部“小个专”法人互嵌式发展的武汉实践——基于空间正义视角的研究

正义的城市空间是流动人口互嵌式发展的客观条件,城市空间正义的持续发展也是互嵌式发展的结果。以武汉市西部“小个专”法人的互嵌式发展实践为例,城市为流动人口提供了开放、接纳、支持其发展的城市空间,同时也随着群众发展的需求而逐渐完善着城市的发展规划。在正义的城市空间,西部“小个专”法人的发展能够互嵌于社区生活、居民结构与城市现代化发展之中。然而,流动人口所派生出的深化互嵌式发展需求,对城市规划与服务提出了更高的要求,二者间发展节奏的差距形成张力,解构着流动人口对城市的认同。夯实群众互嵌式发展的客观基础,发挥流动人口互嵌式发展的主体能动性,在完善城市空间正义中将满足群众更高的互嵌式发展需求。

“小己”的诞生:严复对西方“个人”知识概念的译介

“个人”作为中国近代化进程中的文化符号,堪称转型时代的“关键词”。“小己”是严复用以表达近代西方“个人”(individual)概念的独创译词,首见于《群学肄言》,语出司马迁《史记》。严复的译名策略是“以儒释西”,“小己”的诞生体现出其典型的“中西合璧”的“群己观”,他为西方中性的“个人”概念涂上一层儒家伦理色彩,将斯宾塞的社会学思想演绎成赋予儒学价值的“群己观”,追求“群己平衡”。在近代本土化语境下,严复以“小己”为代表的传统文言语汇对译“individual”,努力调和西方“个人”观念与儒家伦理之间的矛盾,是“会通中西”翻译追求的充分反映,帮助西学“个人”概念完成在本土意义上的接引与转换,为推动近代中国学术话语建构与中西文明交流互鉴作出卓越贡献。面对外来语的冲击,严复苦心孤诣创制的“小己”仍有市场,近代报刊中有不少采用“小己”表示“个人”概念的用例,近代早期英华辞典也多收录“小己”一词,“小己”的传播图谱清晰可见,从历史容受视角可证其文化影响力。晚清中国用于翻译“individual”的译名从一开始就呈现了纷繁复杂的景象,如“人”“人人”“个人”“私”“己”“小己”“么匿”,等等,这些译名在相当长的时间内自然竞争并存。梳理“个人”对译英文“individual”的历史演进轨迹,考察近代中国思想史上的“个人”话语发展演进脉络时,应充分认识到严复“小己”的创译功不可没,有不可替代的文化价值。由此可进一步思考近代中国语境下西方“个人”概念的本土化译介,以及中国式个人话语的建构与中国现代个人观念的发生。

基于改进RLCM的红外舰船检测算法研究

针对红外小目标检测在不同复杂背景下虚警率高、检测精度低的特点,提出了一种改进相对局部对比度RLCM的红外小目标检测算法。在预处理阶段采用自适应双边滤波对无关噪声进行滤除,同时通过多尺度处理增强小目标边缘轮廓,防止小目标淹没在背景中,以提高检测精度。检测阶段引入权重信息,将目标信息和背景信息作为权重参数进一步增强小目标。通过将处理后的目标显著图与原图作差,以增强目标位置精度,减弱块效应的影响。经实验表明,相比于传统的检测算法,所提算法的处理效果有明显提升。

基于卷积自注意力网络的机械设备故障诊断方法

基于深度学习的机械设备故障智能诊断方法依赖于大量有标签的样本数据。然而,工程应用中通常难以获取足够的样本数据,这使得深度学习方法难以充分挖掘故障特征,严重影响故障诊断模型的泛化性和鲁棒性。基于此,论文提出一种基于卷积自注意力网络和先验知识的机械设备小样本故障诊断方法。所设计的卷积自注意力网络能够自动学习样本特征,并在训练过程中融合样本多维度特征先验知识,从而减少诊断模型训练所需的样本量,提高小样本情况下机械设备故障诊断精度。最后,以液压螺杆泵为对象,对论文所提出的方法进行实验验证。实验结果表明,所提出的方法在小样本情况下故障诊断精度可达97.5%,性能优于目前常用的深度学习方法。

基于qv自注意力的改进YOLOv5航拍目标检测

针对航拍图像小目标数量多、尺度变化大的情况,对YOLOv5s结构做了4点改进,提出了LL-YOLOv5s网络,主要包括删除主干网络的下采样32倍特征层和仅使用2个检测头等改进措施,使模型专注于小目标的检测。在DOTA-v1.5航拍数据集中,改进后的LL-YOLOv5s的mAP提高了2.9个百分点。提出了一种简单高效的自注意力模块,即qv自注意力模块,将其添加到LL-YOLOv5s的第1个检测头之前,在增加极少计算量的基础上,mAP进一步提高了0.9个百分点。实验发现,将qv自注意力模块和卷积层连用,mAP又提高了0.4个百分点;相比于YOLOv5s,改进模型的参数量大大减小,运算量少量增加,检测精度明显提升。

小样本下基于改进ACGAN数据增强的X射线矿石图像分类方法

针对工业领域利用深度学习模型对矿石进行在线分类时,矿石样本稀少导致的模型过拟合、分类准确率低的问题,提出一种结合X射线透射成像技术的矿石数据增强分类方法。该方法基于改进辅助生成对抗网络(Enhance-based Classification ACGAN-gp, EC-ACGAN-gp),采用卷积和连续残差块构建判别器和生成器,引入注意力机制捕捉矿石细节特征,生成高质量样本扩充原始数据集,同时使用带梯度惩罚的Wasserstein距离重构判别器的损失函数提高对抗训练的稳定性,避免模式崩溃。通过增加辅助分类器重建样本标签信息,最终实现矿石样本的类别预测。结果表明,该方法能实现矿石品位分类的精准预测,准确率可达89.62%,比现有传统方法提高3.98%。该模型生成的矿石样本泛化性良好,能够显著提高小样本数据集的泛化性,在SVM、LeNet5、VGGNet、ResNet上测试,精度分别提升了2.83%、2.36%、1.89%和3.74%,可进一步用于提升其他分类模型在矿石品位预测方面的性能。

符号与意义:“小镇青年”符号化的机理及启示

近年来,“小镇青年”符号化的成功,为人们提供了深入洞察剖析当代青年群体的思想行为和社会符号互动的恰当案例。通过深入访谈31名小镇青年,并结合理论分析发现:社会转型变革的影响、网络媒体的助推效应和青年群体身份与心态的转变,是“小镇青年”符号化的社会动因;而青年群体实现美好生活的内在需求,寻求精神慰藉与治愈的情感需要,寻求社会关注与认可的角色代入,则是“小镇青年”符号化认同的个体动因。“小镇青年”符号化一定程度上是青年获取慰藉、削减张力的“减压阀”,但也提醒社会要看到符号背后青年焦虑、不安等心理状态,正视特定社会背景下青年的生存境遇和现实困境。通过符号赋能青年心理叙事,实现符号积极意义的再生产;以符号赋能温暖氛围营造,提高青年对“美好生活”的期待;以符号赋能社会趋势构建,强化符号正面引领功能,有助于青年群体的良性健康发展。

轨迹预测中局部自注意力时序编码网络

针对传统编码器应用于轨迹预测时,难以捕捉短暂停车或急转弯等局部时间尺度下的轨迹变化(简称局部变化)从而影响预测准确性的问题,提出一种局部自注意力时序编码架构(Loc-SelfAttention)。该算法充分利用小尺度卷积核的优越局部感知能力,敏锐地捕捉和提取局部变化的特征,并利用自注意力机制,根据局部变化对于未来轨迹分布的影响程度动态赋予提取的局部特征注意力权重,从而过滤噪声和杂点,筛选出有效的局部特征,提高轨迹预测准确性。实验结果表明:Loc-SelfAttention算法在Argoverse运动预测基准上与HOME轨迹预测算法相比,最小平均位移误差降低3.7%,最小最终位移误差降低3.1%,失误率降低4.8%,在自动驾驶和智能交通管理等领域具有一定应用前景。