基于模拟退火的三维集成电路水冷散热网络优化算法

三维集成电路(3D-IC)通过在垂直方向堆叠多层芯片有效提高了芯片的性能和集成度.然而,过高的功率密度和温度成为3D-IC集成度提高的最大障碍.水冷散热技术将冷却液注入两层芯片间的沟道有效解决了3D-IC的散热问题,同时也带来了过高温度梯度的问题以及对散热功耗,芯片可靠性的要求.本文提出一种在有硅穿孔限制下的基于模拟退火的沟道网络优化算法,算法基于温度仿真,对散热沟道进行放置与填充操作,设计出的沟道网络可以有效降低散热功率和温度梯度.实验中,与传统的均匀直沟道的设计方法相比,我们的方法可以在相同最高温和温度梯度限制条件下,降低散热功率达67.0%.     

芝麻过敏原及其致敏性消减技术研究进展

芝麻是新的“8大类”过敏食物之一,芝麻过敏反应由于其潜在危害性及其日益上升的发病率而越来越引起全世界的普遍重视,因此研究芝麻致敏性消减技术在保障食品安全方面具有重要意义。概述了芝麻主要过敏原(Ses i 1～Ses i 7)的结构和免疫特性,及其致敏性消减技术原理和研究进展;已报道的芝麻过敏原有7种,属于2S白蛋白、7S类豌豆球蛋白、油质蛋白和11S球蛋白,其中11S球蛋白和2S白蛋白是主要的过敏原蛋白。利用热加工技术消减芝麻致敏性,主要通过煮沸、微波、烘焙等工艺引起过敏原的解聚、变性进而破坏致敏表位;高压、辐照、发酵、酶解等非热加工技术通过氢键、疏水键等化学键的变化、多肽链的断裂引起蛋白结构变化,从而掩盖或直接降解致敏表位。另外,结合其他食品过敏原,对芝麻过敏原的潜在消减技术,包括脉冲电场、冷等离子体、超声波、脉冲光、糖基化改性和复合加工技术等进行了阐述分析。未来需要进一步研究芝麻不同过敏原的致敏表位、不同加工工艺对过敏原结构及致敏性影响、开展血清学、细胞和动物模型等致敏性评价等,以明确芝麻致敏性消减的主要机制,以期为生产低敏或脱敏芝麻产品奠定理论依据与科学指导。     

送报夫

台湾自一八九五年割让以后,千百万的土人和中国居民便呻吟在日本帝国主义鐡蹄之下。然而那呻吟痛苦的奴隶生活究竟苦到什末程度?却没有人深刻地描写过。这一篇是去年日本文学评论征文当选的作品,是台湾底中国人民被日本帝国主义统治了四十年以后第一次用文艺作品底形式将自己的生活报告于世界的呼声。常然,缺点是有的,例如结构底松懈和后半底安逸的感情调子,但那深刻的内容却使人不能不一气读完。据说台湾底华文报纸曾连载过很长的介绍批评,但因为对于读者的刺激力太大,中途曾被日本当局禁止登载。爰特译出以便读者窥知殖民地台湾人民生活底悲惨。读者在读它时,同时还应记着,现在东北四省的中国人民又过着台湾人民的那种同样的命运了。——译者——     

具有稳定性Ising模型局部场系数h和耦合项系数J的量子退火分布式整数分解研究

分解大整数的困难程度是RSA公钥密码的安全基础,量子退火破译RSA密码与Shor算法有着本质性的不同,将整数分解问题转化为组合优化问题,利用D-Wave量子退火特有的量子隧穿效应跳出局部亚优解.本文提出一种新的分布式量子退火整数分解算法,将任意整数转变为D-Wave量子计算机可执行的稳定性Ising模型的框架.Ising模型局部场系数h、耦合项系数J的稳定性和取值范围是影响到整数分解成功率的重要因素,与普渡大学Jiang等人的算法相比,本文算法在降低使用的逻辑比特数的同时,参数h,J降低程度达到60%和40%以上,且Ising模型系数取值范围稳定;与洛克希德·马丁公司Warren的算法相比,在保证可以达到Ising模型稳定的情况下,本文算法参数h,J从10^6降低到10^2数量级.此外,Warren为了证明其提出的算法的正确性,遍历分解1000以内的整数,本文的算法遍历10000以内的整数,均成功分解.本文算法实验结果超过了目前Shor算法、普渡大学Jiang等人和洛克希德·马丁公司Warren公开文献最大分解规模.     

具有小世界特性的低能耗无线传感器网络簇级拓扑研究

本文提出了一种具有小世界特性的无线传感器网络簇级拓扑算法,引入Temple University吴杰教授提出的UCR(unequal cluster-based routing)机制,靠近基站簇尺寸变小,解决基站附近网络耗能过多的热点问题.通过OPNET对构造的簇级拓扑结构进行仿真,当超级节点数目增加到6～18时,平均路径长度降低,路径长度变化率降低,节能曲线变化率升高,能耗降低效果显著.仿真实验还表明,本文提出的具有小世界特性的无线传感器网络簇级拓扑结构对随机攻击具有很强的鲁棒性,具有很好的生存性能.复杂网络理论中的小世界网络具有较大的聚集系数和较小的平均路径长度,通过在原有网络中添加超级节点,形成能与sink节点直接通信的捷径,可以降低网络平均路径长度和能量消耗.目前小世界特性用于WSN的研究中,尚未考虑到sink节点附近的热点问题.