两性电荷型毛细管电色谱整体柱的制备及性能研究

通过自由基引发、原位聚合的方法,合成了甲基丙烯酸缩水甘油醋-乙叉二甲基丙烯酸醇（GMA-EDMA）大孔聚合物连续床,并利用两性试剂L-lysine进行衍生化,制备了1种带两性电荷、具备多种分离机理的毛细管电色谱整体柱．通过优化流动相pH、竞争离子浓度、电压等因素,实现了NO2^-、NO^-、Br^-、I^-、SCN^- 5种无机阴离子的基线分离,并对该柱其它分离机理进行了理论预测．     

通信网络服务可靠性参数分析

为用户提供信息传输服务是通信网络存在的意义。在明确通信网络服务可靠性内涵的基础上,依据国际通用标准,以用户的服务需求和用户的感知为中心,从时间可靠性、完整可靠性、正确可靠性3个角度建立了通信网络服务可靠性参数体系,并说明了其中各类参数的定义,解释了各参数间的相互关系。     

被动定位跟踪中的非线性滤波技术

针对被动定位跟踪中状态空间模型非线性程度较高所引发的滤波精度偏低的问题,分析和总结了已有的包括推广卡尔曼滤波(EKF)、修正增益的推广卡曼滤波(MGEKF)、二阶滤波、自适应推广卡尔曼滤波(AEKF)等各种次优递推滤波算法的特点。在此基础上重点论述了一种基于贝叶斯原理的序贯蒙特卡罗粒子滤波技术,该方法通过粒子的加权和表征后验概率密度,获得状态估值,在处理非线性非高斯系统的状态估计问题时精度逼近最优,鲁棒性更好。     

XB-SIM*: A Simulation Framework for Modeling and Exploration of ReRAM-Based CNN Acceleration Design

Resistive Random Access Memory(ReRAM)-based neural network accelerators have potential to surpass their digital counterparts in computational efficiency and performance. However, design of these accelerators faces a number of challenges including imperfections of the Re RAM device and a large amount of calculations required to accurately simulate the former. We present XB-SIM, a simulation framework for Re RAM-crossbar-based Convolutional Neural Network(CNN) accelerators. XB-SIM can be flexibly configured to simulate the accelerator's structure and clock-driven behaviors at the architecture level. This framework also includes an Re RAM-aware Neural Network(NN) training algorithm and a CNN-oriented mapper to train an NN and map it onto the simulated design efficiently. Behavior of the simulator has been verified by the corresponding circuit simulation of a real chip. Furthermore, a batch processing mode of the massive calculations that are required to mimic the behavior of Re RAM-crossbar circuits is proposed to fully apply the computational concurrency of the mapping strategy. On CPU/GPGPU, this batch processing mode can improve the simulation speed by up to 5.02 or 34.29. Within this framework, comprehensive architectural exploration and end-to-end evaluation have been achieved, which provide some insights for systemic optimization.     

基于云模型的主观信任管理模型研究

在开放网络中,信任管理是信息安全的重要前提与基础。主观信任具有模糊性和不确定性的双重特征。将定性定量转换模型-云模型引入主观信任管理研究中,提出了一种新的主观信任的表示方法,较好地解决了信任表达中的模糊性和不确定性难题,进而提出了一种灵活直观,描述能力较强的形式化定性信任推理机制,为主观信任管理研究进行了有益的探索和尝试。     

多模型自适应控制算法的性能分析

多模型自适应控制利用多个元素模型覆盖被控对象的不确定性,并针对这多个元素模型建立多个稳定的控制器。每一个采样时刻,基于一个以模型输出误差为变量的具有积分特点的指标切换函数,选择描述被控对象最优的元素模型,并将基于此模型的控制器切换为当前被控对象的控制器。研究如何调整多模型自适应控制器的结构和参数,提高控制品质,为多模型自适应控制器的应用和进一步研究提供理论基础。     

相变材料在装配式复合墙体日光温室中的应用研究

为进一步提高日光温室墙体的蓄热能力,改善室内热环境,对石蜡-膨胀珍珠岩复合相变材料（paraffin-expanded perlite composite phase change material,PCM-PE）在温室中的应用进行研究。利用TRNSYS（transient system simulation program）建立装配式复合墙体日光温室的模型,用晴天和阴天的实测数据验证模型准确性,利用该模型分析温室的北屋顶、侧墙、北墙等结构内表面分别添加PCM-PE后室内温度的变化和单位成本,及温室北屋顶、侧墙和北墙均添加PCM-PE时的最佳厚度。结果表明：温室不同结构内表面添加PCM-PE均对室内平均温度有明显提升作用,侧墙内表面添加PCM-PE使晴天时室内平均温度提高1.32 ℃,单位成本最低,为2 094元/℃;北屋顶、侧墙、北墙均添加PCM-PE时,其最佳厚度为50 mm,晴天室内平均温度和北墙平均温度分别提升3.9和3.7 ℃,阴天分别提升2.2和2.3 ℃;添加50 mm PCM-PE后,温室墙体传热系数较试验温室降低了15%,热阻提高了9.9%,对维持室内温度、降低温室能耗具有积极作用。分析温室不同结构应用PCM-PE的效果,同时考虑单位成本,可为建造经济性好、蓄热性能强的温室提供参考。     

端点系有集中质量的串联弹性杆的纵振动

一端固定,另一端系有集中质量的串联弹性杆的纵振动问题是一种不规范的施图姆-刘维尔本征值问题,用分离变量法求解,得到本征值满足的超越方程,数值计算其本征值,得到串联弹性杆纵振动的级数解,进一步讨论了集中质量质点的振动模式和系统的能量问题.     

基于分水岭变换的彩色细胞图像分割

提出了一种彩色细胞图像的分割方法,重点解决邻接或者重叠的细胞核或者细胞质之间的分割问题。算法主要基于数学形态学方法,首先利用k-均值聚类和直方图上的分水岭变换对像素进行聚类,从而得到细胞图像背景、细胞质和细胞核的粗略估计;然后利用形态学滤波和分水岭变换提取细胞核、细胞质的边界。结果表明:在少量人工干预的情况下,所述算法获得的细胞核、细胞质边界与实际情况比较吻合。对于含有邻接或者重叠的细胞核或者细胞质的图像,算法仍能提取理想的细胞组织边界。     

2000年以来国外无取向电工钢的研究进展

总结了国外2000年以来在冷轧无取向电工钢研究方面取得的进展,分析了近几年在改善冷轧无取向硅钢磁性能方面的关注点。其中除了新型制造工艺的发展以外,微量元素调整、变形及再结晶规律研究、织构的控制等是无取向电工钢研究开发的重点。