四-对羟基苯基卟啉的自组装及光电特性

利用X射线光电子能谱(XPS)测试5,10,15,20-四-(对羟基苯基)卟啉单体和5,10,15,20-四-(对羟基苯基)卟啉自组装二聚体,并通过化学模拟得到卟啉自组装二聚体分子的最优构象.结果表明:两种卟啉化合物中氧原子的类型不同;在单体卟啉中未检测到瞬态表面光电压信号,卟啉自组装二聚体表现出较好的瞬态表面光伏特性;卟啉自组装二聚体的光限幅性质优于卟啉1单体.     

基于重抽样分布的一类模糊累积和控制图

过程变量在代表产品或服务过程信息时并非完美，而使用模糊数可能是另一较好途径。文章进一步完善模糊累积和控制图，其中使用中心和扩展具有重抽样分布的模糊随机变量，并给出模拟例证。     

基因编辑婴儿的伦理、法律和社会蕴含

 同试管婴儿、克隆人、商业化代孕、干细胞治疗等医疗新技术引发的伦理争议相比，贺建奎基因编辑婴儿事件引发的关注更大、社会反响更为猛烈。探讨贺建奎基因编辑婴儿事件引发国际国内热议的原因，讨论了基因编辑婴儿的伦理、法律和社会蕴含。建议明确界定基因编辑技术的适用对象和范围，建立健全新型医疗技术临床应用的伦理审查和监管体系，提升全社会的伦理意识。     

基于三维点云的岩体结构面自动分类与参数计算

结构面间距是岩体稳定性和力学特性分析中的一个重要参数，在岩石力学、采矿工程、边坡监测等领域的数值计算中广泛应用.本文以岩体边坡露头为研究对象，基于非接触测量获得的三维点云数据，提出一种基于密度聚类的结构面细化分类方法；在结构面粗略分组提取的基础上，通过投影变换、散乱点拟合等算法，求得结构面间距和岩体体积节理数.设计开发了结构面细化分类及间距等参数计算与分析原型系统，实际案例分析表明，本文方法可有效实现结构面的自动细化分类，并能够计算出间距等相关参数，可为岩体质量分级和岩体稳定性分析等提供方法支撑.     

基于生态交错带理论的生态环境潜在容量评估和预警研究——以重庆三峡库区为例

生态交错带是指两种不同类型的生态系统交界过渡的区域。基于生态交错带理论对重庆三峡库区的生态脆弱性状况进行了分析，并在此基础上运用道夫尼尔和地球环境的潜在指数M，计算人对地理环境的影响，评估土地类型和环境污染状态。通过对生态环境潜在容量指数E的修正评估了库区 22 个区县的生态环境潜在容量，并在此基础上做出预警研究，将其划分为急警、重警、中警、轻警和无警 5 种类型。最终得出重庆三峡库区生态环境状况两极化现象比较严重，发展不平衡，有些地区生态破坏较为严重，因此需要采取相应的对策进行优化发展。
     

非均匀介质下的可调光流控器件及其生化应用

 探讨了非均匀介质下不同光流控器件及其生化应用。在微流控芯片上，主要从2个方面开发和实现各类具有光波导、透镜、细胞计数、化学检测等功能的新器件。首先，在液液非均匀介质下，通过调节沟道内液体流速，控制液体间的对流扩散来实现液体在微腔内的渐变折射率分布和阶跃分布，从而得到其特殊的光学特性，例如光束分离、弯曲、自聚焦等。其次，在固体非均匀介质下，利用特殊的微流结构与液体相结合，实现更加灵敏可调的新型探测手段。这些新型技术手段分别在生物传感、能源生产、细胞探测及海水检测等诸多应用中可发挥关键性作用。     

基于串空间模型的认证测试方法

串空间模型认证测试方法是定理证明安全协议分析法中最具有代表性的一类.利用串空间模型理论对Needham-Schroeder(N-S)公钥协议中中间人攻击问题进行形式化分析与设计,并对其进行证明.与原有技术相比,该方法更为形式化,协议分析人员可以很方便地进行手动分析,并且更有利于协议分析自动化工具的实现.     

SAR图像并行拼接方法研究与实现* 〖HT4K〗——基于改进完全二叉树模型

随着SAR成像技术的快速发展，SAR图像覆盖的地域范围与成像精度也在迅速增长，这对SAR图像拼接工作的实时性提出了挑战;文章对SAR图像序列特征进行深入分析，提出了采用基于分割的完全二叉树模型进行SAR图像的并行拼接，并使用MPI点对点通信方式对之进行了不同数量机群规模下的实现；对比实验证明，基于该方法的并行拼接工作比传统并行拼接方法在降低拼接时耗上更加有效，且并行拼接后的完整图像效果良好.     

高速电主轴热特性仿真与实验研究

对高速电主轴温度场分布随转速的变化规律进行了研究。通过在外壳上布置一定数量的温度传感器,对不同转速下的外壳温度进行实时测量,并将实验结果与ANSYS的模拟结果进行对比,验证了采用在电主轴外壳上布置多个测点测量与仿真相结合的方法来预测电主轴内部温度场分布的可行性;另外还分析了在不同转速下,高速电主轴关键部位的温升,仿真结果表明:主轴在6000~10000 r/min时,温升呈线性增加,在大于10000 r/min后,温升以指数规律增加。     

基于改进Faster R-CNN的农田残膜识别方法

为了实现农田残膜的精准捡拾,提高残膜回收机的回收率.将改进Faster R-CNN卷积神经网络运用到农田残膜的识别检测中,提出了一种农田残膜的识别方法.以11MS-1850残膜回收机工作后遗留在农田表面的残膜为研究对象,分别在晴天、阴天不同时间段采集图像共计1648幅.通过更改图像亮度、旋转等方式扩充数据集,最终得到4950幅残膜样本图像,按照7:2:1划分为训练集(3465幅)、验证集(990幅)、测试集(495幅);采用双阈值算法替代传统的单阈值算法,降低了阈值对模型性能的影响;通过对比试验,选取具有残差网络结构的ResNet50作为主干特征提取网络,准确率可达88.84％,召回率为87.70％,总体精度为88.27％;为了使检测模型对小目标更加灵敏,根据数据集中残膜尺寸大小,在原有锚点基础上增加322和642的尺度参数,准确率、召回率、总体精度分别提升了1.29％、0.67％、0.97％,单幅检测时间为284.13 ms,基本满足了识别残膜的要求.可为残膜回收机加装补收装置提供参考,为研制人工智能残膜回收机提供理论基础.