利用量子么正变换引起拓扑项的可移性求微扰项对Berry相因子的贡献

利用量子么正变换引起拓扑项的可移性，求出了一维无限深运动边界方势阱在压缩变换中出现的微扰项在一级近似下对Ｂｅｒｒｙ相因子的贡献。     

关于Riemann积分的几点注记

用初等的方法证明了[a,b]上的Riemann可积函数的连续点在[a,b]上是稠密的，并在应用上出了积分中值定理的简洁证明。     

Atomic Electronic Contract Protocol Based on Convertible Signature

A new class of atomicity, namely contract atomicity is presented. A new technical strategy based on convertible signature and two-phase commitment is proposed for implementing atomicity of electronic contract protocol. A new atomic contract signing protocol is given out by using EIGamal like convertible undeniable signature and commitment ofconversion key, and another new atomic contract signing protocol is brought forward by using RSA based convertible undeniable signature scheme and commitment of conversion key. These two new protocols are proved to be of atomicity, fairness, privacy, non repudiation.     

杨庄煤矿塌陷湖水资源勘查计算

通过对塌陷湖的实地勘查,运用水均衡原理,计算出该湖可供开采的水资源,认为该塌陷湖可作为淮北市供水后备水源地之一。     

广义线性系统的输出反馈和极点配置

研究了广义线性系统的输出反馈和极点配置问题。引入“正常化”概念,从而推导出类似于正常线性系统有关输出反馈和极点配置问题的一些重要结论。     

钢坯磨削温度的若干试验研究

通过使用“可磨式”人工热电偶进行的不同条件下的磨削温度测量试验研究了钢坯磨削工件表层温度,结果表明钢坯被磨削表层温度分布与热强呈三角形分布时的理论分析结果相同,表层峰值温度随磨削压力及磨削功率增大而提高,且随工件进给速度提高而略有降低,峰值温度还随磨削角度减小而提高,90°磨削的峰值温度比0°磨削要低250℃左右,砂轮种类也对峰值温度有重要影响,使用锆刚玉砂轮时磨削温度低于棕刚玉砂轮,试验结果表明高效钢坯磨削的磨削区温度远比普通磨削为高,可达1200℃左右,还从不同方面探讨了磨削高温对钢坯磨削的影响,认为尽管磨削高温有若干不利影响,但对高效钢坯磨削却是重要条件,上述讨论,从一个方面揭示了钢坯磨削机理,并验证了关于钢坯磨削温度的理论分析结果。     

基于 Swin Transformer 和 Style-based Generator 的盲人脸修复

盲人脸修复任务是从低质量的图像（例如模糊、噪声和压缩图像）中恢复高质量的图像.由于事先不知道低质量图像的退化类型和退化参数,因此盲人脸修复是一个高度病态的问题,在修复过程中严重依赖各种先验指导.然而,由于面部成分和面部标志等面部先验通常是从低质量图像中提取或估计的,可能存在不准确的情况,这直接影响最终的修复性能,因此难以有效利用这些先验知识.此外,目前的主流方法基本都是依赖ConvNets进行特征提取,没有很好地考虑长距离特征,导致最终结果缺乏连续一致性.本文提出了一种改进的StyleGAN模型,命名为SwinStyleGAN,应用在高级视觉任务上表现出色的Swin Transformer来提取长距离特征,并通过改进后的类StyleGAN合成网络逐步生成图像.本文设计了一个空间注意力转换模块SAT来重新分配每个阶段特征的像素权重,以进一步约束生成器.大量实验表明,本文提出的方法具有更好的盲人脸修复性能.     

抗深度取证的多粒度融合图像修复网络

数字图像的真伪判别是图像安全领域中的基础问题,因数字媒体极易被攻击篡改,针对图像的取证技术得到了广泛的研究.另一方面,对图像篡改反取证技术的研究,不仅追求更逼真的图像篡改操作,也从相反的方向促进了取证技术的发展.图像修复作为基础的图像篡改操作,一直是国内外学者的研究热点.针对被修复篡改后的图像会被深度取证网络取证的问题,提出了一种抗深度取证的多粒度融合图像修复(multi-granularity fusion-based image inpainting network resistant to deep forensics,MGFR)网络.MGFR网络包括编解码器、多粒度生成模块以及多粒度注意力模块.首先,输入的破损图像被编码器编码成深度特征,深度特征通过多粒度生成模块生成3个不同粒度中间特征;然后,采用多粒度注意力模块来计算不同粒度中间特征之间的相关性并将其融合;最后,融合特征通过解码器生成输出结果.另外,所提出的MGFR网络被重建损失、模式噪声损失、深度取证损失以及对抗损失联合监督.研究结果显示,所提出的MGFR网络在拥有较好的修复性能的同时能成功规避深度取证网络的取证.