量子通信实用化现状分析与探讨

量子密钥分发和量子隐形传态不断取得的新突破,使量子通信实用化问题日益成为关注的焦点。本文简析了量子通信研究的发展历程,并对量子通信的实用化现状进行了概括：实用化量子密钥分发技术已近在眼前,但量子隐形传态的实用化仍尚需时日。针对认识和理解量子通信时的典型误区,本文做了简要澄清。根据量子通信实用化发展态势,为我国量子通信的发展提出了4点对策和建议     

Quantum key distribution using four-level particles

We present a quantum key distribution protocol based on four-level particle entanglement. Furthermore, a controlled quantum key distribution protocol is proposed using three four-level particles. We show that the two protocols are secure.     

旧水泥混凝土路面加铺沥青混凝土面层施工方法探讨

在旧水泥混凝土路面加铺沥青混凝土面层(俗称"刚改柔")可以有效地改善道路的使用品质,延长路面的使用寿命,提高路基的稳定性和沥青路面的水稳定性.     

可数meso紧空间的一些性质

首先给出了可数meso紧空间的一个等价刻画,然后主要证明了以下结论:(Ⅰ)分别准完备映射保持,逆保持可数meso紧性;(Ⅱ)可数meso紧空间在闭的紧覆盖映射下的象是可数meso紧空间;(Ⅲ)meso紧映射的逆保持可数meso紧性。     

Pichia pastoris发酵表达重组人复合α干扰素

在Pichia pastoris表达系统中,研究了甘油补料周期、甲醇流加策略和诱导pH对cIFN表达的影响,优化后的发酵条件是:甘油补料周期为4 h,诱导pH为5.0,基于在线甲醇检测维持甲醇浓度不超过5 g/L。培养96 h后,最大细胞干重、cIFN的表达量和生物活性分别达到168 g/L、1.24 g/L和5.4×107U/mL。     

密钥共享体制

讲述了密且共享体制的基本概念和数学模型以及同态密钥共享体制,分析了理想存取结构和拟阵之间的对应关系。研究了完全密且共享体制的最优信息率。讨论了在实际应用中非常重要的多密钥共享和密钥共享体制中的防欺骗问题。     

构造有理插值函数的一种方法

关于有理插值的算法有很多种,但都较为繁杂.受二元多项式插值的迭加算法的启发,给出一种简便的求有理插值函数的方法,同时通过实例进行验证.     

有意电磁干扰辐照下电子设备响应的∞范数上确界评定方法

为量化表征有意电磁干扰(IEMI)辐照对电子设备的电磁损伤能力,本文围绕IEMI辐照下设备响应波形∞范数的上确界评定,通过构建关于时域波形变量的泛函优化问题,求解了能最大化斜率峰值及冲击峰值两类∞范数的IEMI辐射场波形,获得了范数上确界关于设备电磁耦合效率函数的解析解。研究发现,能最大化斜率峰值、冲击峰值范数的IEMI均为具有宽带脉冲波形特征,且范数上确界分别由耦合效率函数的高频、低频分量强度决定。选取了Vivaldi及对数周期两类超宽带天线作为受扰设备,通过对比分析了不同∞范数目标最优IEMI波形的时、频域特征,验证了范数定界方法具备准确性及全局最优性。研究解决了IEMI辐射波形复杂多变条件下的设备辐射抗扰度量化评估问题,完善了极端条件下的电磁安全评估理论,对于创新IEMI抗扰度试验技术及防护加固技术具有指导意义。     

重组大肠杆菌发酵生产核酸疫苗的初步研究

初步摸索大肠杆菌DH 5α生产核酸疫苗的发酵条件。通过均匀试验设计确定,当胰蛋白胨与酵母粉的质量比为1∶1.2,并且磷酸盐的加量较大时菌体的质粒产量较高。在菌体生长刚进入对数生长期时采用指数式流加葡萄糖与采用恒速流加葡萄糖,菌体得率相同,而产物收率前者高于后者。在菌体生长进入平稳期时将温度由37°C升高到42°C,在菌体密度没有改变的情况下,质粒产量得到提高,达到75 m g/L。     

多变量无模型预测神经网络线性自抗扰控制

对难以建模的多变量非线性系统的控制难题,提出改进的具有辅助向量的多变量全格式动态线性化方法,采用其逼近非线性系统,用其构成预测模型,将其转化为具有耦合的若干个子系统,利用直接极小化指标函数自适应优化算法辨识其参数,将多变量线性扩张观测器的线性控制输入项改进为关于观测状态和控制输入向量及其微分的向量函数,并由该向量函数的逆向量函数构建当前控制输入向量,因其未知,使用对角回归神经网络逼近控制输入向量函数,采用多变量非线性递推最小二乘法优化对角回归神经网络连接权及多变量线性自抗扰控制参数,综上研究提出在线优化参数的多变量无模型预测神经网络线性自抗扰控制算法。仿真研究表明系统响应精度高,性能好,优于传统的线性自抗扰控制算法。