基于广义Reed-Solomon码构造的两类量子MDS码

量子信息领域的一个重要热点是构造具有良好参数的量子极大距离可分码.最小距离是其中最重要的一个参数,并且最小距离越大越好,在量子纠错领域一个备受关注的话题是构造最小距离比q2+1更大的量子极大距离可分码.构造了向量a和向量v,使得由向量a和向量v定义的广义Reed-Solomon码满足Hermite自正交性质.进一步,利...     

LC3和lamins在细胞核自噬中的研究进展

自噬是细胞内的重要生理机制之一,对细胞来说自噬是一把双刃剑,它曾一度被认为是机体的保护机制,但随着研究的深入,学者发现自噬也可促进肿瘤的生长.由于细胞核在真核生物中的重要性,相关自噬蛋白在核中的大量分布,核自噬在多种疾病的发生发展中起着非常重要的作用.为了全面了解疾病与自噬的关系,人们开始了核自噬方面的探索.本文对近年...     

以胶体粒子为模板制备含磁药物胶囊

以低度交联的单分散三聚氰胺甲醛(M F)微球作为胶体模板,采用层层静电自组装技术,交替组装带正电的聚二烯丙基二甲基氯化铵(PDDA)和带负电的聚4-苯乙烯磺酸钠(PSS),得到具有核壳结构的复合微球,然后利用盐酸溶液将模板M F微球溶解,制得均匀的空腔胶囊。在N aC l浓度为0.7 m o l/L,pH<3时,将抗癌药物盐酸多柔米星(DOX)和磁流体同时封装到聚电解质胶囊中,可得到含磁药物胶囊,磁性粒子分散在胶囊的壳层和空腔内。该含磁药物胶囊具有良好的磁响应性和药物缓释性。     

改进的低时延全回波Q路由算法

针对传统路由算法不能适应拓扑环境及网络负载变化导致的拥塞问题,提出了一种改进的低时延全回波Q路由算法。改进算法对于原有算法附加学习率因子进行替换,使用调节范围更大、适应性更好、算法性能更稳健的双曲正割算子;改进算法根据不同网络情况自适应地调节学习率,进而提供合理的路由决策。仿真结果表明,该算法可以适应于静、动态拓扑环境,与已有的路由算法相比,改进算法能有效地减少高、低负载时数据的平均递交时间,降低路由间的振荡,提高数据包的投递率,且体现更好的稳健性。     

无线自组织通信中基于前导符号的定时同步

传统的基于自相关的和基于互相关的定时同步算法具有相关峰的旁瓣较宽或对载波频率偏移(carrier frequency offset, CFO)敏感的问题,均无法满足无线自组织通信系统对快速准确的定时同步的需求。针对这一问题,提出了一种新的基于改进互相关的定时同步算法,通过将一个长的相关器拆分为两个较短子相关器的乘积,使度量函数的主峰更加尖锐、次峰更低,理论分析了算法的抗频偏性和计算复杂度。对所提算法和传统互相关算法的蒙特卡罗仿真结果表明,在复杂度相当的前提下,所提算法在检测准确率上具有1.1 dB的性能增益,且对频偏的鲁棒性较好。     

温度和湿度对P-CNT自感知混凝土压敏性的影响

为研究温度与湿度对自感知混凝土(SSC)感知性能的影响,通过低温等离子体改性处理技术对碳纳米管(CNT)进行官能团嫁接,使其在水性体系下获得较好的分散性,并将改性后的CNT(P-CNT)加入混凝土中制备P-CNT/SSC传感器,通过改变含水率与温度条件研究P-CNT/SSC传感器的极化效应与循环加载下的自感知性能。试验结果表明:过高或过低的含水率均不利于SSC的感知性能,其中变化最为明显的是饱水状态下的P-CNT/SSC传感器,其应力敏感系数下降89.8%,并且压敏曲线极不稳定;在变温试验中,P-CNT/SSC传感器的电阻率与温度之间呈现负相关性,高温和低温下的应力敏感系数相较于常温组试件,分别下降了约35.66%和44.53%,并且压敏曲线整体出现了上移或下滑的趋势;P-CNT/SSC传感器在工程应用中的最佳测试环境为常温、自然含水率。     

边界条件含特征参数的三阶微分算子的自伴性和特征值的依赖性

研究一类边界条件含有特征参数且具有转移条件的三阶微分算子的自伴性和特征值的依赖性.通过在新的Hilbert空间定义线性算子T,将问题转化为对相关线性算子T的研究.利用算子理论,证明了该算子的自伴性,在此基础上,讨论了特征值的连续性,特别研究了特征值关于相关参数的可微性,并得到相应的微分表达式.     

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。     

非完备策略的少数者博弈

提出一种全新的非完备策略的少数者博弈模型,它允许参与者的策略包含部分随机位,并且规定当主规则随机选择时,由次规则顶替指导。计算分析和数值模拟表明,该模型通过两种效应,即缺席的等级制度和扩展的最大无关联策略集,以更小的记忆步长和更稳定的策略组成,获得优于基本MG模型一个数量级以上的系统性能。