电子束熔化成形与锻造Ti6Al4V合金的腐蚀行为对比研究

本工作采用电化学工作站研究了电子束熔化技术（EBM）成形TC4样品和传统锻造TC4在3.5wt% NaCl溶液中的电化学腐蚀行为. 结果表明EBM成形TC4样品的非平衡微观结构使其与传统锻造的TC4相比,表现出不同的耐腐蚀性. EBM成形TC4样品与锻件TC4相比,EBM成形样品不同平面存在耐蚀性差异,而且EBM水平面大于锻件,EBM垂直面小于锻件. EBM成形TC4样品垂直面出现的腐蚀性能的各向异性主要是β柱状晶导致的. 在腐蚀的过程中,点蚀优先发生在α晶界,因为晶界能量较高,形成多孔的钝化层. 本项工作有助于丰富增材制造制备TC4合金在航空钛合金领域的腐蚀性能研究.     

基于层次注意力机制的垃圾用户检测模型

目前基于网络的垃圾用户检测方法只考虑了简单社会关系,缺乏对更多复杂社会语义关系的利用,难以达到最优性能.针对这一挑战,提出一种基于层次注意力机制的垃圾用户检测模型(HAM-SD).模型首先使用异质信息网络对社交媒体进行建模,挖掘丰富的语义与结构信息,接着利用节点级注意力层聚合元路径邻居增强节点表示,同时利用自适应层级聚合模块选择不同层级特征提升表征能力,然后通过语义级注意力层融合不同元路径下的节点表示,最后带入分类检测模块实现垃圾用户检测.在公开数据集上的实验结果表明该模型能够有效检测垃圾用户,并在不平衡数据分布时保持较强的稳定性.     

基于电阻率层析扫描的水下抛石体内部空洞探测

为提高水下抛石体的识别精度,构建了预留有内部空洞的抛石体物理模型与电阻率层析扫描模型研究电阻率层析扫描技术在水下抛石体内部空洞探测中的成像效果,并与传统克里金插值法效果进行了对比。结果表明:电阻率层析扫描可以有效识别水下抛石体中的空洞,并且在刺激源数量为6时电阻率层析扫描模型模拟精度达到较高值;电阻率层析扫描技术在通道纵剖面上的识别能力要远高于传统克里金插值法;将数值模拟结果中电导率大于300.μS/cm的区域视为空洞区,整体反演结果略大于真实值,在 x、y、z 3个方向上的偏差分别为2.73、1.75、6.95.cm;基于反演结果对电阻率层析扫描模型进行正演,正演结果与实测数据的拟合度超过0.95,证明了电阻率层析扫描模型反演的准确性。     

基于改进Mask R-CNN的露天矿边坡裂隙智能检测算法

为了预防因露天矿边坡表面恶化而产生节理、裂隙或断裂等破坏边坡完整性所引发的安全事故,同时解决传统图像处理算法以及经典的深度学习模型直接应用于露天矿边坡裂隙检测效果不甚理想的问题,提出了一种基于改进的Mask R-CNN的露天矿边坡裂隙智能检测算法,运用了Mask R-CNN在目标检测、语义分割以及目标定位方面的集成性特点,改进了其在掩膜分支的边缘不清晰以及误检等缺点,构建了一种针对露天矿边坡裂隙图像的检测分割框架。该方法在掩膜分割分支引入了空洞卷积神经网络以及分类分割迭代上采样操作,能够解决边坡裂隙分割边缘粗糙的问题,实验结果表明,与传统的裂隙分割算法相比,该算法具有更高的识别精度以及更好的分割效果。     

2022年中国重大科学、技术和工程进展

本着分门别类、本刊推荐、专家遴选、宁缺毋滥、叙述事实的原则,从国内外著名科技期刊和科技新闻媒体所报道的中国科技成果中,按科学、技术、工程3个类别,由《科技导报》编辑部遴选、推荐候选条目,经《科技导报》编委、审稿人等专家通信评选,推选出2022年中国重大科学、技术和工程进展30项。（1）2022年中国重大科学进展10项：探测到重复快速射电暴密近环境的动态演化;解析新冠病毒突变株奥密克戎免疫逃逸的分子机制;发现黏附类GPCR识别和激活新机制;实现世界纪录效率的全钙钛矿叠层太阳能电池制备新途径;测定超高热导率半导体砷化硼载流子迁移率;发现促使胆固醇排出体外的降脂新方法;揭示火星乌托邦平原浅表精细结构和物性特征;发现志留纪化石库为解答有颌脊椎动物起源提供确凿证据;实现光催化剂光生电荷转移过程的全时空成像;开创海水原位电解制氢新原理与新方法。（2）2022年中国重大技术进展10项：在高温超导体中诱导出奇异金属态;实现超快激光三维极端制造重大突破;实现三原子分子的量子相干合成;建立蛋白质从头设计新方法;制备出亚1 nm栅极长度的晶体管;发现并编辑KRN2基因可同时提高水稻玉米产量;提出全新诱导人多...     

虚拟GDB远程调试技术及其在硬件仿真器中的应用

为了解决当前硬件仿真器采用测试激励与探针采样调试方法导致的额外硬件资源需求增加以及调试方法复杂死板的问题,研究出一种虚拟GDB远程调试技术提高硬件仿真器的调试能力。首先,使用JTAG的消息代理器与事务处理器进行软件与硬件的信息交互,实现计算机与硬件仿真器的通信;然后,通过VPI接口实现GDB与JTAG代理器的软件信息交互,完成虚拟GDB调试;最后,在硬件仿真器中进行应用实验。结果表明,虚拟GDB远程调试系统可支持断点插入、单步运行、寄存器读写等功能,与插入探针的调试方法相比,使用虚拟GDB调试提速近百倍。虚拟GDB远程调试技术丰富了硬件仿真器的软件调试手段,增强了硬件仿真器的调试能力,提升了芯片设计验证效率。     

基于改进RPN的孪生小样本电力目标检测

为了解决当前电力系统巡检难度大、效率低、数据不足以支撑大规模训练的问题,提出一种基于孪生网络的小样本检测方法。首先,在Faster RCNN(faster region convolutional neural network)目标识别算法的框架下,搭建支持图片和查询图片共享的孪生网络模型;然后,利用改进的RPN(region proposal network)模块产生更高质量的proposals;最后,在检测头上对支持图片和查询图片的RoI(region of interest)进行关联匹配。结果表明,将算法应用于自主构建的EPD(electric power detection)数据集,在仅利用10张支持图片的情况下,就能实现对电力背景下鸟巢异物和绝缘子相关类别的检测,检测指标mAP达到18.92%。与其他算法相比,应用于电力行业目标检测的孪生网络小样本模型,在极端小样本情况下性能优良,同时具有更加轻量化的优势,可为电力检测新方法研究提供参考。     

改进的YOLOv4肺结节检测算法

针对目标检测YOLOv4算法在肺结节检测中存在的小目标漏检和肺结节位置失真等问题,设计了一种改进的YOLOv4肺结节检测算法.在原始YOLOv4网络的基础上,将特征融合网络的上采样过程替换为双线性插值法,并采用张量堆叠的方法使顶层的语义信息与底层的位置信息形成更高通道的特征张量.实验结果表明,与原始的YOLOv4算法相比,改进的YOLOv4算法在公开数据集LUAN16上的平均精确度与预测速度分别提高了4.54%和28.1%,可视化结节位置表达更精准.     

联合实体边界检测的命名实体识别方法

针对传统命名实体识别方法无法有效利用实体边界信息的问题,提出一种联合实体边界检测的命名实体识别方法,即将实体边界检测作为辅助任务,增强模型对实体边界的判断能力,进而提升模型对实体的识别效果。首先,利用Bert预训练语言模型对原始文本进行特征嵌入获取词向量,并引入自注意力机制增强词对上下文信息的利用;其次,在命名实体识别任务的基础上,添加实体边界检测辅助任务,增强模型对实体边界的识别能力;再次,对比联合实体边界检测的命名实体识别方法与基线方法的有效性,并对测试结果进行消融实验;最后,进行样例分析,分析损失权重β对实体边界检测的影响。实验结果表明,在英文社交媒体数据集Twitter-2015上,联合实体边界检测的命名实体识别方法相较于基线模型取得了更高的精准率、召回率和F1值,其中F1值达到了73.57%;并且,边界检测辅助任务提升了基线方法的检测效果。所提方法能有效利用实体边界信息,从而获得更好的实体识别效果,促进了人机交互系统的发展,对自然语言处理下游任务有重要意义。     

基于CiteSpace的非物质文化遗产科技创新研究热点及趋势分析

非物质文化遗产（以下简称“非遗”）作为我国优秀传统文化的重要组成部分,非遗科技创新的研究逐渐成为学术界关注的热点。运用CiteSpace分析工具的可视化功能,以中国知网中CSSCI数据库收录的有关非遗科技创新的文献为样本,对年度发文量、研究力量、研究热点和趋势等进行分析。研究发现：2008~2021年非遗科技创新研究经历了3个阶段;研究热点集中在非遗、传承、创新和保护等方面;研究前沿主题聚焦互联网+、传播创新和活态传承等。