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高亮度低色差裸眼三维显示中的谐衍射结构设计

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红外与激光工程 2024年第6期53卷 125-134页

作者：吕富国霍富荣薛常喜长春理工大学先进光学设计与制造技术吉林省高校重点实验室吉林长春130022 长春理工大学光电工程学院吉林长春130022

目前,裸眼3D显示技术仍存在亮度低、清晰度差、结构复杂和制造难度高等缺点。为此,提出了一种可同时精确调制RGB像素光线的具有较大周期宽度的离散化谐衍射结构,四组交织排列的谐衍射结构子单元旋转对称分布组成调制三维光场的位相调制... 详细信息

目前,裸眼3D显示技术仍存在亮度低、清晰度差、结构复杂和制造难度高等缺点。为此,提出了一种可同时精确调制RGB像素光线的具有较大周期宽度的离散化谐衍射结构,四组交织排列的谐衍射结构子单元旋转对称分布组成调制三维光场的位相调制面板。使用Tracepro软件对水平方向上两个特定位置处的体像素进行了分光模拟实验。分析了不同台阶近似以及光源斜入射时的衍射效率与总光效的关系,得到16台阶近似时入射角应小于10°的结论。设计的谐衍射结构提升了显示亮度和清晰度,降低了设计与制造难度。得到了一种具有两个观看视角、分离角度为9.4°、最佳观看位置距离屏幕为384.2~402.8mm的裸眼3D显示方案。

关键词：光学设计裸眼3D显示谐衍射光学元件衍射效率体像素

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混洗差分隐私保护算法研究

混洗差分隐私保护算法研究

作者：祁富牡丹江师范学院

学位级别：硕士

混洗差分隐私算法的目标是通过对原始数据进行两个步骤的处理,从而保护隐私。算法首先在本地数据中引入噪声,通过随机扰动来实现数据的随机化,然后对扰动后的数据进行混洗处理,以破坏敏感属性和个人身份之间的关联性。然而随着数据类型... 详细信息

混洗差分隐私算法的目标是通过对原始数据进行两个步骤的处理,从而保护隐私。算法首先在本地数据中引入噪声,通过随机扰动来实现数据的随机化,然后对扰动后的数据进行混洗处理,以破坏敏感属性和个人身份之间的关联性。然而随着数据类型和属性变得越来越复杂,在聚类和降维的过程中需要消耗大量的时间预算。因此,传统的扰动机制和混洗机制已不足以应对此类问题,如何优化混洗差分隐私算法的扰动机制和混洗机制并将其更好的应用在聚类和降维当中是待解决的问题。针对以上问题,本文主要研究内容如下:(1)面向混洗差分隐私算法应用在聚类分析当中的问题,本文提出了基于k-modes聚类的混洗差分隐私算法(shuffle differential privacy algorithm based on k-modes clustering,SDPk-modes)。对于现有算法的运行结果不稳定、计算效率低、初始中心点选择的随机性等问题,本文通过推导出每组的最优扰动概率,利用基于梯度的随机扰动机制对原始数据进行扰动。在扰动过程中,使用噪声分布来预测频数分布,以减少数据泄露风险。然后,将预测值和真实值合并,并将频数高的特征值作为初始聚类中心。最后,为了快速收敛到聚类中心,本文采用基于属性熵的距离度量方法对数据进行聚类,以避免局部最优解的问题。该方案在数据隐私保护方面能够有效确保数据的安全性,同时也能够保持数据的应用价值和准确性。(2)面向混洗差分隐私算法应用在高维数据集的问题,本文提出了面向高维数据的并发混洗差分隐私算法(concurrent shuffle differential privacy algorithm for high dimensional data,MRSW-CSDP)。对于现有算法的样本独立性低、维度诅咒、混洗效率低效等问题,本文通过构建马尔可夫切片瓦瑟斯坦距离度量矩阵和随机投影矩阵,利用随机投影算法将高维数据降维后,将低维数据同时使用不同的混洗器进行动态混洗,从而提升处理数据的能力。此外,本文还针对传统算法隐私求和估计误差过大的问题,提出了基于改进二叉树的并发混洗差分隐私算法。通过改变树的结构并根据批次的估计值相加来获得隐私总和的最佳估计,减少了批间误差和批内误差。

关键词：混洗差分隐私 k-modes 随机响应机制数据降维

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面向大规模文档问答的文本密集检索技术研究

面向大规模文档问答的文本密集检索技术研究

作者：胡友富电子科技大学

学位级别：硕士

基于DNA交互网络的超灵敏miRNA生物传感器的构建

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基于DNA交互网络的超灵敏miRNA生物传感器的构建

作者：钱德富盐城工学院

学位级别：硕士

基于核酸结构多样性及其碱基配对的特异性、可预测性,近年来DNA纳米技术的发展引人注目,在生物传感、智能诊疗和信息科学等领域崭露头角。特别是基于动态DNA纳米技术可构建多种DNA交互网络,在这种网络中,DNA分子通过碱基配对规则相互连... 详细信息

基于核酸结构多样性及其碱基配对的特异性、可预测性,近年来DNA纳米技术的发展引人注目,在生物传感、智能诊疗和信息科学等领域崭露头角。特别是基于动态DNA纳米技术可构建多种DNA交互网络,在这种网络中,DNA分子通过碱基配对规则相互连接,形成复杂结构,从而实现信息存储、传输和处理等功能。目前DNA交互网络已经用于构建分子计算机、生物传感器、分子诊断系统等多个领域。MicroRNA（miRNA）是一种编码RNA,在人类生理过程中发挥着重要作用。越来越多的证据表明,miRNA的表达与疾病相关,特别是在癌症相关的疾病中,都能检测到异常表达的miRNA。人体中miRNA通常丰度较低,针对这一问题,已经开发了多种核酸扩增方法用于miRNA的检测,包括聚合酶链反应（Polymerase Chain Reaction,PCR）、杂交链式反应（Hybridization Chain Reaction,HCR）、滚环扩增（Rolling Circle Amplification,RCA）、熵驱动DNA回路（Entropy Driven DNA Circuit,EDC）等。为规避上述扩增方法中繁琐的变温操作、敏感的生物酶或可能的副反应,本文基于DNA交互网络和功能纳米材料,构建了三个指数级无酶等温生物信号放大系统,用于超灵敏检测癌症靶标miRNAs。主要研究内容如下:1.设计了一个具有较高原子经济性的新型EDC-DNAzyme交互网络,并将其用于miRNA-122的超灵敏、双模式检测。通过精心设计,该生物传感器实现了EDC模块中DNA链的100%利用,并在EDC模块的底物链上设计了一段DNAzyme序列作为反馈系统,而将剩余的DNA链设计为信号探针,从而构建了EDC-DNAzyme级联互穿网络。miRNA-122的存在会启动EDC模块,释放出的Output DNA打开锁定的DNAzyme序列,在作为辅酶因子的Mn存在下形成具有催化裂解功能的DNAzyme,其在不断裂解底物过程中生成目标类似物以进行正向反馈,并触发新的EDC系统,如此循环并积累大量信号探针量子点。将游离量子点进行磁分离后,通过荧光/光电双信号表达,实现了对miRNA-122的超灵敏、自确认检测;实验测得在三倍信噪比处的荧光信号的检测限为0.153 a M,光电信号的检测限为0.75 a M,二者的线性范围都是0.160 a M～160 f M。2.提出了一种新型双循环DNAzyme交互作用网络,用于miRNA-122的超灵敏荧光传感。首先在FeO@Si O表面固定一条DNAzyme链Z,并与Cd Te QDs功能化的输出链O自组装在超顺磁性基底上。引入靶标T（miRNA-122）后,通过一次链置换反应释放出原先被锁定的关键链K,随后释放的K链与上述基底上暴露的粘性末端结合,通过第二次链置换反应释放出Cd Te QDs-O,并同时打开了被锁住的DNAzyme链Z。解锁后的DNAzyme链Z在Mn辅助下能够切割从燃料链释放的T（miRNA-122）的类靶标T*用于启动下一个DNAzyme,如此循环从而导致信号持续得到正向反馈。基于DNAzyme切割燃料链释放T*的内循环和靶标T或类靶标T*不断打开新的DNAzyme的外循环之间的交互作用,使得输出的Cd Te QDs-O可以得到指数级积累。运行一定时间后,通过磁分离终止上述反应进程,并将溶液中释放出的Cd Te QDs-O用于荧光检测。由于没有燃料,网络无法进行双循环,通过比较加入燃料的双循环网络与没有燃料的网络运行后产生的荧光信号,计算得出双循环DNAzyme交互作用网络的放大能力比后者高出八个数量级。因此该荧光传感器实现了对miRNA-122的超灵敏检测,检测限低至84 z M,线性范围为500 z M至5 f M。3.基于天然网络中细胞信号转导机制,提出并设计了一种新型熵驱动DNA回路-时空调控动态网络（EDC-CDN）的级联反馈网络,在靶标存在时,EDC启动并组装动态网络,动态网络中的DNAzyme模块可以随着靶标浓度的变化而相应的上调和下调,其中上调和下调模块分别用于不同的信号响应,上调模块通过诱导Ag@Pt三角片的聚集,改变其催化能力来影响TMB显色,用作比色/光热传感器。下调模块通过磁分离量子点来产生荧光信号的变化,用于构建荧光传感器。三种信号可以相互验证,提升了检测的准确性。该设计策略将具有级联、反馈和时空调控性能的DNA动态网络用于构建多模传感平台,为模拟天然网络的系统化学提供了新的应用途径。

关键词： DNA交互网络量子点超顺磁性Fe3O4 生物传感器 DNA酶 miRNA检测

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修水县不可移动文物价值分析与保护利用研究

修水县不可移动文物价值分析与保护利用研究

作者：肖富南昌大学

学位级别：硕士

不可移动文物是人类社会活动中遗留下来的重要历史遗存,是历史文化的重要物质载体,不仅具有独特价值,还有助于研究历史文脉。修水县历史悠久、底蕴深厚,不可移动文物丰富,但大多位于偏远山区,且年代久远,现存状态堪忧。又因资金有限、... 详细信息

不可移动文物是人类社会活动中遗留下来的重要历史遗存,是历史文化的重要物质载体,不仅具有独特价值,还有助于研究历史文脉。修水县历史悠久、底蕴深厚,不可移动文物丰富,但大多位于偏远山区,且年代久远,现存状态堪忧。又因资金有限、人才缺乏等问题,导致不可移动文物保护工作难以顺利进行。因此,有必要研究修水县不可移动文物的文化内涵,了解其保存现状和利用情况,进而采取具有针对性的保护和活化利用措施。本文以修水县不可移动文物为研究对象,运用田野调查法和文献分析法系统分析不可移动文物的整体价值、保护利用情况,并通过总结其存在问题,进而提出贴合修水县实际的保护利用策略。本文主体内容有以下三个部分:首先,通过史料文献梳理修水县地理区位、历史概况及文化流变等内容,结合调研资料系统分析不可移动文物年代构成、类型构成及级别构成情况,基于价值评价理论从作用领域、作用时间、作用空间维度分析修水县不可移动文物价值。其次,通过田野调查及访谈法,了解修水县不可移动文物保护及利用情况,总结出修水县不可移动文物保护面临支持资金有限、矛盾纠纷时发、缺乏专业人才、保护渠道单一及民众意识薄弱等困境,利用方面面临基础配套不够、集群效应不够、资金引进不够、活化利用不够及宣传力度不足等问题。并基于以上问题分别从保护和利用两个方面提出针对性策略。在修水县不可移动文物保护方面,提出整体性保护、原真性保护、多方协作保护原则,从制度、意识、执行及保障四个方面出发,提出既要完善顶层设计、强调总体保护,又要增强居民意识、厚植群众基础,还要推动公众参与、联结多元主体,更要健全保护机制,提高管理水平。在修水县不可移动文物利用方面,提出公益性、多样性、可持续性原则,并据此提出要合理规划文物资源、挖掘利用文物价值、创新传承文化内涵、激发文物活力以及强化服务保障等活化利用策略。

关键词：修水县不可移动文物价值保护利用

基于ROS和YOLOv5的梨果采摘机器人关键技术研究

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基于ROS和YOLOv5的梨果采摘机器人关键技术研究

作者：王保富河北大学

学位级别：硕士

随着人口红利的逐渐消失和农村人口结构的老龄化改变,现代梨果产业正朝着机械化、自动化和智能化方向迈进。但目前梨果采摘仍然依赖大量人工,存在成本高、效率低等问题。因此,本文以梨果采摘机器人为研究对象,从梨果采摘机器人的结构设... 详细信息

随着人口红利的逐渐消失和农村人口结构的老龄化改变,现代梨果产业正朝着机械化、自动化和智能化方向迈进。但目前梨果采摘仍然依赖大量人工,存在成本高、效率低等问题。因此,本文以梨果采摘机器人为研究对象,从梨果采摘机器人的结构设计、梨果目标识别与空间定位、机器人运动规划入手,对梨果采摘机器人的关键技术进行研究。主要研究内容如下:(1)基于对梨园和梨果的实地考察与分析,提出梨果采摘机器人的硬件设备选型与系统控制方式。针对梨园种植模式和空间有限的特点,选择六自由度协作机械臂作为采摘机器人主体,并选择设计了硅胶三指电动夹爪作为机器人的末端执行器。结合梨园场景和采摘机器人工作方式,确定深度相机型号,并搭建了基于机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)的梨果采摘机器人控制架构。(2)针对梨果采摘机器人硬件资源有限和果实识别环境复杂的问题,给出一种轻量化改进的YOLOv5s梨果识别模型。通过实地的图像采集和数据增强,构建了梨果图像数据集。通过采用Mobile Net V3轻量化网络作为模型的主干网络,并引入混合注意力机制和优化锚框尺寸的方式,构建了基于轻量化改进的YOLOv5s梨果识别模型。实验结果表明,该模型取得了良好的识别效果且有效的降低了权重文件大小。改进的模型为后续梨果采摘机器人的目标识别与定位提供了有效支持。(3)对梨果采摘机器人的空间定位及运动规划进行研究,提出梨果采摘机器人运动规划方案。通过分析参考坐标系,进行相机标定和手眼标定,获得了梨果在机器人基座坐标系下的空间三维坐标,并建立了梨果采摘机器人的运动学模型。随后,搭建了基于Move It!的采摘机器人模型,并设计了梨果采摘机器人运动规划优化方案,为后续采摘机器人工作性能实验提供了有效支持。(4)对搭建的梨果采摘机器人真实平台和Gazebo仿真平台进行了实验研究。实验结果表明,基于轻量化改进的YOLOv5s目标检测识别算法具有良好的识别成功率和满足采摘机器人误差范围要求的定位精度。同时,在室内和室外环境下进行了采摘机器人的采摘性能实验,结果显示,本研究设计的梨果采摘机器人具有一定的应用价值,提出的多果采摘规划方案可以在良好天气下提高采摘效率,而在不良天气下采用单果规划方法可保证采摘成功率。综上,本文针对梨果采摘机器人的结构设计、目标识别与定位、运动规划等关键技术进行了研究,为推动梨果产业的新质生产力发展提供了一定的应用参考价值。

关键词：农业机器人 ROS 深度学习运动控制规划梨果采摘

基于群体密度优化的洱海流域甜玉米产量潜力与氮高效利用研究

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基于群体密度优化的洱海流域甜玉米产量潜力与氮高效利用研究

作者：周也富大理大学

学位级别：硕士

生物质焦油基纳米复合纤维电化学储能特性研究

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生物质焦油基纳米复合纤维电化学储能特性研究

作者：姚明富东北电力大学

学位级别：硕士

目前,生物质资源的利用对于解决化石燃料带来的日益严重的环境问题至关重要。生物质焦油是生物质热解/气化转化过程中产生的副产品,不合理的处置会导致严重的污染。但是,其极高的碳含量使其可以作为制备功能性碳材料的原料。一些研究也... 详细信息

目前,生物质资源的利用对于解决化石燃料带来的日益严重的环境问题至关重要。生物质焦油是生物质热解/气化转化过程中产生的副产品,不合理的处置会导致严重的污染。但是,其极高的碳含量使其可以作为制备功能性碳材料的原料。一些研究也表明,碳纳米纤维材料在超级电容器中表现出良好的应用前景。因此,本文以生物质焦油为原料,采用静电纺丝技术制备纳米纤维,制备出表面光滑、均匀连续的焦油基碳纳米纤维材料。在此基础上,本课题围绕焦油基碳纳米纤维基底/过渡金属（Co、Ni）合金和硫化物复合材料的制备及其作为超级电容器电极时的电化学性能开展研究。研究内容如下:首先,利用静电纺丝技术制备纳米纤维,开展了生物质焦油/聚丙烯腈混合溶液在电纺过程中工艺参数对复合纳米纤维结构性能影响的研究。总结分析了焦油添加量、接收距离和电压强度等对纳米纤维形貌与结构的影响,设计正交实验并测试分析,确定最佳制备参数,获得生物质焦油添加量及制备工艺对纤维结构、形貌的影响规律。碳化具有不同焦油含量的纳米纤维,并对其进行电化学测试结果分析,结果表明焦油最佳添加量为1 g,在1A g-1下,比电容为342 F g-1。其次,通过水热法在生物质焦油基碳纳米纤维表面负载钴镍金属合金,制备获得具有花瓣状合金纳米片包覆的复合材料电极。通过对比分析焦油添加量对复合材料形貌结构和化学组成的影响,获得其对电化学性能的影响规律。结果表明,加入1 g生物质焦油的CoNi@CNF-1复合材料电极表现出最佳的电化学性能,比电容在0.5 A g-1时为474.4 F g-1,在250.0 W kg-1的功率密度下能量密度为65.9 Wh kg-1。经循环1000次后,电容保持率为96.5%。基于CoNi@CNF-1的对称超级电容器在0.1 A g-1的电流密度下,比电容可达193.1F g-1。最后,为了进一步提升电极的电化学性能,开展了双金属硫化物负载的碳纳米纤维制备及其电化学性能研究。结果表明,当碳纳米纤维中的焦油添加量为1 g时,CNS@CNF-1复合材料在1 A g-1下表现出1171.7 F g-1的比容量。在3 A g-1下循环1000次后,电容保留率为91.8%。采用CNS@CNF-1作为正负极材料组装的对称超级电容器在500 W kg-1的功率密度下具有314.9 Wh kg-1的能量密度。

关键词：电化学储能碳纳米纤维生物质焦油超级电容器静电纺丝

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利用数字水印增强隐私计算安全性的研究

利用数字水印增强隐私计算安全性的研究

作者：赵柏富吉林大学

学位级别：硕士

随着大数据时代的到来,数据确权变得十分困难。隐私计算凭借“数据可用不可见”的特点,受到广泛关注。其中,联邦学习允许数据在本地保留的情况下参与模型训练,从而保障数据和隐私的安全性。然而,联邦学习也容易受到保密性攻击,即泄露或... 详细信息

随着大数据时代的到来,数据确权变得十分困难。隐私计算凭借“数据可用不可见”的特点,受到广泛关注。其中,联邦学习允许数据在本地保留的情况下参与模型训练,从而保障数据和隐私的安全性。然而,联邦学习也容易受到保密性攻击,即泄露或窃取用户敏感数据的攻击类型。因此,如何防范这些攻击,保证数据安全成为一个亟待解决的重要问题。数字水印具有追踪溯源的功能,利用数字水印能够增强联邦学习的安全性。在不影响联邦学习的准确性和时效性的前提下,利用数字水印提高联邦学习的抗攻击能力,具体工作总结如下:(1)提出一种基于DWT(离散小波变换)和SVD(奇异值分解)的双重鲁棒数字水印算法。首先利用Arnold变换对水印图像进行加密,提高了水印图像的安全性,然后将图像进行离散小波变换,同时使用奇异值分解嵌入双重水印,增强水印图像的鲁棒性。仿真结果表明,使用该算法后,保证图像的不可见性的前提下图像的鲁棒性有明显提升。(2)验证数字水印增强隐私计算安全的可行性。在联邦学习中使用NonIID数据分发和Adam梯度下降聚合提升联邦学习的准确率,之后在联邦学习中应用数字水印方法。仿真结果表明,使用数字水印技术不影响联邦学习的准确性和时效性,利用数字水印增强联邦学习安全性是可行的。(3)对利用数字水印增强隐私计算安全性的方法的抗攻击测试。包括JPEG压缩攻击、噪声攻击、滤波攻击、缩放攻击、裁剪攻击和旋转攻击。与现有的几种水印算法相比较,本文提出的算法在多数攻击情景下能够提取出较清晰的水印图像。当联邦学习遇到保密性攻击导致泄露数据时,即使攻击方对图片进行处理,但从修改后的图片中仍然可以恢复嵌入的水印,从而实现追踪溯源的功能,提升联邦学习的安全性。该方法不仅保持联邦学习的准确性和时效性,还显著提高了其安全性和隐私保护,使联邦学习具有抗攻击能力。

关键词：联邦学习数字水印小波变换奇异值分解 Arnold变换