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应用加权子空间稀疏恢复的水声矢量阵测向方法

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声学学报 2025年第1期 86-96页

作者：梁国龙柳国龙李赢郝宇赵春鹏哈尔滨工程大学水声技术全国重点实验室工业和信息化部海洋信息获取与安全工信部重点实验室(哈尔滨工程大学) 哈尔滨工程大学水声工程学院

针对水下目标的高分辨方位估计问题,提出一种应用加权子空间稀疏恢复的水声矢量阵测向方法。通过估计声压通道和振速通道的噪声功率获得噪声归一化的水声矢量阵数据,利用加权子空间拟合和重加权L1范数最小化技术,精确估计目标方位。该... 详细信息

针对水下目标的高分辨方位估计问题,提出一种应用加权子空间稀疏恢复的水声矢量阵测向方法。通过估计声压通道和振速通道的噪声功率获得噪声归一化的水声矢量阵数据,利用加权子空间拟合和重加权L1范数最小化技术,精确估计目标方位。该方法通过噪声功率加权和加权子空间稀疏恢复来提高方位分辨能力。仿真结果表明,该方法的分辨能力和估计精度优于多重信号分类方法、基于增广子空间的多重信号分类方法和基于奇异值分解的稀疏重构方法（L1-SVD）。消声水池试验结果进一步验证,在一强一弱目标情况下,该方法的分辨能力优于另外3种方法。

关键词：测向重加权稀疏重构声矢量阵高分辨率

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高1,4-结构的双端多羟基液体聚丁二烯橡胶的制备

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高分子学报 2025年

作者：王卫鑫赵文朋董静王凤张学全刘恒青岛科技大学高分子科学与工程学院橡塑材料与工程教育部重点实验室山东省橡胶材料科学与工程高校实验室中国石油石油化工研究院兰州化工研究中心

端羟基聚丁二烯（HTPB）是一种低分子量的遥爪液体橡胶，其性能主要受主链微观结构的影响，高1,4-结构含量的HTPB低温力学性能最佳，然而由于聚合机理的限制，合成高1,4-结构含量的HTPB的方法非常有限.本研究利用钕系催化剂催化丁二烯... 详细信息

端羟基聚丁二烯（HTPB）是一种低分子量的遥爪液体橡胶，其性能主要受主链微观结构的影响，高1,4-结构含量的HTPB低温力学性能最佳，然而由于聚合机理的限制，合成高1,4-结构含量的HTPB的方法非常有限.本研究利用钕系催化剂催化丁二烯单体配位可逆链转移聚合（CCTP）的特性，采用“三步法序贯聚合”策略，合成了一系列分子量可控、窄分布、高1,4-结构含量的端羟基聚丁二烯（HTPB）液体橡胶.与传统的HTPB不同的是，此法得到的HTPB的羟基的平均官能度（f），可通过调节羟基共聚单体BdOAl的加入量得以实现，进而能够制备末端含多个羟基的端多羟基HTPB，羟基官能度最高达3.3，所得HTPB的分子量可通过改变单体比和铝比得以实现.降低单体比或增加铝比，均能明显降低所得HTPB的分子量.本工作所得HTPB分子量分布窄、分子量大范围可调，且羟基官能度可调，能够与传统阴离子/自由基型HTPB形成良好的互补性.

关键词：端羟基聚丁二烯高1,4-结构含量稀土配位可逆链转移聚合

美国国防工业供应链韧性建设新动向与中国因应——基于对NDIS的分析

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情报杂志 2025年第1期 29-35+59页

作者：刘杰陈琳文力浩杨爱华国防科技大学军政基础教育学院

[研究目的]通过研究美国首份《国防工业战略》(NDIS)中关于供应链韧性建设的政策措施，深入分析美国国防工业供应链韧性建设的安全逻辑、政策演变以及主要特点，为我国国防工业供应链韧性建设提供重要情报和经验参考。[研究方法]基于对... 详细信息

[研究目的]通过研究美国首份《国防工业战略》(NDIS)中关于供应链韧性建设的政策措施，深入分析美国国防工业供应链韧性建设的安全逻辑、政策演变以及主要特点，为我国国防工业供应链韧性建设提供重要情报和经验参考。[研究方法]基于对美国《国防工业战略》中供应链韧性建设有关内容的文本分析，结合美国2012年以来国防工业供应链相关政策报告文本，比较研究美国防工业供应链韧性建设措施的演变过程，研判其实践动向和潜在影响。[研究结果/结论]美国充分汲取俄乌冲突的经验教训，在提升国防工业供应链适应性、响应性和可扩展性等方面都作出了具体规划设计，可能对我国相关产业链产生冲击。应学习借鉴美国防工业供应链韧性建设的先进做法，以更好应对全球供应链的不确定性和满足未来战争需要。

关键词：国防工业供应链韧性供应链建设《国防工业战略》美国

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用于油液金属磨粒检测的三线圈传感器设计

机械工程学报 2025年

作者：谢雨财胡书魁白晨朝史皓天张洪朋大连海事大学轮机工程学院南京理工大学安全科学与工程学院

当机械系统工作时，由于各机械单元相互作用，其内部会产生不同程度的磨损，生成的磨粒会随油液四处流动，若不及时检测则会加剧磨损进程，影响整个机械系统的使用寿命。油液中的金属磨粒蕴含着丰富的摩擦学信息，其材质和粒径对判断机... 详细信息

当机械系统工作时，由于各机械单元相互作用，其内部会产生不同程度的磨损，生成的磨粒会随油液四处流动，若不及时检测则会加剧磨损进程，影响整个机械系统的使用寿命。油液中的金属磨粒蕴含着丰富的摩擦学信息，其材质和粒径对判断机械设备运行状态具有重要的参考价值。为了实现油液中金属磨粒的区分检测，设计了一种兼具通量和检测精度的三线圈传感器，该传感器的激励信号和数据采集均采用集成的数字锁相板卡，具有较高的集成度。分别从外形封装、磁场仿真和试验验证三个方面进行传感器设计和性能测试，仿真得到的颗粒曲线与试验结果一致。对不同粒径的铁颗粒和铜颗粒进行了测试，并通过理论计算得到该传感器可以实现最小23μm的铁颗粒和50μm的铜颗粒检测。这种三线圈传感器为便携式磨粒检测设备的开发提供了新思路。

关键词：三线圈传感器油液检测电感检测磨粒区分锁相放大

聚酰亚胺的结构调控对炭分子筛膜微结构与气体分离性能影响的研究进展

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现代化工 2025年第01期 29-33页

作者：岳鑫朋张新儒王永洪太原理工大学化学工程与技术学院气体能源高效清洁利用山西省重点实验室

分析了聚酰亚胺近程结构和远程结构对炭分子筛膜结构与性能的影响，提出了理想聚酰亚胺结构应具备的特点，并对未来炭分子筛膜的发展做出展望。

关键词：近程结构远程结构分子结构设计炭分子筛膜气体分离

基于Vision Transformer的车辆重识别模型优化

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郑州大学学报（理学版） 2025年第1期57卷 46-52页

作者：张震张亚斌田鸿朋郑州大学电气与信息工程学院河南郑州450001

针对车辆重识别任务中样本类内差异性大和类间相似度高的问题,提出了一种Vision Transformer框架下的车辆重识别方法。设计一种关键区域选择模块,整合Transformer中注意力分数矩阵,加强车辆的具有辨别性区域的关注程度,减小局部区域过... 详细信息

针对车辆重识别任务中样本类内差异性大和类间相似度高的问题,提出了一种Vision Transformer框架下的车辆重识别方法。设计一种关键区域选择模块,整合Transformer中注意力分数矩阵,加强车辆的具有辨别性区域的关注程度,减小局部区域过度集中的注意力权重;构建一种包含对比损失和中心损失的混合损失函数,对比损失函数的引入增强了模型捕捉和比较样本之间的差异的能力,中心损失使得同一类别的样本更加紧密地聚集在一起,增强类间样本的区分度。实验结果验证了其有效性。

关键词：车辆重识别自注意力机制注意力权重区域选择

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药师对非瓣膜性房颤患者利伐沙班抗凝治疗处方的干预和分析

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医药导报 2025年

作者：柳浦青王喻陈静文寿张轩浙江中医药大学附属第二医院药剂科浙江中医药大学附属第二医院心血管内科

目的评价临床药师处方干预对非瓣膜性房颤（NVAF）患者利伐沙班抗凝治疗的影响。方法回顾性收集纳入研究的NVAF患者病历信息，设处方干预前(2022年1-6月) 101例患者为对照组，开展处方干预后(2023年1-6月) 125例患者为观察组，比较两... 详细信息

目的评价临床药师处方干预对非瓣膜性房颤（NVAF）患者利伐沙班抗凝治疗的影响。方法回顾性收集纳入研究的NVAF患者病历信息，设处方干预前(2022年1-6月) 101例患者为对照组，开展处方干预后(2023年1-6月) 125例患者为观察组，比较两组患者利伐沙班处方合理率、抗凝治疗相关血栓事件和出血事件发生率。结果临床药师对观察组提出不合理处方干预建议105条，其中被采纳执行69条（65.7%）。观察组患者利伐沙班处方合理率，药师干预之后相较干预之前有显著提高（85.7% vs. 16.80%，P＜0.05）。观察组与对照组患者住院期间血栓事件和大出血事件发生率差异无统计学意义，出院后6个月血栓事件发生率差异有统计学意义（P＜0.05）。结论临床药师处方干预可提高利伐沙班处方合理率，降低血栓和出血事件风险，是提高抗凝治疗安全性和有效性重要手段。

关键词：非瓣膜性房颤抗凝治疗利伐沙班临床药师处方干预

负样本选择和评价模型对滑坡易发性预测不确定性的影响

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现代地质 2025年

作者：麻晟陈剑李强王小浩水强强中国地质大学(北京)工程技术学院陕西核工业工程勘察院有限公司

滑坡易发性预测 (Landslide Susceptibility Prediction， LSP)作为滑坡风险评价的基础，在区域防灾减灾中发挥重要作用；但LSP受到多种因素的制约，如滑坡负样本选择和评价模型选取。为探究这两个因素对LSP精度的影响，本文以陕西省安... 详细信息

滑坡易发性预测 (Landslide Susceptibility Prediction， LSP)作为滑坡风险评价的基础，在区域防灾减灾中发挥重要作用；但LSP受到多种因素的制约，如滑坡负样本选择和评价模型选取。为探究这两个因素对LSP精度的影响，本文以陕西省安康市瀛湖镇为例，在获取高程、坡度、坡向等10个环境因子和222个滑坡数据基础上，采用随机选取、耦合信息量模型和半监督机器学习3种负样本选择方式；并基于信息量法 (Information Value， IV)、K-means模型、随机森林 (Random Forest， RF)和逻辑回归 (Logistic Regression， LR)模型构建滑坡易发性预测模型，最后分析各模型的不确定性。结果表明：（1）耦合IV的负样本选择方法评价精度最高，优于半监督机器学习，而随机选取法精度最低。（2）监督机器学习模型 (RF、LR)性能优于统计学模型 (IV)和无监督机器学习模型 (K-means)模型；同时RF表现出比LR出更强的鲁棒性，易发性分区结果更为合理。因此，基于耦合IV负样本选择方法的RF模型预测精度最高，易发性结果更符合实际滑坡概率分布情况，不确定性最低，研究成果为其他地区的LSP提供重要的参考依据。

关键词：滑坡易发性负样本评价模型机器学习

大语言模型与经济金融文本分析:基本原理、应用场景与研究展望

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计量经济学报 2025年

作者：林建浩孙乐轩中山大学岭南学院

大语言模型(LLMs)拥有强大的自然语言处理能力,本文系统梳理了相关领域的前沿文献,并详细论述其为经济金融领域的文本分析带来的新研究机会.首先,本文介绍了GPT和BERT这两类最具代表性的LLMs及一系列经济金融领域专用的LLMs,并阐述应用L... 详细信息

大语言模型(LLMs)拥有强大的自然语言处理能力,本文系统梳理了相关领域的前沿文献,并详细论述其为经济金融领域的文本分析带来的新研究机会.首先,本文介绍了GPT和BERT这两类最具代表性的LLMs及一系列经济金融领域专用的LLMs,并阐述应用LLMs分析文本数据的基本原理.其次,本文从两个方面归纳了LLMs在经济金融文本分析研究中的应用场景:一是LLMs在计算文本相似度、提取文本向量进行预测、文本数据识别与分类、构建特定领域词典、主题建模与分析、文本情绪分析等传统文本分析场景中所呈现的显著优势;二是LLMs拥有强大的人类对齐能力,由此开创了全新的应用场景,即作为经济代理人,模拟人类生成对于文本的信念或预期并进行经济决策.最后,本文总结了LLMs在开拓经济金融文本分析研究的新范式过程中面临的局限性以及现有研究不足,并针对这些问题可能催生的新研究议题进行展望.

关键词：大语言模型自然语言处理文本分析经济与金融