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借力互联网AI服务实现票据文字自动识别

金融科技时代 2018年第8期26卷 33-36页

作者：陈翰波彭少辉中国农业银行广东省分行

人工智能的落地正在快步进行,目前在图像识别方面有显著的进展。如何利用人工智能降低农行运营成本是一个很有前景的研究课题。本文尝试使用基于人工智能建立的腾讯优图通用文字识别接口,对支票图像的收款人域进行文字识别,以对比自动... 详细信息

人工智能的落地正在快步进行,目前在图像识别方面有显著的进展。如何利用人工智能降低农行运营成本是一个很有前景的研究课题。本文尝试使用基于人工智能建立的腾讯优图通用文字识别接口,对支票图像的收款人域进行文字识别,以对比自动识别与人工录入的可用性与成本,探讨票据信息录入自动化的可行性。

关键词：票据处理手写体识别神经网络

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人工智能在金融行业各环节的应用实践

金融科技时代 2018年第8期26卷 17-23页

作者：陈镇洪廖昌华陈翰波中国农业银行广东省分行

人工智能技术将逐渐渗透至金融行业的各环节,提升效率及优化现有的流程与模式。本文选取了4种主流的人工智能学习框架:卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器、深度强化学习,阐述它们在金融领域中的身份鉴权、事件分析、信贷安全、自... 详细信息

人工智能技术将逐渐渗透至金融行业的各环节,提升效率及优化现有的流程与模式。本文选取了4种主流的人工智能学习框架:卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器、深度强化学习,阐述它们在金融领域中的身份鉴权、事件分析、信贷安全、自动交易等环节带来的应用落地及发展潜力。

关键词：人工智能深度神经网络金融实践

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基于智能合约的分布式员工积分管理系统实践

金融科技时代 2019年第1期27卷 39-43页

作者：陈翰波彭少辉廖昌华中国农业银行广东省分行

构筑于区块链之上的智能合约,因自带稳健执行、公开透明的特质,被越来越多地运用于流程的自动化与标准化管理。本文基于以太坊区块链的智能合约,完成一个企业分布式架构的员工积分管理系统,以促进员工积分制度在企业内的运用落地。

关键词：区块链智能合约员工积分管理

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民航高动态航空器的GPS抗干扰方法研究

民航高动态航空器的GPS抗干扰方法研究

作者：陈翰林中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

如今随着电磁设备的普及和广泛应用,地面电磁环境愈发复杂,航空器受扰事件频发,航空器卫星导航接收机常用的时频域抗干扰方法无法过滤宽带压制干扰信号。而能够应对宽带压制干扰信号的传统天线阵抗干扰算法在高速移动的航空器场景中,会... 详细信息

如今随着电磁设备的普及和广泛应用,地面电磁环境愈发复杂,航空器受扰事件频发,航空器卫星导航接收机常用的时频域抗干扰方法无法过滤宽带压制干扰信号。而能够应对宽带压制干扰信号的传统天线阵抗干扰算法在高速移动的航空器场景中,会出现零陷偏移、抗干扰性能下降等问题。因此本文研究了一种能够应对高动态航空器的空域抗干扰算法,针对航空器运行特性,对已有的波束形成算法进行了优化改进,保证抗干扰方法的稳定性,提高抗干扰性能,保障了航空器飞行安全。主要工作如下:首先建立合适阵元数的均匀线阵模型以及下变频后的弱中频导航信号和覆盖该导航信号工作频率范围的强压制干扰的信号数据,以备后续抗干扰处理。根据民航接收机信号接收特性,将导航信号设置为固定来向,干扰信号为以秒为单位变化的动态来向,分别赋予静态、动态导向矢量。通过计算当前时刻和后两个时刻的干扰信号波达角变化的导向矢量平均协方差矩阵,再利用该协方差矩阵进行波束形成。仿真结果表明本文改进算法形成的零陷宽度能够覆盖三个时刻变化的干扰信号来向。其次采用平均协方差进行零陷展宽的方法,会导致零陷变浅。本文通过特征值排列,投影提取干扰子空间进行零陷加深处理,再利用功率倒置算法计算新的天线阵最优权值。用Matlab将功率倒置算法、协方差矩阵锥化算法与本文优化改进的基于先验波达角的自适应零陷展宽算法进行对比。仿真结果表明,本文优化算法能够在设定的三个单位时间内分别保持-96.48dB、-94.26dB、-96.56dB的零陷深度,而功率倒置算法只能在第一个时刻保持-80.09dB的零陷深度,协方差矩阵锥化算法只能在前两个时刻保持-53.30dB、-64.83dB的零陷深度。最后以国内某机场的进近程序作为仿真验证的参照场景,通过设置相对于航空器,干扰源的不同位置对接收机接收干扰信号波达角变化情况进行分析。分别对干扰源处于进近程序的正下方以及两侧使用本文优化算法进行干扰抑制仿真,结果表明本文优化算法能够在航班进近的整个过程中里有效地对干扰信号来向形成零陷,完成抗干扰后的信号SINR远大于机载接收机能够正常工作的最小SINR(-40dB)。

关键词：压制干扰波束形成波达角变化零陷展宽动态干扰抑制

端到端机器学习代理模型构建及其在爆轰驱动问题中的应用

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爆炸与冲击 2024年

作者：柏劲松刘洋陈翰钟敏中国工程物理研究院流体物理研究所冲击波物理与爆轰物理全国重点实验室

人工智能可以发现数据中隐藏的物理规律，机器学习可以用来定制并建立实验参数与实验结果数据之间的关联关系，端到端代理模型则可以实现工程问题的快速设计、高精度预测和敏捷迭代，特别适合于解决强非线性爆炸与冲击动力学的工程问题... 详细信息

人工智能可以发现数据中隐藏的物理规律，机器学习可以用来定制并建立实验参数与实验结果数据之间的关联关系，端到端代理模型则可以实现工程问题的快速设计、高精度预测和敏捷迭代，特别适合于解决强非线性爆炸与冲击动力学的工程问题。该论文选择了一个经典的爆轰驱动问题作为研究对象，并采用数值模拟数据作为机器学习的输入和输出。将正向模拟和逆向设计有机结合起来，构建端到端代理模型并验证模型的实用性和计算精确度。研究结果可以增强使用人工智能机器学习方法解决工程问题的信心，同时也为快速设计、高精度预测和敏捷迭代的实际应用奠定基础。

关键词：计算爆炸力学爆轰驱动人工智能机器学习端到端代理模型深度神经网络

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原子力显微镜探测低密度脂蛋白的聚集

原子力显微镜探测低密度脂蛋白的聚集

作者：孙陈翰南昌大学

学位级别：硕士

动脉粥样硬化(Atherosclerosis,AS)是一种复杂的心血管疾病,主流研究认为低密度脂蛋白(Low-density lipoprotein,LDL)是动脉粥样硬化的致病元凶,但是并没有确切地得出它的致病机理。近年来,越来越多的证据表明,聚集态低密度脂蛋白(Aggre... 详细信息

动脉粥样硬化(Atherosclerosis,AS)是一种复杂的心血管疾病,主流研究认为低密度脂蛋白(Low-density lipoprotein,LDL)是动脉粥样硬化的致病元凶,但是并没有确切地得出它的致病机理。近年来,越来越多的证据表明,聚集态低密度脂蛋白(Aggregated LDL,agLDL)在动脉粥样硬化的形成和发展中扮演着关键的角色。聚集态LDL更易被血管壁内的巨噬细胞识别和摄取,促进泡沫细胞形成,加速动脉粥样硬化病变进程。因此,深入研究聚集态LDL的性质及其形成机制,对于揭示动脉粥样硬化的深层次致病机理具有重要意义。多种物理、化学、生物的方法(涡旋、长期存储、温度、酸性环境、糜蛋白酶、鞘磷脂酶等)均可导致聚集态LDL的形成,但很多因素诱导形成聚集态LDL的机制各不相同且尚不明确,并且对已有的机制解释更多的是推测,并没有足够的证据支撑。针对这些科学问题,本课题提出如下假说:利用原子力显微技术(Atomic force microscopy,AFM)从纳米尺度对LDL单体、单聚集体进行观测并利用脂质剔除的方法可以初窥聚集态LDL形成的机制。AFM因其能实现高图像分辨率、高时间分辨率、力学测量的能力、在液体环境中稳定工作、操作灵活和样品处理的便利,能够很好地挖掘到LDL聚集的机制信息。本研究首先利用琼脂糖凝胶电泳、SDS-聚丙烯酰胺凝胶电泳、动态光散射、酶标仪吸光值检测、倒置显微镜等传统方法,从群体水平评估了涡旋、糜蛋白酶、鞘磷脂酶对LDL聚集及巨噬细胞泡沫化的影响,研究结果表明涡旋时间和酶浓度与LDL聚集大小及泡沫化程度正相关,并且糜蛋白酶和鞘磷脂酶通过改变LDL蛋白或脂质的组成成分促进聚集,而涡旋则不是。通过传统方法验证了本研究所使用的条件能够成功诱导不同聚集程度的聚集态LDL,为后续的单聚集体水平的研究打下了基础。其次通过AFM,从单个聚集体角度详细观察了聚集态LDL的微观形态和力学性质,并研究了剔除聚集态LDL脂质后的形态变化,原位、动态地观察到了涡旋诱导的聚集态LDL脂质剔除的动态过程。结果表明:(1)涡旋和两种酶均会导致聚集态LDL体积和高度的增加,也导致了聚集态LDL内单个LDL颗粒尺寸增大;(2)相较于单体LDL,涡旋和两种酶诱导形成的聚集态LDL杨氏模量均下降,粘附力均上升,意味着聚集态LDL拥有更软、更粘的特性;(3)LDL蛋白成分很可能是涡旋诱导LDL聚集的关键,糜蛋白酶诱导聚集的原因无法判断,鞘磷脂酶诱导聚集的原因与脂质成分有关,与蛋白成分无关。综上所述,通过对聚集态LDL群体到单个聚集体的研究,揭示了涡旋、糜蛋白酶、鞘磷脂酶对LDL聚集及其在动脉粥样硬化中作用的多维影响,以及从纳米尺度初步阐释了聚集态LDL形成的机制。本研究对于治疗动脉粥样硬化提供了新的策略,还为未来针对LDL聚集调控的治疗策略开发提供了可能的靶点。

关键词：动脉粥样硬化低密度脂蛋白聚集态低密度脂蛋白原子力显微镜

自驱动柔性翅片实现储热单元相变强化的数值研究

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中国科学：技术科学 2024年第9期54卷 1797-1808页

作者：马骁婧陈翰博徐进良华北电力大学低品位能源多相流与传热北京市重点实验室北京102206 华北电力大学电站能量传递转化与系统教育部重点实验室北京102206

相变材料储热技术是实现火电厂热电解耦和深度调峰最具潜力的实现途径之一,对于推动能源转型至关重要.相变材料(PCM)的低导热系数严重制约储热系统灵活调控与快速响应能力.采用翅片是提升相变材料储热系统热响应速度的有效方法.本文提... 详细信息

相变材料储热技术是实现火电厂热电解耦和深度调峰最具潜力的实现途径之一,对于推动能源转型至关重要.相变材料(PCM)的低导热系数严重制约储热系统灵活调控与快速响应能力.采用翅片是提升相变材料储热系统热响应速度的有效方法.本文提出利用柔性翅片实现储热单元的固液相变强化,基于焓-孔隙率法和流固双向耦合模型,对于柔性翅片PCM储热单元的熔化过程及强化机理开展了数值研究和理论分析.结果表明,PCM储热单元熔化过程根据熔化速率分为初期、中期及末期三个阶段,柔性翅片储热单元相较刚性翅片储热单元可实现初期及中期的相变强化并有效缩短了蓄热时间,熔化速率最高提升20%.柔性翅片发生偏转储存弹性应变能,往复运动实现弹性应变能与流体动能的相互转化.翅片摆动提高液相流速并阻碍螺旋涡合并,通过增强PCM的对流换热强化固液相变.本文为相变材料储热单元的传热优化提供了新思路,提高了翅片储热单元的热响应能力,为热电联产灵活性改造技术的开发提供了理论基础.

关键词：柔性翅片固液相变相变强化流固耦合

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基于直接概率积分法的水下航行器随机动力响应高效分析

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力学学报 2024年第6期56卷 1796-1806页

作者：陈翰澍陈国海杨迪雄傅卓佳河海大学力学与工程科学学院工程与科学数值模拟软件中心南京211100 大连理工大学工程力学系工业装备结构分析优化与CAE软件全国重点实验室辽宁大连116024

海洋是人类的资源宝库,随着海洋资源的不断发掘,海洋资源的探测与合理开发成为了当今世界各国广泛关注的热点,水下航行器的勘测活动也随之逐渐增多.然而,海洋环境具有极强的随机不确定性,给水下航行器的操作及轨迹规划带来了巨大影响.因... 详细信息

海洋是人类的资源宝库,随着海洋资源的不断发掘,海洋资源的探测与合理开发成为了当今世界各国广泛关注的热点,水下航行器的勘测活动也随之逐渐增多.然而,海洋环境具有极强的随机不确定性,给水下航行器的操作及轨迹规划带来了巨大影响.因此,准确预测随机海洋环境中水下航行器的随机响应特性具有重要意义.以无舵桨的新型水下航行器为研究对象,基于概率守恒原理,从随机积分的全新视角,建立了随机海洋环境中水下航行器的概率密度积分方程.在此基础上,提出了一种基于分块并行计算的直接概率积分法,该方法将水下航行器系统的控制方程与概率密度积分方程解耦,通过分块并行计算,实现了随机波浪激励下新型水下航行器的随机动力响应高效分析.此外,还将提出方法的计算结果与原直接概率积分法及蒙特卡洛模拟方法的计算结果进行了比较,进一步验证了提出方法的精确性和高效性.最终研究结果表明,海浪的有义波高和流动速度是影响水下航行器响应的主要随机因素.海浪有义波高和流动速度的增加会造成水下航行器偏离预定轨迹的概率显著提高.此外,较大的海浪流动速度还会引发随机跳跃现象,从而降低水下航行器的航行安全性.

关键词：水下航行器随机响应分析分块并行计算概率密度积分方程直接概率积分法

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面向KVM虚拟机的无代理连续数据保护方法

计算机工程与设计 2024年第10期 2881-2887页

作者：陈翰霖宋亚磊胡晓勤四川大学网络空间安全学院郑州商学院信息与设备管理处

为解决云计算领域中KVM虚拟机缺乏成熟的无代理连续数据保护技术方案的问题，提出一种基于QEMU内部I/O过滤框架的KVM虚拟机无代理连续数据保护方法。通过修改QEMU源代码在QEMU模拟的虚拟机I/O堆栈中插入一个自定义的I/O过滤框架，将虚... 详细信息

为解决云计算领域中KVM虚拟机缺乏成熟的无代理连续数据保护技术方案的问题，提出一种基于QEMU内部I/O过滤框架的KVM虚拟机无代理连续数据保护方法。通过修改QEMU源代码在QEMU模拟的虚拟机I/O堆栈中插入一个自定义的I/O过滤框架，将虚拟机所有的写数据拷贝一份发送到框架的存储队列，在自定义的库文件中调用框架开放的API接口，获取到虚拟机所有的写数据，通过网络传输到远程备份服务器。实验结果表明，所有类型的KVM虚拟机同一时间点备份前和恢复后的磁盘文件MD5哈希计算值相等，验证了该I/O过滤框架能够在不安装任何代理软件的条件下实现KVM虚拟机的连续数据保护。

关键词：云计算虚拟化备份无代理连续数据保护堆栈框架