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An all-round Al-Chemist with a scientific mind

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National Science Review 2022年第10期9卷 158-168页

作者： Qing Zhu Fei Zhang Yan Huang hengyu xiao Lu Yuan Zhao Xu Chun Zhang Tao Song Xin Sheng Tang Xiang Li Guo He Bao Chen Chong Jun Yi Zhou Yi Han Zhang Baicheng Zhang Jia Qi Cao Man Luo Song Wang Gui Lin Ye Wan Jun Zhang Xin Chen Shuang Cong Donglai Zhou Huirong Li Jialei Li Gang Zou Wei Wei Shang Jun Jiang Yi Luo Hefei National Research Center for Physical Sciences at the Microscale School of Chemistry and Materials Science University of Science and Technology of China School of Information Science and Technology University of Science and Technology of China Hefei Ji Shu Quantum Technology Co.Ltd Hefei National Laboratory University of Science and Technology of China

The realization of automated chemical experiments by robots unveiled the prelude to an artificial intelligence(AI) laboratory.Several AI-based systems or robots with specific chemical skills have been demonstrated,but conducting all-round scientific research remains challenging.Here,we present an all-round AI-Chemist e quipped with scientific data intelligence that is capable of performing basic tasks generally re quired in chemical research.Based on a service platform,the AI-Chemist is able to automatically read the literatures from a cloud database and propose experimental plans accordingly.It can control a mobile robot in-house or online to automatically execute the complete experimental process on 14workstations,including synthesis,characterization and performance tests.The experimental data can be simultaneously analysed by the computational brain of the AI-Chemist through machine learning and Bayesian optimization,allowing a new hypothesis for the next iteration to be proposed.The competence of the AI-Chemist has been scrutinized by three different chemical tasks.In the future,the more advanced all-round AI-Chemists equipped with scientific data intelligence may cause changes to the landscape of the chemical laboratory.

关键词： AI-Chemist computational brain mobile robot machine reading all-round research

基于时变价格弹性矩阵的深谷电价多目标定价策略

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电网技术 2024年第3期48卷 958-967页

作者：任恒宇韩冬任曦骏梁霄上海理工大学电气工程系上海市杨浦区200093 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院安徽省合肥市230022

随着碳中和、碳达峰目标的提出,构建高比例新能源的新型电力系统已成为未来能源电力的发展形态,由此导致的高比例新能源渗透使系统净负荷曲线呈现剧烈的波动性和显著的深谷特征,对电力系统安全运行以及供需平衡提出了新挑战。为此,提出... 详细信息

随着碳中和、碳达峰目标的提出,构建高比例新能源的新型电力系统已成为未来能源电力的发展形态,由此导致的高比例新能源渗透使系统净负荷曲线呈现剧烈的波动性和显著的深谷特征,对电力系统安全运行以及供需平衡提出了新挑战。为此,提出了一种基于时变价格弹性矩阵的需求侧深谷电价多目标定价模型。首先,确立基于模糊隶属度的深谷时段划分方法,并利用贝叶斯判别法对时段划分结果进行合理性评估。其次,针对用户需求响应的动态性,建立具有时变特征的价格弹性矩阵模型衡量用户的响应程度。最后,以用户满意度和系统峰谷差作为待优化的两个目标,建立多目标混合整数规划的深谷电价定价模型,并用非支配排序遗传算法求解模型并得到其Pareto最优解。为了检验所提模型的有效性,将其应用于中国华东地区某省的实际场景进行仿真分析。结果表明,上述模型可在高比例新能源渗透情景下降低峰谷差,促进用户用电行为向深谷时段转移,缓解电力系统在深谷时段的运行压力。

关键词：深谷电价需求响应时变价格弹性矩阵贝叶斯判别 Pareto解集

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周期结构电磁超材料吸波体的设计及最新进展

材料导报 2024年第3期38卷 31-41页

作者：阮心怡张恒宇王妮肖红东华大学纺织学院纺织面料技术教育部重点实验室上海201620 中国人民解放军军事科学院系统工程研究院北京100010

电磁吸波性能始终是军事活动重点关注的研究方向。传统吸波材料不能满足日益增长的综合需求,因此,以人工制备、由亚波长结构单元组合且具有超常物理性质的超材料为基础,经导电单元图案及整体结构设计构成的超材料吸波体,在近些年得到广... 详细信息

电磁吸波性能始终是军事活动重点关注的研究方向。传统吸波材料不能满足日益增长的综合需求,因此,以人工制备、由亚波长结构单元组合且具有超常物理性质的超材料为基础,经导电单元图案及整体结构设计构成的超材料吸波体,在近些年得到广泛研究和发展。本文综述了周期结构电磁超材料吸波体的发展趋势,凝练其吸波机制,并总结出超材料吸波体的基本结构,包括导电单元层、介质层和反射层。同时参考近年来超材料吸波体的研究成果,以单层结构、多层结构和柔性结构超材料吸波体为对象,详细分析影响超材料吸波体吸波性能的关键因素,归纳总结各类型超材料吸波体的结构设计、材料组分、吸波性能等。此外,针对现有研究成果,探讨周期结构电磁超材料吸波体目前存在的不足之处,指出还需重点关注和研究的问题,以期为后续研究提供方向和思路。

关键词：超材料吸波体吸波性能周期结构宽频带

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自然环境下黄绿柑橘检测通用模型的构建

林业工程学报 2022年第5期7卷 134-141页

作者：杨国黄文静朱洪前丁键任会李丹肖恒玉胡涛中南林业科技大学长沙410004 江苏护理职业学院淮安223002

柑橘存在黄色和绿色两种颜色特征,自然环境下柑橘目标检测困难。深度学习在目标检测领域已经实现了实时检测,基于深度学习进行柑橘检测,探索了两种颜色特征的柑橘检测通用模型。建立了自然环境下柑橘的图像数据集,采用3种深度学习检测模... 详细信息

柑橘存在黄色和绿色两种颜色特征,自然环境下柑橘目标检测困难。深度学习在目标检测领域已经实现了实时检测,基于深度学习进行柑橘检测,探索了两种颜色特征的柑橘检测通用模型。建立了自然环境下柑橘的图像数据集,采用3种深度学习检测模型:基于VGG16的Faster R-CNN、基于Resnet的Faster R-CNN以及YOLOv5s,分别对自然环境下的黄色和绿色柑橘进行对比试验。试验表明:对于黄色柑橘,YOLOv5s模型检测方法在柑橘测试集上的精确率、召回率、F1以及平均精度(AP)分别为91.90%、99.00%、0.94和97.40%,平均检测速度为27帧/s;对于绿色柑橘,YOLOv5s模型检测方法在柑橘测试集上的精确率、召回率、F1以及AP分别为96.50%、98.00%、0.96和97.20%,平均检测速度为32帧/s。YOLOv5s与基于VGG16的Faster R-CNN模型及基于Resnet的Faster R-CNN模型相比:对于黄色柑橘,平均精度分别提高了45.51%和41.18%,平均检测速度分别提高了22和23帧/s;对于绿色柑橘,平均精度分别提高了4.38%和4.13%,平均检测速度分别提高了25和26帧/s。结果表明,对于两种颜色特征的柑橘,YOLOv5s检测模型通用性更好,检测速度更快,更适用于柑橘检测研究。

关键词：自然环境柑橘检测深度学习 Faster R-CNN YOLOv5s

基于近红外光谱技术的季戊四醇生产过程中产品及副产物含量在线监测

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北京化工大学学报（自然科学版） 2023年第6期50卷 30-37页

作者：李艳伍庆全宏冬杨秀国王青梅肖恒宇李鸿雁江俊解田贵州大学化学与化工学院贵阳550001 贵州师范大学贵州省山地环境信息系统与生态环境保护重点实验室贵阳550001 赤峰瑞阳化工有限公司赤峰024076 内蒙古自治区多元醇化工新材料企业重点实验室赤峰024076 中国科学技术大学化学与材料科学学院合肥230026 中低品位磷矿及其共伴生资源高效利用国家重点实验室贵阳550016

为了对季戊四醇的生产过程进行在线实时监控,利用近红外光谱分析技术建立了季戊四醇生产过程中产品及副产物含量的定量分析模型。首先采用高效液相色谱法(HPLC)测定产品季戊四醇、副产物甲酸钠和双季戊四醇的含量,然后对近红外光谱仪采... 详细信息

为了对季戊四醇的生产过程进行在线实时监控,利用近红外光谱分析技术建立了季戊四醇生产过程中产品及副产物含量的定量分析模型。首先采用高效液相色谱法(HPLC)测定产品季戊四醇、副产物甲酸钠和双季戊四醇的含量,然后对近红外光谱仪采集的光谱图进行预处理,结合偏最小二乘法(PLS)建立了3种化合物含量的定量分析模型。季戊四醇、甲酸钠、双季戊四醇这3种化合物的定量分析模型的校正均方根误差(RMSEC)分别为0.563、0.964、0.591,相关系数(R_(c))分别为0.9806、0.9907、0.9192;预测均方根误差(RMSEP)分别为0.450、0.364、0.311,相关系数(R_(p))分别为0.9274、0.9908、0.9636。将本文方法与HPLC法进行了对比验证,结果显示本文方法的准确度高,重复性好。以上结果表明,所建立的3种定量分析模型稳定可靠,具有较好的预测能力,能够应用于季戊四醇产品及副产物的含量检测,实现季戊四醇生产过程的在线监控。

关键词：近红外光谱技术定量分析模型季戊四醇副产物在线监测

四川盆地川中地区侏罗系沙溪庙组致密砂岩气差异成藏特征及主控因素

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天然气地球科学 2024年第6期35卷 1014-1030页

作者：刘恒宇刘明洁肖尧曾青高宋林珂曹脊翔王锦西李唐律梁晨西南石油大学地球科学与技术学院四川成都610500 西南石油大学天然气地质四川省重点实验室四川成都610500 中国石油西南油气田分公司致密油气勘探开发项目部四川成都610056

川中地区侏罗系沙溪庙组多期砂组气藏含气丰度以及同期砂组气藏富集程度均存在明显差异,严重制约着沙溪庙组致密砂岩气进一步勘探开发。通过对沙溪庙组致密砂岩天然气藏差异分布特征表征,综合分析烃源岩、储层、成藏期古构造、断—砂配... 详细信息

川中地区侏罗系沙溪庙组多期砂组气藏含气丰度以及同期砂组气藏富集程度均存在明显差异,严重制约着沙溪庙组致密砂岩气进一步勘探开发。通过对沙溪庙组致密砂岩天然气藏差异分布特征表征,综合分析烃源岩、储层、成藏期古构造、断—砂配置及演化等成藏要素,结合前人已有认识,认为川中地区沙溪庙组致密砂岩气差异成藏受控于天然气差异来源、优质储层、成藏期有利断—砂配置类型及古今有利断—砂配置演化,提出了“双烃源岩差异供烃,断—砂配置差异充注,优质储层差异富集,断—砂演化差异调整”的差异成藏演化模式。在该模式下,川中地区沙溪庙组气藏由须五段煤型气与大安寨段油型气“双源”供烃,研究区北东至南西表现为油型气—混合气—煤型气特征,气藏表现差异供烃;成藏期断层与缓倾角砂体对接(③类)砂组气藏丰度优于断层与近水平砂体对接(①类)砂组,气藏呈现差异充注;优质储层储集能力好富集程度高,气藏形成差异富集;继承保存型断—砂演化(Ⅰ型)气藏含气性最优,次为调整残留型(Ⅱ型),反转散失型(Ⅲ型)最差,气藏受到差异调整。

关键词：差异成藏致密砂岩气主控因素沙溪庙组川中地区

增速发动机斜置喷管燃气对导弹气动性能的影响

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固体火箭技术 2018年第5期41卷 658-663,670页

作者：王恒宇孙中文肖赟李畅彭士张弛周小淞曹白玉江南工业集团有限公司湘潭411207

为了得出增速发动机斜置喷管燃气对导弹气动性能的影响,应用CFD软件先计算得出了无燃气影响下导弹的气动参数特性,再对导弹在飞行过程中增速发动机斜置喷管燃气影响下导弹的外流场进行了数值模拟,对比分析得出了燃气流对导弹气动性能影... 详细信息

为了得出增速发动机斜置喷管燃气对导弹气动性能的影响,应用CFD软件先计算得出了无燃气影响下导弹的气动参数特性,再对导弹在飞行过程中增速发动机斜置喷管燃气影响下导弹的外流场进行了数值模拟,对比分析得出了燃气流对导弹气动性能影响的大小。计算结果表明,燃气改变了导弹在飞行过程中的外流场结构,导致导弹的升力系数减小,阻力系数和滚转力矩系数增大,特别是引起导弹气动压心系数发生了变化,使导弹在增速段的压心前移,静稳定度降低,研究结果对导弹在增速段的弹道设计和控制具有重要意义。

关键词：导弹斜置喷管燃气气动参数 CFD 静稳定度

A sampling method based on forecasting and combinatorial optimization for high performance A/B testing

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Frontiers of Computer Science 2023年第6期17卷 183-185页

作者： Fan LI Tiancheng ZHANG Shengjia CUI hengyu LIU Zhibin REN Donglin DI xiao WANG Po ZHANG Ge YU College of Computer Science and Engineering Northeastern UniversityShenyang 110819China Baidu Inc.Beijing 100193China

1 Introduction A/B testing[1]is a popular statistical method for many applications,especially,widely used by Internet companies for user experience research.The sampling algorithm is an important part of A/B testing and has a critical impact on the performance of A/B testing.There are two challenges to achieving high performance in A/B testing.(1)The features of individuals being sampled change over time and the sampling results used for evaluation are valid only for a period of time.(2)The sampling methods in A/B testing require determining whether the two groups of samples have an identical distribution while Simple Random Sampling(SRS)has a different purpose,which only concerns whether the sample distribution is identical to the population.

关键词： testing individual performance

集成化学合成、表征与测试全流程的机器化学家

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中国科学：化学 2023年第1期53卷 9-18页

作者：肖恒宇张飞朱青赵路远张旭春宋涛汤新胜李想何果崇宝辰周俊亦张百成曹嘉祺罗蔓叶桂林张皖军陈忻尚伟伟江俊罗毅中国科学技术大学化学与材料科学学院合肥230026 中国科学技术大学信息科学技术学院合肥230026 中国科学技术大学合肥微尺度物质科学国家研究中心合肥230026 合肥机数量子科技有限公司合肥230026

近年来,数据驱动的智能化学研究不断取得进展.本文报道了一套集成化学合成、样品表征与性能测试的机器化学家平台,在实现合成、表征和测试全流程自动化控制的同时,采集各个步骤的实验数据,形成数据云平台,主动对实验方案进行迭代优化.... 详细信息

近年来,数据驱动的智能化学研究不断取得进展.本文报道了一套集成化学合成、样品表征与性能测试的机器化学家平台,在实现合成、表征和测试全流程自动化控制的同时,采集各个步骤的实验数据,形成数据云平台,主动对实验方案进行迭代优化.论文详细阐释了整体架构、软硬件设计和操作逻辑,展示了科研人员与该平台的交互过程,并对机器化学家的未来发展作出了展望.

关键词：机器化学家机器学习数据驱动高通量实验科学数据云平台