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基于前景理论的电动汽车用户日前调频决策模型

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现代电力 2024年第3期41卷 574-583页

作者：汪丽伟王昊天孙英云华北电力大学电气与电子工程学院北京市昌平区102206

为降低电动汽车(electric vehicle,EV)用户参与日前调频辅助服务市场的难度,提高其参与积极性,将EV完成充电离网时所获得的净收益和电池电量对用户心理的影响引入前景理论的价值函数中,建立有限理性下的EV用户参与调频辅助服务市场的日... 详细信息

为降低电动汽车(electric vehicle,EV)用户参与日前调频辅助服务市场的难度,提高其参与积极性,将EV完成充电离网时所获得的净收益和电池电量对用户心理的影响引入前景理论的价值函数中,建立有限理性下的EV用户参与调频辅助服务市场的日前决策模型。该模型考虑EV参与调频辅助服务的电池老化成本,研究EV备用容量的优化策略及调频辅助服务市场的报价策略,并给出3种可行的简化EV调频辅助服务参与模式供用户选择。通过算例分析,验证了基于前景理论的EV用户日前调频决策模型的有效性及可行性,并更符合实际EV用户的决策行为。

关键词：前景理论日前调频决策模型用户行为电池电量

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地心轨道引力波探测无拖曳系统平动控制策略

国防科技大学学报 2024年第2期46卷 36-48页

作者：郝立维张锦绣王继河张谕孙玥哈尔滨工业大学卫星技术研究所黑龙江哈尔滨150001 中山大学航空航天学院广东深圳518107 中山大学天琴中心广东珠海519082 上海市空间智能控制技术重点实验室上海201109 上海航天控制技术研究所上海201109

探讨了一种针对空间引力波探测任务的在轨无拖曳控制技术,基于未来可行的地心轨道探测任务背景进行分析设计,并对搭载两颗检验质量的在轨无拖曳系统进行航天器与质量块间相对运动动力学及耦合特性建模。同时,初步分析了任务中无拖曳系... 详细信息

探讨了一种针对空间引力波探测任务的在轨无拖曳控制技术,基于未来可行的地心轨道探测任务背景进行分析设计,并对搭载两颗检验质量的在轨无拖曳系统进行航天器与质量块间相对运动动力学及耦合特性建模。同时,初步分析了任务中无拖曳系统指标和摄动,并设计了基于频域H_(∞)最优控制理论的系统相对平动控制律。数值仿真结果表明,当双检验质量在轨无拖曳系统各检验质量按激光测距呼吸角排列时,采用无固定追踪点策略且在非敏感轴无悬浮控制输入的情况下,可以实现航天器对基准点的追踪,并满足系统频域性能指标的要求。同时,每颗检验质量的时域偏移量可以控制在微米级别,从而获得任务所需的纯引力基准。

关键词：空间引力波探测无拖曳控制双检验质量 H_(∞)控制

Two-dimensional materials for future information technology: status and prospects

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Science China(Information Sciences) 2024年第6期67卷 1-147页

作者： Hao QIU Zhihao YU Tiange ZHAO Qi ZHANG Mingsheng XU Peifeng LI Taotao LI Wenzhong BAO Yang CHAI Shula CHEN Yiqi CHEN Hui-Ming CHENG Daoxin DAI Zengfeng DI Zhuo DONG Xidong DUAN Yuhan FENG Yu FU Jingshu GUO Pengwen GUO Yue HAO Jun HE Xiao HE Jingyi HU Weida HU Zehua HU Xinyue HUANG Ziyang HUANG Ali IMRAN Ziqiang KONG Jia LI Qian LI Weisheng LI Lei LIAO Bilu LIU Can LIU Chunsen LIU Guanyu LIU Kaihui LIU liwei LIU Sheng LIU Yuan LIU Donglin LU Likuan MA Feng MIAO Zhenhua NI Jing NING Anlian PAN Tian-Ling REN Haowen SHU Litao sun Yue sun Quanyang TAO Zi-Ao TIAN Dong wang Hao wang Haomin wang Jialong wang Junyong wang Wenhui wang Xingjun wang Yeliang wang Yuwei wang Zhenyu wang Yao WE... School of Electronic Science and Engineering Nanjing University School of Integrated Circuits Interdisciplinary Research Center for Future Intelligent Chips (Chip-X)Nanjing University School of Integrated Circuit Science and Engineering Nanjing University of Posts and Telecommunications State Key Laboratory of Infrared Physics Shanghai Institute of Technical Physics Chinese Academy of Sciences School of Physics and Key Lab of Quantum Materials and Devices of the Ministry of Education School of Electronic Science & EngineeringSoutheast University College of Integrated Circuits State Key Laboratory of Silicon and Advanced Semiconductor MaterialsZhejiang University Suzhou Laboratory State Key Laboratory of Integrated Chips and Systems School of MicroelectronicsFudan University Shaoxin Laboratory Department of Applied Physics The Hong Kong Polytechnic University Key Laboratory for Micro-Nano Physics and Technology of Hunan Province College of Materials Science and EngineeringHunan University College of Integrated Circuits Zhejiang University Shenzhen Geim Graphene Center Shenzhen Key Laboratory of Layered Materials for Value-Added ApplicationsTsinghua-Berkeley Shenzhen Institute & Institute of Materials ResearchTsinghua Shenzhen International Graduate SchoolTsinghua University State Key Laboratory of Extreme Photonics and Instrumentation College of Optical Science and EngineeringInternational Research Center for Advanced PhotonicsZijingang CampusZhejiang University National Key Laboratory of Materials for Integrated Circuits Shanghai Institute of Microsystem and Information TechnologyChinese Academy of Sciences CAS Key Laboratory of Nanophotonic Materials and Devices & Key Laboratory of Nanodevices and Applications i-LabSuzhou Institute of Nano-Tech and Nano-Bionics (SINANO)Chinese Academy of Sciences College of Chemistry and Chemical Engineering Hunan University Key Laboratory of Quantum State Construction and Manipulation (Ministry of Education) Department of PhysicsRenmin University of China School

Over the past 70 years, the semiconductor industry has undergone transformative changes,largely driven by the miniaturization of devices and the integration of innovative structures and materials. Two-dimensional(2D) materials like transition metal dichalcogenides(TMDs) and graphene are pivotal in overcoming the limitations of silicon-based technologies, offering innovative approaches in transistor design and functionality, enabling atomic-thin channel transistors and monolithic 3D integration. We review the important progress in the application of 2D materials in future information technology, focusing in particular on microelectronics and optoelectronics. We comprehensively summarize the key advancements across material production, characterization metrology, electronic devices, optoelectronic devices, and heterogeneous integration on silicon. A strategic roadmap and key challenges for the transition of 2D materials from basic research to industrial development are outlined. To facilitate such a transition, key technologies and tools dedicated to 2D materials must be developed to meet industrial standards, and the employment of AI in material growth, characterizations, and circuit design will be essential. It is time for academia to actively engage with industry to drive the next 10 years of 2D material research.

关键词： two-dimensional (2D) materials information technology production technology standardization of characterization microelectronic devices optoelectronic devices multi-functional integration

从信号到知识——基于人工智能的医学影像裸数据诊断价值初探

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Engineering 2024年第3期34卷 60-69页

作者： Bingxi He Yu Guo Yongbei Zhu Lixia Tong Boyu Kong Kun wang Caixia sun Hailin Li Feng Huang liwei Wu Meng wang Fanyang Meng Le Dou Kai sun Tong Tong Zhenyu Liu Ziqi Wei Wei Mu Shuo wang Zhenchao Tang Shuaitong Zhang Jingwei Wei Lizhi Shao Mengjie Fang Juntao Li Shouping Zhu Lili Zhou Shuo wang Di Dong Huimao Zhang Jie Tian Beijing Advanced Innovation Center for Big Data-Based Precision Medicine School of Engineering MedicineBeihang UniversityBeijing 100191China Key Laboratory of Big Data-Based Precision Medicine Beihang UniversityMinistry of Industry and Information TechnologyBeijing 100191China CAS Key Laboratory of Molecular Imaging Institute of AutomationChinese Academy of SciencesBeijing 100190China Department of Radiology The First Hospital of Jilin UniversityChangchun 130021China Neusoft Medical Systems Co.Ltd. Shenyang 110167China Neusoft Research of Intelligent Healthcare Technology Co.Ltd. Shenyang 110167China School of Life Science and Technology Xidian UniversityXi’an 710126China Engineering Research Center of Molecular and Neuro Imaging Ministry of EducationXi’an 710126China School of Artificial Intelligence University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100049China

Encouraging and astonishing developments have recently been achieved in image-based diagnostic *** medical care and imaging technology are becoming increasingly ***,the current diagnosis pattern of signal to image to knowledge inevitably leads to information distortion and noise introduction in the procedure of image reconstruction(from signal to image).Artificial intelligence(AI)technologies that can mine knowledge from vast amounts of data offer opportunities to disrupt established *** this prospective study,for the first time,we develop an AI-based signal-toknowledge diagnostic scheme for lung nodule classification directly from the computed tomography(CT)raw data(the signal).We find that the raw data achieves almost comparable performance with CT,indicating that it is possible to diagnose diseases without reconstructing ***,the incorporation of raw data through three common convolutional network structures greatly improves the performance of the CT models in all cohorts(with a gain ranging from 0.01 to 0.12),demonstrating that raw data contains diagnostic information that CT does not *** results break new ground and demonstrate the potential for direct signal-to-knowledge domain analysis.

关键词： Computed tomography Diagnosis Deep learning Lung cancer Raw data

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肠道菌群-肠-脑-肌轴信号交流的研究进展

微生物学报 2024年第5期64卷 1364-1377页

作者：孙丽薇耿倩郑国华上海中医药大学研究生院上海201203 上海健康医学院护理与健康管理学院上海201318

肠道菌群及其代谢产物在老年神经退行性疾病、胃肠道疾病以及肌肉骨骼系统性疾病的发病与康复中的作用越来越受到关注。肠道菌群及其代谢产物可通过免疫、内分泌和神经系统等多种途径调节大脑神经或肌肉骨骼系统功能;反之,肠道、大脑或... 详细信息

肠道菌群及其代谢产物在老年神经退行性疾病、胃肠道疾病以及肌肉骨骼系统性疾病的发病与康复中的作用越来越受到关注。肠道菌群及其代谢产物可通过免疫、内分泌和神经系统等多种途径调节大脑神经或肌肉骨骼系统功能;反之,肠道、大脑或肌肉骨骼系统也可通过炎症、代谢或线粒体通路作用于肠道系统,调节肠道菌群微生态,形成肠道菌群与肠-脑、肠-肌、肠-脑-肌之间的双向信号交流机制,从而影响机体健康。因此,本综述总结了肠道菌群如何通过代谢产物、肠道通透性和免疫-神经通路建立起肠-脑-肌之间的相互联系,为促进大脑神经的可塑性和改善肌肉健康提供新思路。

关键词：肠道菌群肠-脑-肌轴肠道大脑骨骼肌

基于增量式等距映射同双重局部密度方法的工业过程故障检测

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上海交通大学学报 2024年第4期58卷 525-533页

作者：冯立伟孙立文顾欢李元沈阳化工大学理学院沈阳110142 沈阳化工大学计算机科学与技术学院沈阳110142 辽宁省化工过程工业智能化技术重点实验室沈阳110142

针对工业过程的非线性和动态性问题,提出一种基于流形学习下的增量式等距映射(IISOMAP)与双重局部密度(DLD)相结合的故障检测方法(IISOMAP-DLD).利用IISOMAP将原始数据映射到低维流形特征子空间和剩余子空间;然后,在两个子空间中分别引... 详细信息

针对工业过程的非线性和动态性问题,提出一种基于流形学习下的增量式等距映射(IISOMAP)与双重局部密度(DLD)相结合的故障检测方法(IISOMAP-DLD).利用IISOMAP将原始数据映射到低维流形特征子空间和剩余子空间;然后,在两个子空间中分别引入双重局部密度方法构建统计量对过程进行监控;最后,将IISOMAP-DLD方法应用到田纳西-伊斯曼(TE)过程.实验结果表明,IISOMAP-DLD对比其他方法有更高的故障检测率.IISOMAP在保留数据内在特征的同时,解决了过程的非线性问题,而双重局部密度方法可消除过程的动态性.

关键词：流形学习等距映射局部密度故障检测动态性

全球生物柴油产业发展现状及其对我国植物油安全的影响

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中国油脂 2024年第5期49卷 8-13页

作者：王辽卫孙恒丁艳明张立伟国家粮油信息中心北京100834

近年来,全球生物柴油产业快速发展,用于生产生物柴油的植物油消费量持续增加,对我国植物油供给稳定造成影响。对全球生物柴油整体发展情况、生物柴油产业发展影响因素、主要生产国生物柴油政策、生物柴油产业发展前景等进行研究,分析了... 详细信息

近年来,全球生物柴油产业快速发展,用于生产生物柴油的植物油消费量持续增加,对我国植物油供给稳定造成影响。对全球生物柴油整体发展情况、生物柴油产业发展影响因素、主要生产国生物柴油政策、生物柴油产业发展前景等进行研究,分析了全球生物柴油产业发展对我国植物油安全的影响,并提出相关建议。生物柴油产业发展改变了全球植物油消费结构、贸易流向,对我国油脂油料进口构成威胁,影响我国植物油供给安全。建议发展中国特色的生物柴油产业,提高我国油脂油料自给率,推动植物油多元化进口,确保我国植物油供给安全,同时呼吁生物柴油生产国优先保障食用消费,合理发展生物柴油。

关键词：生物柴油植物油消费结构贸易流向供给安全

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熔融沉积法3D打印天然植物纤维/可降解塑料复合材料的进展

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塑料 2024年第4期53卷 139-144,165页

作者：孙李炜彭友雪雷文南京林业大学理学院江苏南京210037

近年来,3D打印技术在国内外得到了广泛关注。熔融沉积成型(FDM)为目前3D打印技术中最常用的一种工艺方法,可降解塑料为FDM使用较多的原材料。但是,单一的可降解塑料材料的成本较高,存在性能缺陷,限制了其在3D打印技术领域中的进一步发... 详细信息

近年来,3D打印技术在国内外得到了广泛关注。熔融沉积成型(FDM)为目前3D打印技术中最常用的一种工艺方法,可降解塑料为FDM使用较多的原材料。但是,单一的可降解塑料材料的成本较高,存在性能缺陷,限制了其在3D打印技术领域中的进一步发展。利用天然植物纤维与可降解塑料进行复合,用于FDM 3D打印,不仅能降低材料的成本,还可以改善材料的部分性能,因此,该类复合材料越来越多地被应用于FDM 3D打印领域,可以替代单纯的可降解塑料。对该领域的最新研究进展进行了综述,重点阐述了各类植物纤维与聚乳酸等可降解塑料复合后,在FDM 3D打印工艺中的研究及应用。

关键词：熔融沉积 3D打印植物纤维可降解塑料复合材料

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新质生产力评价指标体系构建与实证测度

统计与决策 2024年第9期40卷 5-11页

作者：孙丽伟郭俊华西北大学经济管理学院西安710127

文章基于新质生产力内涵,构建了新质生产力评价指标体系,测度了2007—2021年的中国新质生产力发展水平,最后运用Dagum基尼系数、收敛模型以及障碍因子诊断模型剖析地区差异、敛散性和障碍因子。研究结果发现:中国新质生产力发展水平不... 详细信息

文章基于新质生产力内涵,构建了新质生产力评价指标体系,测度了2007—2021年的中国新质生产力发展水平,最后运用Dagum基尼系数、收敛模型以及障碍因子诊断模型剖析地区差异、敛散性和障碍因子。研究结果发现:中国新质生产力发展水平不断提高,但区域差异明显。区域间差异是新质生产力发展水平差异的主要来源。全国及东部地区的新质生产力发展水平具有σ收敛特征,全国及四大地区的新质生产力发展水平具有β收敛特征,但收敛速度存在差异。技术成果转化能力、产业结构高级化和教育支出力度是阻碍新质生产力发展的主要障碍因子。

关键词：新质生产力指标体系地区差异收敛性障碍因子