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Fermi level tuning in SnPbTe/Pb heterostructure via changing interface roughness

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Science China(Physics,Mechanics & Astronomy) 2024年

作者： Tengteng Liu Zhaoxia Yi Bangjin Xie Weiyan Zheng Dandan Guan shiyong wang Hao Zheng Canhua Liu Hao Yang Yaoyi Li Jinfeng Jia Key Laboratory of Artificial Structures and Quantum Control (Ministry of Education) Tsung-Dao Lee InstituteSchool of Physics and AstronomyShanghai Jiao Tong University Shanghai Research Center for Quantum Sciences Hefei National Laboratory

Superconducting SnTe-type topological crystalline insulators （TCIs） are predicted to host multiple Majorana zero modes（MZMs） which can coexist in a single vortex. Fermi level （FL） close to the Dirac points of topological surface states is helpful for detecting MZMs. However, the TCI SnTe is a heavily p-type semiconductor which is very difficult to modify to n-type via doping or alloying. In this work, we fabricate the atomically flat Sn1-xPbxTe/Pb heterostructure by molecular beam epitaxy, and make the p-type Sn1-xPbxTe become n-type through changing the interface roughness. Using scanning tunnelling microscope, we find the Dirac points of Sn1-xPbxTe/Pb heterostructure are always above the FL due to the Fermi level pinning （FLP） induced by topological surface states at atomically flat interface. After increasing the interface roughness, the FLP effect is suppressed and then the Dirac points of p-type Sn1-xPbxTe can be tuned very close to or even below the FL. Our work provides a new method for tuning the FL of SnTe-type TCI which has potential application in novel topological superconductor device.

关键词：

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粉丝圈群的“算法想象”:中介、物质与情感

新闻界 2024年第1期 69-81,96页

作者：王仕勇陈超广西大学新闻与传播学院广西南宁530004 福州外语外贸学院福建福州350202

本文以作为平台算法“熟识者”的粉丝圈群生成的想象为考察切入点。研究发现,平台借由在套叠的界面中始终秉持对量化数据重要性的强调,以“动态量化”“鲜明标识”“可见性位置”的中介逻辑,在显现底层算法存在的同时传递着自身的价值... 详细信息

本文以作为平台算法“熟识者”的粉丝圈群生成的想象为考察切入点。研究发现,平台借由在套叠的界面中始终秉持对量化数据重要性的强调,以“动态量化”“鲜明标识”“可见性位置”的中介逻辑,在显现底层算法存在的同时传递着自身的价值取向。粉丝圈群面对不可见但可感的算法及由此造成的差异化情形迷思,基于官方技术文件理论,通过采取“输入-输出”实践尝试打开算法“黑箱”,逆向生成了对平台算法“流量-热度”“权重-位置”的物质化想象,以此更为高效地指导平台追星实践。我们认为,可将算法想象作为揭示个体能动性以及平台结构性力量的中介,但需注意,算法想象看似带领粉圈走向自由的美好愿景,却不自觉地触达了其自身的反面,即自我与算法共同合谋构建的确定性束缚中,那么,通过拥抱不确定性以探索主体的能动性不失为一条可行的路径。

关键词：网络圈群粉丝文化平台算法想象人技关系

基于多旋翼无人机视觉惯性里程计的设计与实现

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兵工自动化 2024年第2期43卷 89-92页

作者：廖士楠王伟王世勇中国兵器装备集团自动化研究所有限公司无人机事业部四川绵阳621000

针对GNSS信号受到干扰或在拒止环境下,多旋翼无人机的导航定位问题,设计一种多旋翼无人机视觉惯性里程计系统。介绍系统的总体设计方案、硬件选型与设计、软件系统搭建、通信协议规定以及算法设计思路。实验验证结果表明:该系统可以实... 详细信息

针对GNSS信号受到干扰或在拒止环境下,多旋翼无人机的导航定位问题,设计一种多旋翼无人机视觉惯性里程计系统。介绍系统的总体设计方案、硬件选型与设计、软件系统搭建、通信协议规定以及算法设计思路。实验验证结果表明:该系统可以实际运行在多旋翼无人机上,当GNSS信号不可用时,仍可向飞控实时提供多旋翼无人机当前可用位姿,为多旋翼无人机视觉辅助导航设计提供参考。

关键词：多旋翼无人机 GNSS拒止导航定位视觉惯性里程计

地铁车站给排水及消防水系统施工关键技术的研究

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流体测量与控制 2024年第2期5卷 68-70,77页

作者：王世永中铁十七局集团电气化工程有限公司山西太原030032

随着城市化进程的加快,城市地铁车站建设力度加大,其中给排水系统及消防水系统的施工质量与整体地铁车站的安全运行息息相关。因此需结合实际情况,对地铁车站给排水及消防水系统进行优化设计,强化施工关键技术的控制,保障整体系统的施... 详细信息

随着城市化进程的加快,城市地铁车站建设力度加大,其中给排水系统及消防水系统的施工质量与整体地铁车站的安全运行息息相关。因此需结合实际情况,对地铁车站给排水及消防水系统进行优化设计,强化施工关键技术的控制,保障整体系统的施工水平。本文对地铁车站给排水系统及消防系统施工关键技术进行分析,旨在进一步提高地铁车站排水效果,强化消防能力,以保障地铁车站的安全可靠性运行。

关键词：地铁车站给排水系统消防水系统施工关键技术

住房保障制度、流动人口家庭消费与社会融入——基于公租房准入条件的模糊断点回归分析

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金融研究 2024年第4期 169-187页

作者：孙伟增王诗勇王洪卫南京审计大学联合研究院南京211815 上海海关学院海关与公共管理学院上海200433 上海财经大学公共经济与管理学院上海200433

住房保障制度是国家解决困难群体住房问题、改善民生和促进社会和谐的重要制度设计。本文以公租房为例,采用基于公租房准入条件的模糊断点回归(Fuzzy RD),考察保障性住房对流动人口家庭消费、社会融入和购房需求的影响。研究发现:第一,... 详细信息

住房保障制度是国家解决困难群体住房问题、改善民生和促进社会和谐的重要制度设计。本文以公租房为例,采用基于公租房准入条件的模糊断点回归(Fuzzy RD),考察保障性住房对流动人口家庭消费、社会融入和购房需求的影响。研究发现:第一,公租房政策显著降低了受保障家庭的住房成本,提高了家庭的非住房消费,但对总支出和储蓄的影响不显著;第二,住房支出减少的正向“收入效应”和远离工作场所的被动“区位效应”,都会增加受保障家庭的非住房消费,其中“收入效应”的作用更明显;第三,公租房政策显著提高了受保障流动人口的社会融入感知和融入意愿,但并未增加其在流入地购房需求;第四,公租房政策对于低教育水平、年龄较大和已婚家庭的影响,主要是降低其住房成本,对于高教育水平、年轻和未婚劳动力,则具有显著的促消费效应和社会融入提升效应。本文的研究结论,对于深入理解住房保障制度的经济社会效应,以及优化保障性住房的资源配置,具有重要的理论和现实意义。

关键词：公租房家庭消费社会融入购房需求流动人口

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低秩聚类被动压缩鬼成像

光学精密工程 2024年第1期32卷 12-23页

作者：雷腾张义民马一哲丁学专吴滢跃王世勇中国科学院上海技术物理研究所上海200083 中国科学院大学北京100049 中国科学院红外探测与成像技术实验室上海200083

低采样率下的高质量鬼成像(GI)对于科学研究和实际应用具有重要意义,为了在低采样率条件下重建高质量图像,提出了一种高质量的被动式压缩鬼成像重构算法(PCGI-LRC)。基于图像的非局域相似块堆叠而成的矩阵具有低秩和稀疏奇异值的假设,... 详细信息

低采样率下的高质量鬼成像(GI)对于科学研究和实际应用具有重要意义,为了在低采样率条件下重建高质量图像,提出了一种高质量的被动式压缩鬼成像重构算法(PCGI-LRC)。基于图像的非局域相似块堆叠而成的矩阵具有低秩和稀疏奇异值的假设,从理论和实验上证明了一种对最小二乘问题与非局域相似块低秩近似问题进行联合迭代求解的方法,能够在低采样率(6.25%~50%)条件下实现高质量鬼成像。实验结果表明:与基于稀疏基约束的GI(GI-SBC)和基于全变分约束的GI(GI-TVC)相比,PCGI-LRC在峰值信噪比、结构相似性系数和视觉观测等方面均更优,在抑制重构噪声的同时保持了目标的细节信息,其中PSNR提升效果优于1.1 dB,SSIM提升效果优于0.04。

关键词：鬼成像图像重构图像压缩单像素成像

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关于电机振动频谱分析的故障研究

仪器仪表用户 2024年第8期31卷 30-32页

作者：王仕勇上海上电漕泾发电有限公司

本文全面分析了电机的故障频谱，通过具体测量与诊断电机振动并综合电机故障振动实例，论述了该法的有效性及适用性，如此更有利于保障诊断电机状态的可靠性。

关键词：电机振动频谱分析故障研究

基于MOOC平台开展海军舰艇军医口腔医学任职培训

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中华航海医学与高气压医学杂志 2024年第4期31卷 529-532页

作者：蔡齐徐晓刚全知怎王士勇海军军医大学第一附属医院口腔科上海200433 海军军医大学第三附属医院信息科上海200433

目的探讨基于MOOC平台对海军舰艇军医开展口腔医学任职培训的效果。方法将40名海军舰艇及岛礁基地非口腔专业军医及卫生士官随机分成2组,每组20人。教学内容为口腔黏膜病学(共2学时),对照组采用以教师讲授、学生听课为主的传统教学模式... 详细信息

目的探讨基于MOOC平台对海军舰艇军医开展口腔医学任职培训的效果。方法将40名海军舰艇及岛礁基地非口腔专业军医及卫生士官随机分成2组,每组20人。教学内容为口腔黏膜病学(共2学时),对照组采用以教师讲授、学生听课为主的传统教学模式,研究组通过MOOC平台进行线上教学,比较2组学员完成相应课程后的考核成绩,并通过问卷调查学员对不同教学方式学习效果的主观评价。结果研究组理论考试成绩[(84.22±3.36)分]优于对照组[(72.67±3.85)分],差异有统计学意义(P<0.001);且高分段人数的比例明显高于对照组,差异有统计学意义(P=0.005)。问卷调查结果表明,研究组对MOOC平台教学法“提高了自主学习能力和兴趣”以及“学习氛围轻松、学习时间灵活”的认可度高于对照组对传统教学模式的认可度,且差异有统计学意义(P<0.001)。结论基于MOOC平台教学方法可显著提高口腔医学的教学效果,提升非口腔专业舰艇军医对口腔黏膜病的学习自主性和学习质量,且教学方式灵活机动,值得在海军舰艇军医任职培训中推广应用。

关键词： MOOC平台教学效果口腔医学口腔黏膜病任职教育

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双模型策略在指甲病图像智能诊断中的应用

海军军医大学学报 2024年第8期45卷 981-989页

作者：陈军晓殷杰扈东营吴兆朱秀艳王士勇海军军医大学(第二军医大学)第三附属医院信息科上海200438 海军军医大学(第二军医大学)第二附属医院皮肤科上海200003

目的探索一种在小数据量条件下提高医学诊断神经网络模型准确率和泛化能力的方法,解决在指甲病图像计算机辅助诊断中由于训练数据量小而导致神经网络模型性能不佳的问题。方法提出融合实例分割与细粒度特征分类的双模型策略,采用第一届... 详细信息

目的探索一种在小数据量条件下提高医学诊断神经网络模型准确率和泛化能力的方法,解决在指甲病图像计算机辅助诊断中由于训练数据量小而导致神经网络模型性能不佳的问题。方法提出融合实例分割与细粒度特征分类的双模型策略,采用第一届全国数字健康创新应用大赛健康医疗大数据主题赛基于图像的指甲病智能诊断模型任务数据集训练基于双模型策略的神经网络模型,该任务数据集涵盖甲母痣、甲沟炎、银屑病甲、甲真菌病、甲下出血、甲黑线、甲周疣、甲黑素瘤8类指甲病,各类别不平衡。评估双模型策略的诊断性能,并与相同软、硬件训练条件下单模型策略[图像分类模型(ResNet50、Swin Transformer)和基于快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的目标检测模型]进行比较。结果纳入任务数据集包括甲母痣210例、甲沟炎186例、银屑病甲69例、甲真菌病203例、甲下出血149例、甲黑线71例、甲周疣93例、甲黑素瘤67例共1048例样本,其中90%的样本用于训练不同策略的模型,10%用于评估模型。基于ResNet50的图像分类模型的micro F1值为0.324,基于Swin Transformer的图像分类模型为0.381,基于Faster R-CNN的目标检测模型为0.572,基于双模型策略的Mask R-CNN+Swin Transformer模型为0.714。双模型策略预测各指甲病的准确度为甲母痣80.95%(17/21)、甲沟炎89.47%(17/19)、银屑病甲100.00%(7/7)、甲真菌病70.00%(14/20)、甲下出血73.33%(11/15)、甲黑线14.29%(1/7)、甲周疣55.56%(5/9)、甲黑素瘤42.86%(3/7)。双模型策略在该任务1000例测试集中的micro F1值为0.844。结论双模型策略可以有效结合功能不同的模型,更好地完成小数据量训练条件下的指甲病图像智能诊断任务。

关键词：指甲病智能诊断神经网络实例分割细粒度特征分类