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Ar-D_(2)O复合物在D_(2)O弯曲振动模附近的新振转子带

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物理学报 2023年第1期72卷 68-77页

作者：李响刘云朱天鑫段传喜华中师范大学物理科学与技术学院武汉430079

稀有气体原子和水分子组成的范德瓦耳斯复合物是研究水和其他原子分子之间相互作用的典型模型.本文利用中红外连续外腔量子级联激光器结合脉冲超声分子束吸收光谱技术,在D_(2)O弯曲振动带(v_(2)=1←0)附近测量了Ar-D_(2)O复合物4个新的... 详细信息

稀有气体原子和水分子组成的范德瓦耳斯复合物是研究水和其他原子分子之间相互作用的典型模型.本文利用中红外连续外腔量子级联激光器结合脉冲超声分子束吸收光谱技术,在D_(2)O弯曲振动带(v_(2)=1←0)附近测量了Ar-D_(2)O复合物4个新的振动转动子带.基于赝双原子分子有效哈密顿量,本文对测量到的振动转动谱线和前人报道的下能级所涉及的纯转动谱线进行了最小二乘法全局拟合,得到了包括振动子能级能量、转动常数和离心畸变常数等在内的精确的基态和激发态分子参数.Ar-D_(2)O的D_(2)O弯曲振动激发的振动带头被精确确定为1177.92144(32)cm^(-1),该值比D_(2)O单体的带头红移了约0.458 cm^(-1).将从实验得到的振动子能级能量与基于四维势能面的理论计算结果进行了比较,检验了理论计算方法的精度.

关键词：分子间相互作用水复合物振动转动光谱

一种单输入控制器下的忆阻混沌同步电路设计与实现

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电子与信息学报 2022年第1期44卷 400-407页

作者：瞿少成陈尧罗静赵亮刘艺华中师范大学物理科学与技术学院武汉430079

该文提出一种在单输入控制器下基于忆阻器的混沌同步模拟电路设计及其实现方法,并将它应用于基于忆阻混沌同步的保密通信。首先,基于混沌同步理论,构建了混沌同步系统及保密通信模型,并设计实现了一种4阶压控忆阻混沌电路和混沌加密解... 详细信息

该文提出一种在单输入控制器下基于忆阻器的混沌同步模拟电路设计及其实现方法,并将它应用于基于忆阻混沌同步的保密通信。首先,基于混沌同步理论,构建了混沌同步系统及保密通信模型,并设计实现了一种4阶压控忆阻混沌电路和混沌加密解密电路。其次,将所设计的忆阻混沌电路作为混沌驱动和响应电路,根据它们的误差系统设计了一种单输入混沌同步控制器,并将其实现于忆阻混沌同步电路当中。最后,完成了基于忆阻混沌同步的保密通信电路实验。实验结果表明,所设计忆阻混沌同步电路结构简单、操作方便、波形良好,在单输入控制器下电路能够快速同步并保持稳定,且在保密通信实验中信号还原度高、受损程度小、抗破译能力强,具有一定的理论意义与潜在的实用价值。

关键词：混沌同步电路忆阻器控制器保密通信

RHIC能区夸克物质性质和QCD相结构的实验研究

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中国科学:物理学、力学、天文学 2023年第9期53卷 23-36页

作者：刘峰罗晓峰施梳苏王亚平华中师范大学物理科学与技术学院武汉430079

本文讨论了RHIC-STAR相对论重离子碰撞实验近年来重要的结果.主要包括高能重离子碰撞中夸克物质的集体运动性质和能量扫描实验中各阶集体流的研究,守恒荷的高阶矩与强相互作用相变临界点的探索,以及重味、奇异粒子和轻核产生的测量.我... 详细信息

本文讨论了RHIC-STAR相对论重离子碰撞实验近年来重要的结果.主要包括高能重离子碰撞中夸克物质的集体运动性质和能量扫描实验中各阶集体流的研究,守恒荷的高阶矩与强相互作用相变临界点的探索,以及重味、奇异粒子和轻核产生的测量.我们发现STAR实验最高能量的重离子碰撞中形成了热化的夸克物质,多个信号表明当碰撞能量低于39 GeV之时,可能进入了强相互作用相图的临界区.最后对未来重离子碰撞实验的运行计划和研究重点做了展望.

关键词：相对论重离子碰撞强相互作用相结构高阶矩集体流硬探针

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基于帧间跨越光流的视频超分辨重建网络

计算机应用 2023年

作者：刘扬刘蓉方可张心月王光旭华中师范大学物理科学与技术学院

当前的视频超分辨率(VSR)算法在处理运动幅度较大的复杂场景时，在处理长序列时无法充分利用不同距离的帧间信息，导致难以精确地恢复遮挡、边界和多细节区域。为解决上述问题，提出一种基于帧间跨越光流机制的视频超分辨模型。首先，... 详细信息

当前的视频超分辨率(VSR)算法在处理运动幅度较大的复杂场景时，在处理长序列时无法充分利用不同距离的帧间信息，导致难以精确地恢复遮挡、边界和多细节区域。为解决上述问题，提出一种基于帧间跨越光流机制的视频超分辨模型。首先，通过多层残差块提取低分辨率视频帧(LR)的浅层特征；其次，通过金字塔光流结构以不同时间长度的跨越式光流对视频帧进行运动估计和运动补偿，并通过多层连接的密集残差块(RDB)对帧间信息进行深层特征提取与矫正；最后，将浅层特征与深层特征融合，并通过上采样得到高分辨率视频帧。在REDS4公开数据集上的实验结果表明，所提模型与经典的基于非动作补偿的动态上采样滤波器视频超分辨模型（DUF-VSR）相比，峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）分别提升了1.07dB和0.06。验证了所提模型可有效提高视频图像重建的质量。

关键词：视频超分辨率算法光流运动补偿密集残差块深层特征

面向城区的基于图去噪的小区级RSRP估计方法

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计算机应用 2023年

作者：郑毅廖存燚张天倩王骥刘守印华中师范大学物理科学与技术学院

移动通信系统网络的规划、部署和优化都不同程度依赖于参考信号接收功率（Reference Signal Receiving Power,RSRP）估计的准确性。传统上，基站覆盖小区内某信号接收点的RSRP可由对应的无线传播模型估计。在城市环境中，不同小区的无... 详细信息

移动通信系统网络的规划、部署和优化都不同程度依赖于参考信号接收功率（Reference Signal Receiving Power,RSRP）估计的准确性。传统上，基站覆盖小区内某信号接收点的RSRP可由对应的无线传播模型估计。在城市环境中，不同小区的无线传播模型需要使用大量RSRP实测数据校正。由于不同小区环境存在差异，经过校正后的模型只适用于对应小区，且小区内的RSRP估计精度低。针对上述问题，将RSRP估计问题转化为图像去噪问题，并通过图像处理与深度学习技术得到小区级无线传播模型，不仅能实现小区整体的RSRP估计，且能适用于相似环境小区。首先，通过随机森林回归器逐点预测每个接收点的RSRP，得到整个小区的RSRP估计图；然后，将RSRP估计图和实测RSRP分布图之间的损失视为RSRP噪声图，提出了基于条件生成对抗网络的图去噪RSRP估计方法，通过电子环境地图反映小区的环境信息，有效地降低不同小区的RSRP噪声图。实验结果表明，在无实测数据的跨小区RSRP预测场景下，所提方法预测RSRP的根均方误差为6.77 dBm，相较于基于卷积神经网络的RSRP估计方法 EFsNet下降2.55 dBm；在同小区RSRP预测场景下，相较于EfsNet，模型参数量减小80.3%。

关键词：条件生成对抗网络机器学习参考信号接收功率无线传播模型图去噪

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结合重构和图预测的多元时序异常检测框架

计算机工程与应用 2023年

作者：吴彦文谭溪晨葛迪韩园熊栩捷陈宇迪华中师范大学物理科学与技术学院

高维时序异常检测一直是智能系统安全领域的重要挑战，主流解决方案通常使用基于数据降维的重构方法和基于时序建模的预测方法，但这些方法没有结合特征间相互影响和特征内时间关联进行学习，且大多使用点估计方法进行预测或重构，从而... 详细信息

高维时序异常检测一直是智能系统安全领域的重要挑战，主流解决方案通常使用基于数据降维的重构方法和基于时序建模的预测方法，但这些方法没有结合特征间相互影响和特征内时间关联进行学习，且大多使用点估计方法进行预测或重构，从而影响了异常检测的准确性。本文结合预测和重构的优点，考虑序列的整体分布，提出了一种新颖的端到端异常检测框架。首先，设计改进的变分自动编码器重构模块，以学习原始时序数据中的特征内时间关联，同时得到编码后的低维表示。其次，设计估计高斯分布的图神经网络预测模块，结合重构模块的低维表示和原始输入进行图结构学习，以捕捉特征间的结构依赖。最后，模型采用异常评分模块联合重构和预测模块的损失，在考虑序列整体分布的基础上进行时空联合表征。为验证所提出模型的性能，本文在三个工业数据集上对模型进行了对比实验，与基线模型相比，所提出的模型在F1性能指标上表现良好。

关键词：多元时序数据图神经网络自编码器异常检测

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基于多重注意力机制的中文医疗实体识别

计算机工程 2023年第6期49卷 314-320页

作者：陈明刘蓉张晔华中师范大学物理科学与技术学院武汉430079

医疗实体识别是从医疗文本中识别疾病、症状、药物等多种类型的医疗实体,能够为知识图谱、智慧医疗等下游任务的发展提供支持。针对现有命名实体识别模型提取语义特征较单一、对医疗文本语义理解能力不足的问题,提出一种基于多重注意力... 详细信息

医疗实体识别是从医疗文本中识别疾病、症状、药物等多种类型的医疗实体,能够为知识图谱、智慧医疗等下游任务的发展提供支持。针对现有命名实体识别模型提取语义特征较单一、对医疗文本语义理解能力不足的问题,提出一种基于多重注意力机制的神经网络模型MANM。为捕获文本中更丰富的语义特征,在模型输入中引入医疗词汇先验知识,通过自注意力机制获取医疗文本的全局语义特征,并利用双线性注意力机制获取词汇和字符层面的潜在语义特征,得到包含字词间依赖关系的特征向量。为提高模型的上下文信息捕捉能力,采用改进的长短时记忆网络提取文本时序特征,同时设计多头自注意力机制获取词语间隐含的关联语义特征。最后融合上述多层次语义特征,利用条件随机场进行实体识别。在公开数据集CMeEE、CCKS2019、CCKS2020上进行对比实验,实验结果表明,MANM模型在3个数据集上的F1值分别达到64.29%、86.12%、90.32%,验证了所提方法在医疗实体识别中的有效性。

关键词：命名实体识别医疗文本注意力机制长短时记忆网络语义特征

Ar-DO复合物在DO弯曲振动模附近的新振转子带

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物理学报 2022年

作者：李响刘云朱天鑫段传喜华中师范大学物理科学与技术学院

稀有气体原子和水分子组成的范德瓦尔斯复合物是研究水和其它原子分子之间相互作用的典型模型。本文利用中红外连续外腔量子级联激光器结合脉冲超声分子束吸收光谱技术，在DO弯曲振动带(v= 1←0)附近测量了Ar-DO复合物四个新的振动转动...

稀有气体原子和水分子组成的范德瓦尔斯复合物是研究水和其它原子分子之间相互作用的典型模型。本文利用中红外连续外腔量子级联激光器结合脉冲超声分子束吸收光谱技术，在DO弯曲振动带(v= 1←0)附近测量了Ar-DO复合物四个新的振动转动子带。基于赝双原子分子有效哈密顿量，本文对测量到的振动转动谱线和前人报道的下能级所涉及的纯转动谱线进行了最小二乘法全局拟合，得到了包括振动子能级能量、转动常数和离心畸变常数等在内的精确的基态和激发态分子参数。Ar-DO的DO弯曲振动激发的振动带头被精确确定为1177.92144 (32) cm，该值比DO单体的带头红移了约0.458 cm。将从实验得到的振动子能级能量与基于四维势能面的理论计算结果进行了比较，检验了理论计算方法的精度。

关键词：

深度双分辨率融合多尺度的实时服装分割算法研究

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激光杂志 2024年

作者：李虎啸陈绪君田春欣华中师范大学物理科学与技术学院

针对当前基于服装分割的实时语义分割算法（如Deeplab系列、ERFNet系列、BiseNet等）对服装边缘分割细节特征不足、分割精度差、推理速度慢等问题，提出了一种深度双分辨率融合多尺度的实时语义分割算法MDRNet。为提升服装图像特征的学... 详细信息

针对当前基于服装分割的实时语义分割算法（如Deeplab系列、ERFNet系列、BiseNet等）对服装边缘分割细节特征不足、分割精度差、推理速度慢等问题，提出了一种深度双分辨率融合多尺度的实时语义分割算法MDRNet。为提升服装图像特征的学习能力，采用双分辨率特征网络同时提取高分辨率与低分辨特征，通过双边融合模块将不同分辨率特征进行多次融合，改进了高分辨率网络的深监督输出结构，并添加跨空间多尺度注意力模块捕捉跨空间的特征信息，最后将上下文提取模块DAPPM改为并行模块PAPPM，在提升准确率的同时，可有效减少参数量和计算复杂度并有效提升了FPS。实验结果表明，MDRNet在服装分割DeepFashion-MultiModal数据集上相对于DeeplabV3+、BiseNetv2等算法平均交并比分别提升9.2%、8.1%，为语义分割在服装上的应用提供了更好的技术解决方案。

关键词：深度双分辨率实时语义分割跨空间多尺度深监督上下文提取模块