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高效率时间复用Duan-Lukin-Cirac-Zoller存储方案的实验研究

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物理学报 2024年第18期73卷 16-23页

作者：温亚飞庄园园王志强高士回太原师范学院物理系晋中030619 太原师范学院计算机科学与技术学院晋中030619 太原师范学院计算物理与应用物理研究所晋中030619

大规模广域量子网络的构建需要在量子节点之间进行纠缠交换及量子中继等过程,基于自发拉曼散射过程在冷原子中制备空间复用、时间复用以及多模式复用的光与原子纠缠界面为实现量子中继提供有效技术途径,其中读出效率的高低具有至关重要... 详细信息

大规模广域量子网络的构建需要在量子节点之间进行纠缠交换及量子中继等过程,基于自发拉曼散射过程在冷原子中制备空间复用、时间复用以及多模式复用的光与原子纠缠界面为实现量子中继提供有效技术途径,其中读出效率的高低具有至关重要的作用.通过设计可扩展型脉冲光制备技术及能级的合理选择,本文构建了具有高效率的六路时间复用的光与原子纠缠源.实现纠缠源纠缠产生概率5.83倍的增强,同时读出效率约38%,对应Bell参数约为2.35.本研究成果为长距离量子通信及广域大规模量子网络构建提供有效资源及技术支撑.

关键词：高效率时间复用存储能级跃迁选择脉冲光制备技术

基于三维荧光光谱结合2D-LDA的食用油掺假鉴别研究

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光谱学与光谱分析 2024年第11期44卷 3179-3185页

作者：姜海洋崔耀耀贾彦国谌志鹏燕山大学信息科学与工程学院计算机科学与工程系唐山师范学院计算机科学技术系石家庄学院机电学院

食用油掺假行为严重威胁消费者的身体健康并扰乱社会市场秩序。研究有效的食用油掺假鉴别方法对于构建安全、可靠的食品供应链和提升消费者福祉具有重要意义。以食用油中的香油为例开展食用油掺假鉴别方法研究。通过芝麻香精与玉米油、... 详细信息

食用油掺假行为严重威胁消费者的身体健康并扰乱社会市场秩序。研究有效的食用油掺假鉴别方法对于构建安全、可靠的食品供应链和提升消费者福祉具有重要意义。以食用油中的香油为例开展食用油掺假鉴别方法研究。通过芝麻香精与玉米油、大豆油以及菜籽油三种食用油配制了3类掺假香油；使用FLS920稳态荧光光谱仪采集了这3类掺假香油以及不同品牌香油共计45个实验样本的三维荧光光谱数据；基于2D-LDA方法提取了实验样本的二维特征，并以此为依据采用最近邻分类原理实现了掺假食用油的准确鉴别。将所述方法与平行因子结合非线性判别分析(PARAFAC-QDA)、多维偏最小二乘——判别分析(NPLS-DA)两种方法进行了对比。结果表明，2D-LDA方法能够有效提取掺假香油的二维特征。这些特征能够使不同类别的实验样本在投影子空间中实现最大程度分离；同时可使相同类别的实验样本在子空间中尽可能地紧密聚集，进而使得样本在低维子空间中具有更好的可分性，从而获得了100%的鉴别准确率。而PARAFAC-QDA和NPLS-DA两种方法仅分别获得了85%和95%的鉴别准确率。2D-LDA方法相比于这两种方法在食用油掺假鉴别特别是现场快速检测的实际应用中更具优势和潜力，其鉴别过程与结果更加简捷和精确。研究为现场食品安全监管提供了一种高效可行的新方案。

关键词：食用油三维荧光光谱二维线性判别分析(2D-LDA) 掺假鉴别

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具有三种否定的模糊推理算法及应用

重庆大学学报 2024年第2期47卷 32-39页

作者：吴晓刚兴义民族师范学院信息技术学院贵州兴义562400 同济大学计算机科学与技术系上海201804

模糊推理中,合成规则推理方法(compositional rule of inference, CRI)与基于贴近度的方法(similarity based approximate reasoning,SAR)都是建立在只有一种否定的经典模糊集上。针对广义模糊集GFScom(generalized fuzzy sets with contradictory, opposite and medium negation)具有三种否定(矛盾否定、对立否定、中介否定)的特点,对模糊推理方法 CRI的蕴含算子作了扩展。提出了具有三种否定的GFScom贴近度定义和公式,得到模糊近似推理的一种新的计算形式GSAR方法,证明了GSAR该方法具有FMP(fuzzy modus ponens)还原性。通过应用实例对比,模糊推理GSAR的新方法不仅克服了CRI方法在建立模糊关系矩阵具有主观性和随意性的不足,而且客观有效地反映了模糊推理中的3种否定信息,丰富了模糊推理的形式。

关键词：广义模糊集三种否定贴近度模糊推理

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近红外电介质聚焦超表面透镜的设计与研究

激光杂志 2024年

作者：李耀东白晶王进孟腾飞李江丹司珂军王莉太原师范学院计算机科学与技术学院太原师范学院物理系

超表面是一种通过设计单元散射体结构，可以实现灵活操控波前的人工设计超材料。本文设计了基于几何相位的Si椭圆纳米柱六边形阵列超表面透镜，通过时域有限差分法计算了纳米柱结构产生的相移并优化了其结构单元参数，选用L=600nm、W=24... 详细信息

超表面是一种通过设计单元散射体结构，可以实现灵活操控波前的人工设计超材料。本文设计了基于几何相位的Si椭圆纳米柱六边形阵列超表面透镜，通过时域有限差分法计算了纳米柱结构产生的相移并优化了其结构单元参数，选用L=600nm、W=240nm和H=955nm结构单元构成的超表面透镜实现了近红外波段1350nm波长处圆偏振光的聚焦。该透镜数值孔径为0.9，聚焦光斑对称分布。聚焦光场强度曲线的半峰全宽(FWHM)值为802nm，接近理论衍射极限。最后详细讨论了不同纳米柱高度H、设计焦距f和入射光波长λ对超表面透镜聚焦光场特性的影响。以超表面透镜为代表的超表面光学元件将极大拓宽微光学和集成光学的应用领域，推动光学系统在小型化和性能优化方面的发展。

关键词：超表面 Pancharatnam-Berry相位波前操作圆偏振光聚焦

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面向CPS时空规则验证制导的安全强化学习

计算机科学与探索 2024年

作者：印婵祝义王金永陈小颖郝国生江苏师范大学计算机科学与技术学院徐州工程学院信息工程学院南京大学计算机科学与技术系

深度强化学习是目前信息物理融合系统（Cyber Physical System， CPS）决策中常用的一种方法。然而，当面对未知环境和复杂任务时，基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题，提... 详细信息

深度强化学习是目前信息物理融合系统（Cyber Physical System， CPS）决策中常用的一种方法。然而，当面对未知环境和复杂任务时，基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题，提出了一种形式化时空规则验证制导的安全强化学习方法。首先，提出了时空规则通信顺序进程(Combination-Space Rule Timed Communicating Sequential Process， CSR-TCSP)对系统进行建模，并结合时空规约语言(Spatio-Temporal Speci?cation Language， STSL)和模型检测工具FDR(Failure Divergence Refinement)对进程代数模型进行验证。其次，利用系统环境模型形式化奖励状态机的结构，提出了时空规则奖励状态机(Spatio-Temporal Rule Reward Machine， STR-RM)以指导强化学习中奖励函数的设置。此外，为了监测系统的运行并确保输出决策的安全性，设计了一个监控器及安全动作决策算法以获得更安全的状态行为策略。最后，通过一个自动驾驶系统中的避障与变道超车实例，证明本文所提方法的有效性。

关键词：信息物理融合系统形式化方法进程代数安全强化学习自动驾驶

BWSS:结合可疑集合簇计算极小碰集的Boolean算法

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软件学报 2024年

作者：赵相福黄森魏霞童向荣欧阳丹彤张立明烟台大学计算机与控制工程学院浙江师范大学计算机系吉林大学计算机科学与技术学院

在基于模型的诊断领域中,因为极小冲突集的极小碰集即为待诊断设备的候选诊断,所以计算极小碰集是候选诊断的一个关键步骤.其中,极小碰集是一个NP-hard约束求解问题,随着问题规模增大,求解难度成指数级增长. Boolean算法是计算极小碰集... 详细信息

在基于模型的诊断领域中,因为极小冲突集的极小碰集即为待诊断设备的候选诊断,所以计算极小碰集是候选诊断的一个关键步骤.其中,极小碰集是一个NP-hard约束求解问题,随着问题规模增大,求解难度成指数级增长. Boolean算法是计算极小碰集的经典算法,然在求解过程中,解集的极小化却占据运算的绝大部分时间.为解决该问题并提升计算效率,本文提出了结合可疑集合簇计算极小碰集的BWSS算法,通过深度分析Boolean算法生成树规则,找到使候选解成为超集的集合,在向根节点扩展元素时,如果候选解与可疑集合簇中至少一个集合交集为空,那么该解为极小候选解,否则删除该解,通过递归的策略保证算法结束时产生且仅产生所有极小碰集.除此之外,每个候选解在极小化时,至少存在m(m≥1)个元素甚至整个解无需极小化.理论上, BWSS算法的复杂度要远低于Boolean算法.通过随机数据及大量基准电路数据,实验结果表明本文所提算法与目前最先进的几种算法相比,运行时间减少了几个数量级.

关键词：基于模型诊断极小碰集 Boolean算法候选解冲突集

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基于因果干预的无偏面部动作单元识别

电子学报 2024年第10期 3312-3321页

作者：邵志文陈必宽祝汉城周勇姚睿马利庄中国矿业大学计算机科学与技术学院矿山数字化教育部工程研究中心上海交通大学计算机科学与工程系华东师范大学计算机科学与技术学院

面部动作单元（Action Unit,AU）识别是计算机视觉与情感计算领域的热点课题. AU识别属于多标签二分类任务，目前面临着标签不均衡等挑战.现有的主流算法利用AU之间的关联，通过调整采样率和AU的权重来进行标签重均衡化.然而，这些方法... 详细信息

面部动作单元（Action Unit,AU）识别是计算机视觉与情感计算领域的热点课题. AU识别属于多标签二分类任务，目前面临着标签不均衡等挑战.现有的主流算法利用AU之间的关联，通过调整采样率和AU的权重来进行标签重均衡化.然而，这些方法仅仅使模型预测时从偏向出现频率高的标签转为偏向出现频率低的标签，并未解决偏置问题.根据出现频率的高低可将AU划分为头类和尾类，公平对待每一类是实现AU无偏识别的关键.本文引入因果推理理论，提出基于因果干预的无偏化方法（Causal Intervention for Unbiased facial action unit recognition,CIU），以解决多AU间不均衡的问题.通过调整不平衡域和平衡但不可见域上的经验风险实现模型的无偏性.大量实验结果表明，本方法在基准数据集BP4D、DISFA上超越已有的方法，其中在DISFA上超越当前最先进方法1.1%，且可以学习到无偏的特征表示.

关键词：因果推理无偏性面部动作单元识别多标签二分类标签不均衡经验风险

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基于因果干预的无偏面部动作单元识别

电子学报 2024年

关键词：因果推理无偏性面部动作单元识别多标签二分类标签不均衡经验风险

基于双生成器生成对抗网络的壁画图像虚拟修复方法

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国外电子测量技术 2024年第7期43卷 191-200页

作者：杨卓林曹建芳张英俊彭存赫太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024 忻州师范学院计算机系忻州034000

针对现有的基于生成对抗网络的壁画修复方法,其生成样本缺乏多样性,容易造成大规模特征丢失等问题。提出一种基于双生成器生成对抗网络(BGGAN)的壁画图像虚拟修复方法。首先,从两个随机方向进行样本生成,保证了生成样本的多样性。其次,... 详细信息

针对现有的基于生成对抗网络的壁画修复方法,其生成样本缺乏多样性,容易造成大规模特征丢失等问题。提出一种基于双生成器生成对抗网络(BGGAN)的壁画图像虚拟修复方法。首先,从两个随机方向进行样本生成,保证了生成样本的多样性。其次,对Dilate U-Net Kares生成器模型,改进下采样阶段的膨胀卷积扩张率,取消池化操作。最后,设计损失函数,将均方误差(MSE)损失与对抗损失相结合,通过λG约束生成样本的特征梯度。在所收集壁画数据集上进行修复测试,测试结果与多种图像修复方法对比。结果表明,所提算法获得的图像修复结果细节更清晰。修复后图像的峰值信噪比(PSNR)相较对比模型平均提高了约1.12 dB,结构相似度(SSIM)平均提高了约0.047。

关键词：图像处理壁画虚拟修复生成对抗网络 U-Net