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基于硬件损伤与离散相移的IRS辅助MU-MISO通信系统鲁棒能效优化算法

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电子学报 2024年第6期52卷 1832-1841页

作者：熊迎香徐勇军陈前斌黄崇文重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 浙江大学信息与电子工程学院浙江杭州310027

针对现有工作仅考虑理想信道状态信息(Channel State Information,CSI)与硬件调控能力导致在实际系统中用户传输中断过高的问题,该文综合考虑不完美CSI、有限相移调控、硬件损伤的影响,提出了一种基于智能反射面(Intelligent Reflecting... 详细信息

针对现有工作仅考虑理想信道状态信息(Channel State Information,CSI)与硬件调控能力导致在实际系统中用户传输中断过高的问题,该文综合考虑不完美CSI、有限相移调控、硬件损伤的影响,提出了一种基于智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助的鲁棒能效优化算法.考虑基站最大发射功率与IRS离散相移约束及差异化用户传输速率需求,基于高斯CSI误差模型和加性硬件损伤模型,将基站主动波束成形与IRS被动相移优化问题建模为含不确定性参数的多变量耦合能效最大化问题.考虑波束向量与相移矩阵的耦合性,利用交替优化策略将原问题转化为主动波束子问题和离散相移子问题.利用伯恩斯坦不等式、丁克尔巴赫方法及连续凸近似将波束子问题转化为凸优化问题求解;基于求解的主动波束向量,利用罚函数法和投影定理求解离散相移子问题.仿真结果表明,与传统非鲁棒算法相比,所提算法能效性能提升15.8%,平均中断概率间隙达86.7%.

关键词：智能反射面能效优化鲁棒性

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非互易拓扑光子学

物理学报 2024年第6期73卷 1-15页

作者：王子尧陈福家郗翔高振杨怡豪南方科技大学电子与电气工程系深圳518055 浙江大学量子信息交叉中心浙江大学杭州国际科创中心浙江大学极端光学技术与仪器全国重点实验室杭州310027 南方科技大学光纤光缆先进制造与应用技术全国重点实验室深圳518055

拓扑光子学的提出与发展为从根本物理原理上解决传统光学器件易受干扰的问题提供了新思路,基于拓扑保护的新型鲁棒光场调控极大地提高了光学器件的传输效率和稳健性.其中,基于时间反演对称性破缺的非互易拓扑光子学及其手性拓扑态是拓... 详细信息

拓扑光子学的提出与发展为从根本物理原理上解决传统光学器件易受干扰的问题提供了新思路,基于拓扑保护的新型鲁棒光场调控极大地提高了光学器件的传输效率和稳健性.其中,基于时间反演对称性破缺的非互易拓扑光子学及其手性拓扑态是拓扑光子学的重要分支,其拓扑特性由非零陈数或陈矢量表征,表现出超越互易拓扑光子学的严格拓扑保护鲁棒性.本综述将重点介绍非互易拓扑光子学在探索新奇物理现象(手性/反手性边界态、反常非互易拓扑边界态、三维光学陈绝缘体、磁性外尔光子晶体等)和构建非互易鲁棒拓扑光学器件(单向光波导、宽带慢光延迟线、任意形状拓扑激光器、大轨道角动量相干光源等)等方面取得的显著成果.最后对非互易拓扑光子学的发展现状、潜在挑战以及可能取得的突破进行了展望.

关键词：拓扑光子学非互易拓扑光子学光学陈绝缘体非互易拓扑器件

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融合注意力的异构信息网络嵌入学习综述

计算机科学与探索 2024年

作者：屠佳琪张华常晓洁王佶袁书宏浙江大学信息技术中心

近年来，图嵌入学习已成为信息网络分析领域最常用的技术之一，其将网络对象嵌入到低维稠密向量空间的同时保留原始网络结构和内容特征并应用于对象分类、聚类及链接预测等下游任务，已在学术界取得显著成效。然而许多现实网络是由多种... 详细信息

近年来，图嵌入学习已成为信息网络分析领域最常用的技术之一，其将网络对象嵌入到低维稠密向量空间的同时保留原始网络结构和内容特征并应用于对象分类、聚类及链接预测等下游任务，已在学术界取得显著成效。然而许多现实网络是由多种类型对象、对象之间的关系以及对象丰富内容特征所组成的异构信息网络（heterogeneous information network，HIN）。由于异构信息网络的内容异构性、结构异构性与语义异构性，因此无法将传统图嵌入学习直接应用于异构信息网络。为了学习更有效的嵌入表达，研究者开始关心如何将注意力机制融入到异构信息网络嵌入学习中，用以区分不同内容信息、结构信息和语义信息对嵌入表达的影响程度。故对现有融合注意力的异构信息网络嵌入模型进行综述，首先全面回顾异构信息网络嵌入在过去五年的研究历程，并总结概括出一种通用的融合模型框架；其次根据注意力融合方式对现有工作进行分类，并详细阐述代表性模型；然后介绍常用的数据集、基准平台工具和评测指标；最后总结和探讨异构信息网络嵌入学习未来的研究方向。

关键词：异构信息网络图嵌入学习注意力机制元路径图神经网络

基于状态空间法的平面圆弧曲梁面外动力学分析

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工程力学 2024年第S1期41卷 89-97页

作者：刘兴喜姚媛徐荣桥浙江理工大学土木工程系浙江杭州310018 浙江理工大学图书馆浙江杭州310018 浙江大学土木工程系浙江杭州310058

该文通过选择广义位移和与其对偶的广义力作为状态变量,建立了平面圆弧曲梁面外动力学问题的状态方程列式,并求解了工程中常见的四种边界条件下圆弧曲梁面外自由振动的频率和模态。利用状态空间列式和辛内积的概念,建立了振动模态关于... 详细信息

该文通过选择广义位移和与其对偶的广义力作为状态变量,建立了平面圆弧曲梁面外动力学问题的状态方程列式,并求解了工程中常见的四种边界条件下圆弧曲梁面外自由振动的频率和模态。利用状态空间列式和辛内积的概念,建立了振动模态关于质量和旋转惯量以及关于刚度的正交关系式。基于建立的振动模态关于质量和旋转惯量的正交关系式,运用模态叠加法得到了非齐次状态方程即面外强迫振动控制方程的解析解,并具体考察了竖向移动荷载作用下圆弧曲梁的动力响应。给出了数值算例,并与已有结果进行了比较,验证了该文方法在进行圆弧曲梁面外自由振动和强迫振动分析时的准确性和可靠性。

关键词：平面圆弧曲梁面外自由振动面外强迫振动状态空间法辛内积模态正交性模态叠加法

PCB中耐高温有机可焊保护剂成膜机理及性能研究

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电子科技大学学报 2024年第4期53卷 487-494页

作者：王跃峰姜其畅马紫微贾明理苏振孙慧霞运城学院物理与电子工程系运城044000 山西省光电信息科学与技术实验室运城044000

印制电路板铜焊盘表面生成耐高温有机可焊保护剂(HT-OSP)膜是克服无铅高温回流焊工艺并获得良好焊点的关键。选用2-[(2,4-二氯苯基)甲基]-1H-苯并咪唑(C_(14)H_(10)Cl_(2)N_(2))作为成膜剂,在铜层表面生成了HT-OSP膜。理论计算结合对比... 详细信息

印制电路板铜焊盘表面生成耐高温有机可焊保护剂(HT-OSP)膜是克服无铅高温回流焊工艺并获得良好焊点的关键。选用2-[(2,4-二氯苯基)甲基]-1H-苯并咪唑(C_(14)H_(10)Cl_(2)N_(2))作为成膜剂,在铜层表面生成了HT-OSP膜。理论计算结合对比实验,研究C_(14)H_(10)Cl_(2)N_(2)分子与Cu原子反应生成HT-OSP膜机理。基于量子化学密度泛函理论,模拟C_(14)H_(10)Cl_(2)N_(2)分子与Cu^(+)之间的络合反应;利用红外光谱对HT-OSP膜中的特征官能团进行表征;借助X射线光电子能谱测试HT-OSP膜中Cu元素的化合价;设计对比实验分析Cu^(2+)对生成HT-OSP膜的影响。结果表明:HT-OSP膜生成机理是C_(14)H_(10)Cl_(2)N_(2)分子与Cu原子发生反应生成HT-OSP膜并沉积在铜层表面,Cu^(2+)通过络合反应促进HT-OSP膜生长。另外,HT-OSP膜的分解温度高达531℃,HT-OSP膜保护的铜层放置在自然环境中180天没有被氧化,证明HT-OSP膜具有优异的耐热性和抗氧化性。

关键词：表面处理技术耐高温有机可焊保护剂成膜机理密度泛函理论印制电路板

结合改进算术优化算法与小波神经网络的网络流量预测模型

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传感技术学报 2024年第8期37卷 1350-1361页

作者：应鑫迪厉晓华浙江大学信息技术中心浙江杭州310058

网络流量具有非线性、复杂性特征,传统方法预测精度较低。为此,提出结合改进算术优化算法IAOA与小波神经网络WNN的网络流量预测模型。利用IAOA算法对小波神经网络关键参数初值调优,有效解决常规调参易陷入局部最优的缺陷,提高学习精度... 详细信息

网络流量具有非线性、复杂性特征,传统方法预测精度较低。为此,提出结合改进算术优化算法IAOA与小波神经网络WNN的网络流量预测模型。利用IAOA算法对小波神经网络关键参数初值调优,有效解决常规调参易陷入局部最优的缺陷,提高学习精度和收敛速度。对标准算术优化算法进行改进,设计拉丁超立方抽样法进行种群初始化,提高种群多样性;利用余弦函数对AOA的数学优化器非线性更新,均衡算法全局搜索与局部开发;引入针对最优解的高斯变异机制,避免算法陷入局部最优。利用十个基准函数对IAOA算法进行数值仿真,证实算法能够提高搜索精度和收敛速度。而网络流量预测实验结果表明,提出的预测模型具有更高的精确度,预测性能更加稳定,能够满足网络流量预测的高精度和实时性要求。

关键词：小波神经网络算术优化算法拉丁超立方抽样高斯分布网络流量预测

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小样本语义分割研究现状与分析

计算机学报 2024年第10期47卷 2417-2451页

作者：陈善娟于云龙李英明浙江大学信息与电子工程学院杭州310058

传统语义分割任务通常是数据驱动的,需要大规模密集标注样本训练,并且不能泛化到新类,因此在实际应用中受到很大限制.为了缓解传统语义分割中数据匮乏和泛化能力差的问题,人们提出小样本语义分割任务,在未见类别仅提供少量密集标注样本... 详细信息

传统语义分割任务通常是数据驱动的,需要大规模密集标注样本训练,并且不能泛化到新类,因此在实际应用中受到很大限制.为了缓解传统语义分割中数据匮乏和泛化能力差的问题,人们提出小样本语义分割任务,在未见类别仅提供少量密集标注样本的情况下实现新类分割,在医疗图像分割、自动驾驶等应用领域扮演着重要的角色,已成为计算机视觉领域的重要研究方向之一.本文从基础知识、模型算法和拓展应用等方面对自然图像领域的小样本语义分割研究展开调查,具体包含以下内容:(1)介绍了小样本语义分割的背景知识,包括它的由来、核心思想、概念知识、存在挑战、数据集和性能评价指标;(2)详细分析和比较当前小样本语义分割算法,根据推理过程中是否存在梯度回传将其分为基于优化和基于度量学习的方法,并归纳了其发展现状和不同算法的优缺点;(3)介绍了小样本语义分割与其他技术融合的任务,包括小样本实例分割、广义小样本分割、增量小样本分割、弱监督小样本分割及跨域小样本分割;(4)讨论了小样本语义分割任务仍存在的问题和未来展望.

关键词：小样本学习图像语义分割元学习迁移学习深度学习

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一种细胞荧光显微图像饱和伪影修复算法

东北大学学报（自然科学版） 2024年第7期45卷 921-927页

作者：刘纪红张律恒杨海旭东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 浙江大学生物医学工程系浙江杭州310027

细胞的荧光显微镜图像包含丰富的表型特征,这些表型特征被用于研究细胞内物质的吸收和运输、化学物质的分布和定位等.这些分析需要高质量的细胞图像,然而饱和伪影会导致生物表型特征的严重丢失,这将影响形态学分析和一些分类实验.从数... 详细信息

细胞的荧光显微镜图像包含丰富的表型特征,这些表型特征被用于研究细胞内物质的吸收和运输、化学物质的分布和定位等.这些分析需要高质量的细胞图像,然而饱和伪影会导致生物表型特征的严重丢失,这将影响形态学分析和一些分类实验.从数据的后处理角度出发,提出了一种基于生成对抗网络的两阶段细胞图像修复模型,以解决饱和伪影导致的表型特征丢失问题.该模型能够修复大面积的缺失表型特征区域.通过4组实验测试了修复图像的有效性和可信度.结果表明,修复结果填补了丢失的表型特征,提高了分析中的图像质量.使用分类实验作为细胞形态学分析实验的代表,对修复前后的细胞图像进行分类实验,结果证明修复饱和伪影后的图像可以提高基于细胞形态分析的实验准确性.

关键词：荧光显微图像饱和伪影图像修复深度学习生成对抗网络

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面向多模态模型训练的高效样本检索技术

软件学报 2024年第3期35卷 1125-1139页

作者：唐秀伍赛侯捷陈刚浙江大学软件学院浙江宁波315103 浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州310027

深度学习中,多模态模型的训练通常需要大量高质量不同类型的标注数据,如图像、文本、音频等.然而,获取大规模的多模态标注数据是一项具有挑战性和昂贵的任务.为了解决这一问题,主动学习作为一种有效的学习范式被广泛应用,能够通过有针... 详细信息

深度学习中,多模态模型的训练通常需要大量高质量不同类型的标注数据,如图像、文本、音频等.然而,获取大规模的多模态标注数据是一项具有挑战性和昂贵的任务.为了解决这一问题,主动学习作为一种有效的学习范式被广泛应用,能够通过有针对性地选择最有信息价值的样本进行标注,从而降低标注成本并提高模型性能.现有的主动学习方法往往面临着低效的数据扫描和数据位置调整问题,当索引需要进行大范围的更新时,会带来巨大的维护代价.为解决这些问题,提出了一种面向多模态模型训练的高效样本检索技术So-CBI.该方法通过感知模型训练类间边界点,精确评估样本对模型的价值;设计了半有序的高效样本索引,通过结合数据排序信息和部分有序性,降低了索引维护代价和时间开销.在多组多模态数据集上通过与传统主动学习训练方法实验对比,验证了So-CBI方法在主动学习下的训练样本检索问题上的有效性.

关键词：多模态模型训练主动学习样本检索