基于快速神经网络架构搜索的鲁棒图像水印网络算法

为解决深度学习在图像水印算法中计算量大且模型冗余的问题，提高图像水印算法在抵抗噪声、旋转和剪裁等攻击时的鲁棒性，提出基于快速神经网络架构搜索（neural architecture search，NAS）的鲁棒图像水印网络算法。通过多项式分布学习快速神经网络架构搜索算法，在预设的搜索空间中搜索最优网络结构，进行图像水印的高效嵌入与鲁棒提取。首先，将子网络中线性连接的全卷积层设置为独立的神经单元结构，并参数化表示结构单元内节点的连接，预先设定结构单元内每个神经元操作的搜索空间；其次，在完成一个批次的数据集训练后，依据神经元操作中的被采样次数和平均损失函数值动态更新概率；最后，重新训练搜索完成的网络。水印网络模型的参数量较原始网络模型缩减了92%以上，大大缩短了模型训练时间。由于搜索得到的网络结构更为紧凑，本文算法具有较高的时间性能和较好的实验效果，在隐藏图像时，对空域信息的依赖比原始网络更少。对改进前后的2个网络进行了大量鲁棒性实验，对比发现，本文算法在CIFAR-10数据集上对抵抗椒盐噪声和旋转、移除像素行（列）等攻击优势显著；在ImageNet数据集上对抵抗椒盐高斯噪声、旋转、中值滤波、高斯滤波、JPEG压缩、裁剪等攻击优势显著，特别是对随机移除行（列）和椒盐噪声有较强的鲁棒性。     

微生物燃料电池阴极脱氮

微生物燃料电池(MFC)阴极电子受体的多样性可实现其阴极脱氮,从而将产生的电能合理利用,因此阴极脱氮成为了MFC的一个研究方向,同时也为实际废水中氮素的去除提供了新的可能。然而在反应过程中有众多因素会导致NOx-N与其他电子受体竞争阳极电子的现象,影响阴极反硝化过程对于电子的利用率,从而造成脱氮效率低等现实问题。目前已有许多研究通过优化MFC自身结构弥补产电的缺陷,及将与其他工艺系统耦合实现同步硝化反硝化等方法,取长补短以增加脱氮效率,降低对碳源的需求,以此解决微生物燃料电池阴极脱氮出现的问题。本文从MFC不同的脱氮历程、MFC工艺条件(pH、C/N、DO)、极室分隔材料等影响MFC阴极脱氮的因素及影响其阴极反硝化微生物群落构成等方面,进行了综述并预测未来研究方向。     

CoFeSiB非晶丝弱磁场测量仪的研制

设计了以Co基非晶丝为敏感元件的传感器探头,多谐振荡励磁电路,信号处理电路,单片机显示电路,且对该磁场测量仪进行了标定。     

第二类端点奇异Fredholm积分方程的分数阶退化核方法

本文针对第二类端点奇异Fredholm积分方程构造基于分数阶Taylor展开的退化核方法，设计了两种计算格式，一是在全区间上使用分数阶Taylor展开式近似核函数，二是在包含奇点的小区间上采用分数阶插值，在剩余区间上采用分段二次多项式插值逼近核函数.讨论了两种退化核方法收敛的条件，并给出了混合插值法的收敛阶估计.数值算例表明对于非光滑核函数分数阶退化核方法有着良好的计算效果，且混合二次插值法比全区间上的分数阶退化核方法有着更广泛的适用范围.     

两类图的(d,1)-全标号

主要讨论了W_n与C_m的笛卡尔积和均衡完全r-部图K_r(n)的(d,1)-全标号,并得出了(d,1)-全数λ_d~T(W_n□C_m)和λ_d~T(K_(r(n)))的确切值.     

Mo掺杂NiMnSe2的制备及其超级电容器性能

成分和结构是影响多元过渡金属硒化物电化学活性的关键因素。适当掺杂其他金属元素可以有效提高电极材料的电化学性能。通过简单的一步水热法,在泡沫镍上制备出了一种无黏结剂的Mo掺杂NiMnSe₂(记作Ni_0.8Mo_0.2MnSe₂)。Mo的少量掺杂为电极材料提供了丰富的反应活性位点,大大提高了NiMnSe₂的电化学性能。在1 A·g^-1时,Ni_0.8Mo_0.2MnSe₂的比容量达到1 404.0 F·g^-1。掺杂Mo显著降低了NiMnSe₂的电荷转移电阻和扩散电阻。组装的混合超级电容器Ni_0.8Mo_0.2MnSe₂//AC (活性炭)比容量达到81.6 F·g^-1,且倍率性能优异。在2 A·g^-1下连续充放电10 000周,容量保持率为95.8%,表现出超高的循环稳定性。混合超级电容器Ni_0.8Mo_0.2MnSe₂//AC在376.6 W·kg^-1的功率密度下,能量密度达25.5 Wh·kg^-1,高于NiMnSe₂//AC (17.3 Wh·kg^-1)。     

带有不同取代基的α-二亚胺镍催化剂催化乙烯聚合的研究

设计并合成了两种苊环带有羟基、苯胺上带有不同取代基的α-二亚胺Ni(Ⅱ)催化剂Cat-F和Cat-OCH_3,研究了两种催化剂在一铝二乙基铝的作用下催化乙烯均聚的催化性能。研究表明,温度和压力对催化剂活性的影响较大。此外,采用差示扫描量热仪(DSC)、碳谱核磁(~(13)C-NMR)、凝胶渗透色谱(GPC)等仪器对聚合产物进行了测试,分析了聚合条件对聚乙烯的熔点、支化度、平均分子量及其分布的影响。     

金纳米粒子组装体的连续离散型纳米结构控制

采用柠檬酸钠还原氯金酸的方法,制备出粒径均一的金纳米粒子(AuNPs),通过加入二水合双(对-磺酰苯基)苯基膦化二钾盐(BSPP),增强了AuNPs体系的分散性与稳定性.选用直径为15和40nm的AuNPs,用不同序列巯基修饰的单链DNA连接到其表面,通过DNA链的杂交,形成不同结构的金纳米粒子组装体.通过改变加入DNA延长连接单元的比例,可以控制金纳米粒子组装体具有连续离散型的1∶1,2∶1和3∶1纳米结构.     

一系列由柔性N,N''-双(3-吡啶甲基)胺构筑的螺旋配合物的合成、结构和性质

合成和表征了5个螺旋配位聚合物{[Cu(Hbpma)(H₂O)₄]₂(SO₄)₃·3.5H₂O}_n (1)、{[Ni(Hbpma)(H₂O)₄]₄(SO₄)₆·10.75H₂O}_n (2)、{[Mn(Hbpma)(H₂O)4](SO₄)_1.5·3H₂O}_n (3)、{[Zn(Hbpma)(H₂O)₄]₄(SO₄)₆·4H₂O·4CH₃OH}_n (4)和{[Cu(Hbpma)2(H₂O)₂](SO₄)2·9H₂O}_n (5),其中bpma代表N,N'-双(3-吡啶甲基)胺。晶体结构分析表明配合物1~4为一维链状结构,配合物5为二维层状结构,其中金属离子由质子化的bpma配体桥连。值得注意的是,采取反-反式构象的柔性bpma配体使得配合物1和2为假螺旋链结构,配合物3和4为螺旋链结构,配合物5为螺旋层结构。同时研究了配合物的磁性和热稳定性。     

基于5-磺酸基间苯二甲酸钠和双三唑烷烃的Cu(Ⅱ)配合物的合成、结构和性质

利用5-磺酸基间苯二甲酸钠(NaH₂sip)和双三唑烷烃,合成了3个配合物[Cu_0.5(btm)(H₂O)](H₂sip)·H₂O}_n(1,btm=双三唑甲烷),{[Cu(btp)₂(H₂sip)(H₂O)](NO₃)·4H₂O}_n(2,btp=双三唑丙烷)和{[Cu(btb)₂(Hsip)]_n(3,btb=双三唑丁烷)。化合物1为一维双链结构;化合物2为二维四方网络结构,多个二维层依次叠加形成三维超分子结构;化合物3也具有二维层状结构,其中金属铜离子和双三唑丁烷构成的一维双链结构经双齿μ₂-Hsip^2-配体连接构成了二维层状结构。同时对配合物的热稳定性和顺磁共振特性进行了讨论。