基于联合神经网络学习的中文电力计量命名实体识别

随着电力计量业务的不断扩展，迫切需要由业务信息、技术知识、行业标准及其内在联系所组成的电力计量知识图谱，为电网的决策和发展提供更为全面有效的支持。命名实体识别是构建知识图谱的基础。针对电力计量领域需要，结合中文分词技术特点，基于联合学习思想，提出了一种基于联合学习的中文电力计量命名实体识别技术。该技术联合CNN-BLSTM-CRF模型与整合词典知识的分词模型，使其共享实体类别和置信度；同时将2个模型的先后计算顺序改为并行计算，减少了识别误差累积。结果表明，在不需要人工构建特征的情况下，方法的正确率、召回率、F值等均显著优于以往方法。     

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。     

n型IBC太阳电池选择性发射极工艺研究

为提升n型叉指背接触(IBC)太阳电池的光电转换效率,采用丝网印刷硼浆和高温扩散的方式形成选择性发射极结构,研究了硼扩散和硼浆印刷工艺对电池发射极钝化性能和接触性能的影响。实验结果表明,在硼扩散沉积时间和退火时间一定的条件下,硼扩散通源(BBr₃)流量为100 mL/min,沉积温度为830 ℃,退火温度为920 ℃时,发射极轻掺杂(p⁺)区域的隐开路电压达到710 mV,暗饱和电流密度为12.2 fA/cm²。发射极局部印刷硼浆湿重为220 mg时,经过高温硼扩散退火,重掺杂(p⁺⁺)区域的隐开路电压保持在683 mV左右,该区域方块电阻仅46 Ω/□,金属接触电阻为2.3 mΩ·cm². 采用该工艺方案制备的IBC电池最高光电转换效率达到24.40%,平均光电转换效率达到24.32%,相比现有IBC电池转换效率提升了0.28个百分点。     

Evolution of Classical and Quantum States in the Groupoid Picture of Quantum Mechanics

The evolution of states of the composition of classical and quantum systems in the groupoid formalism for physical theories introduced recently is discussed. It is shown that the notion of a classical system, in the sense of Birkhoff and von Neumann, is equivalent, in the case of systems with a countable number of outputs, to a totally disconnected groupoid with Abelian von Neumann algebra. The impossibility of evolving a separable state of a composite system made up of a classical and a quantum one into an entangled state by means of a unitary evolution is proven in accordance with Raggio’s theorem, which is extended to include a new family of separable states corresponding to the composition of a system with a totally disconnected space of outcomes and a quantum one.     

单气室固体氧化物燃料电池的材料、微堆结构与相关应用

单气室固体氧化物燃料电池（SC-SOFC）是一种整个电池处在单一气室中,阳极和阴极分别对混合气体中的燃料和氧气进行选择催化产生电动势的特殊结构燃料电池. SC-SOFC因其独特的原理和结构而具有无需密封、易于堆叠、可以快速启动和不易发生积碳等诸多优点,有很大的应用潜力. 作者在SC-SOFC的原理和特点的基础上,系统地总结了SC-SOFC所用材料、微堆结构设计、衰退机制及应用方面的研究进展;以提高SC-SOFC微堆的输出电压和功率为目的,改进预混气体环境下运行的微堆结构,采取星型布局的四电池微堆其输出功率提高到420 mW;随后,逐步改进供气方式,结合计算流体力学数值模拟研究,提出了单路多点供气和双路多点供气模式,成功地将单个SC-SOFC微堆模块的输出功率提升到8.178 W,进而开展了微堆模块外部串并联和与燃烧器的结合实验验证. 研究结果表明,SC-SOFC可以很便捷地连接成微堆模块并产生数瓦的输出功率,未来有望用于以供热为主型的热电联供系统. 作者还借助原位电阻和开路电压的原位同步测试,阐明了Ni在CH₄-O₂气氛中的反复氧化-还原循环是SC-SOFC发生不可逆衰退的主要机制,这一发现后来催生出氧化-还原法制备多孔金属的新技术.     

基于Retinex理论与概率非局部均值的红外图像增强方法

针对传统红外图像增强算法中细节模糊及过度增强的问题,提出了一种基于Retinex理论与概率非局部均值相结合的红外图像增强方法.首先通过单尺度Retinex方法调整图像中过暗与过亮部分的灰度级;然后利用概率非局部均值对图像进行分解处理得到基本层与细节层,对基本层采用直方图均衡化拉伸对比度,对细节层采用非线性函数进行增强;最后,将不同层次的结果融合得到对比度与细节增强的红外图像.用该方法对多组不同场景的红外图像进行仿真实验,并将其与多种增强方法进行主、客观对比分析,结果表明所提方法在红外图像的细节及对比度增强方面都获得了更好的效果.     

砂岩方梁断裂过程区范围的实验确定方法

裂纹前端的断裂过程区是引起岩石非线性断裂及尺寸效应的主要原因。利用数字图像相关技术对砂岩开展了三点弯曲梁实验,获得观测区域高精度的全场位移和应变数据,根据断裂韧带区域水平位移和水平应变的分布特征,结合裂尖岩石颗粒变化的微观分析,提出采用裂纹尖端水平位移波动性和水平应变突变性所得到的波动系数和水平应变突变值,确定断裂过程区形状和临界尺寸的方法。结果表明:砂岩断裂过程区的形状为不规则的狭长带状区域,断裂过程区的临界长度为11~13mm,临界宽度为1.58~2.36mm。断裂过程区区域内形变在趋向裂尖时呈指数增加,但其单位区域内的形变增量呈波动状态。该方法能够更加准确判断岩石断裂过程区的范围,有助于分析岩石的非线性断裂特性。     

基于图像处理的光学谐振腔自准直研究方法

针对我国氧碘化学激光器输出能量不断提高的情况下,主要限制光束质量的因素之一是出光过程中的光腔失调,提出了一种基于图像处理的光学谐振腔自准直研究方法。该研究方法利用氦氖穿腔光通过凹腔镜中心孔,并在凸腔镜后方放置工业相机,在屏幕上方形成一个干涉同心圆环。通过借助OpenCV库中二值化、霍夫圆检测等图像处理的方法,获得干涉同心圆环的圆心坐标,再通过以圆心为中心将图像分成上下左右四个部分,通过判断这四部分亮点像素的数量差值来预估干涉同心圆环的偏移状态,进而获得空腔条件下光学谐振腔发生变化的理论判据。实验结果表明,该方法可以获得相当精准的光学谐振腔失调判据,其失调判据选取左右亮点像素差值30000,上下亮点像素差值45000,为今后失调判据与步进电机自动调腔的结合做好充足的准备。