环硅氮烷的合成与应用研究进展(1)——环二硅氮烷

环二硅氮烷是有机硅氮化合物中结构与性能比较特殊的一类化合物,在材料化学及配位化学领域有重要的潜在应用前景.综述了近年来环二硅氮烷的合成方法与应用研究进展.在合成方面,主要分为3条路线,分别由环三硅氮烷锂盐、取代硅胺及六氯化二硅为起始物.在应用领域,介绍了环二硅氮烷的离子开环聚合、等离子聚合、与其它单体的共聚、水解和金属配合物的制备及其在陶瓷、粘合剂和预想的催化剂上的应用.     

Bcl-2蛋白结合底物时的诱导契合及高效抑制剂的柔性对接研究

Bcl-2蛋白是目前抗肿瘤药物研究很具前景的新靶点. Bcl-2蛋白与底物作用的活性腔生理情况下是蛋白与蛋白作用接触面大而平坦, 与底物结合时发生明显的诱导契合. 通过分析和比较Bcl-2蛋白和其高同源的Bcl-x_L蛋白的自由状态及与底物复合时的9个相关三维结构模型, 明确了蛋白及活性腔的骨架结构特征, 活性腔内的重要位点和关键残基, 及它们结合底物时发生的诱导契合. 基于以上认识, 采用柔性对接的方法得到了高亲和力的小分子抑制剂与Bcl-2蛋白的合理结合模式, 为以后设计合成新型高效Bcl-2蛋白抑制剂打下了坚实基础.     

人顶体酶三维结构的同源模建及其与KF950的分子对接研究

采用同源模建方法首次构建了人顶体酶的三维结构模型, 模型的可靠性经Ramachandran图和Profile_3D图验证. 采用InsightII/Binding site方法准确定位了人顶体酶的活性位点, 并研究了顶体酶重要功能残基在活性位点的立体分布. 在此基础上, 通过柔性分子对接方法首次阐明了顶体酶高效抑制剂KF950与靶酶活性位点的相互作用模式, 发现特异性的氢键相互作用是KF950产生高抑制活性的重要分子基础. 其研究结果将为合理设计新型顶体酶抑制剂, 寻找男性口服避孕药奠定坚实基础.     

单晶体心立方金属铌裂纹尖端位错增殖行为的 原位研究

位错的增殖对体心立方金属材料的塑性性能有着非常重要的意义,目前对于体心立方位错增殖机制的动态研究主要依赖于计算模拟,实验研究很少见到报道,其位错增殖机制尚存在不确定性.本文利用透射电镜原位拉伸技术,实现了单晶体心立方金属铌(Nb)裂纹尖端位错增殖的原位动态实验观察,并提出了两个位错模型来解释位错增殖以及运动的机制.从实验上不仅证实了之前模拟的预测,而且对现有的模型进行了很好的补充,为体心立方金属材料的塑性变形机制提供了基础实验数据.     

改进的XGBoost杂散电流预测及可解释模型

为了解决影响地铁轨道的杂散电流特征众多,常规特征选择方法影响模型预测精度及模型结果可解释性差的问题,提出基于最优特征改进极端梯度提升（XGBoost）的杂散电流预测模型。利用遗传算法的灵活性和较强的搜索能力,在包含原始V个特征的集合中逐代寻找使目标函数均方误差（MSE）最小的前M个特征,建立最优特征选取方法下的杂散电流预测模型（OFS-XGBoost）。同时为了解决OFS-XGBoost模型预测结果较好,但是黑箱模型对预测结果解释性不足的问题,提出基于SHAP理论的归因分析框架,根据杂散电流特征样本的边际贡献,以易于理解的的方式显示特征集合对模型预测结果的影响,提高模型可解释性。结果表明：所提模型的预测误差仅为1.684%,低于相同优化策略下的随机森林、反向传播（BP）神经网络等预测模型;基于SHAP值的归因分析方法可以从全局与个体角度解释输入特征对杂散电流预测结果的影响,在提高模型可解释性的基础上辅助地铁智能化健康管理。     

实时数字视频跟踪器

在国内外战术导弹武器系统中,红外与电视作为精确制导技术的主要探测手段,愈来愈受到广泛重视。本文简要地介绍了一个实时数字视频跟踪设备。叙述了该设备的基本组成及各组成部分的主要技术性能。该设备已完成了设计、安装和调试,并进行了外场实时跟踪试验。结果是令人满意的,完全达到了设计要求,性能稳定可靠。在低空替代通常的跟踪设备——雷达是完全可行的,并弥补了它的不足。红外或电视构成的光学跟踪设备作为一种性能良好的被动探测手段,其优点是可识别真假目标,精度高和抗干扰能力强等突出的优点,在目标探测、跟踪和制导领域发挥着极为重要的作用。     

基于光流场分析的红外图像自动配准方法研究

提出了一种基于光流场分析的准确的红外图像自动配准方法．该方法可分为两个过程：先是利用全局光流场完成两幅图像背景区域的配准；其次利用由粗到细的层级匹配算法提取两幅图像中运动目标的特征点集，根据两组特征点集由最小二乘法计算出运动目标的变换参数，完成运动目标的配准．对一定研究领域的红外图像自动配准的仿真实验表明：该方法准确且对场景的运动有很好的鲁棒性．     

Landsat-8的舟山近岸海域总悬浮物遥感反演与时空变异研究

总悬浮物(TSM)是海洋水质和水环境评价的主要参数之一。舟山海域位于杭州湾边缘,泥沙含量多,总悬浮物长期处于高浓度状态,其分布与动态变化对近岸水质、水循环以及该区域的渔业、旅游业都有较大影响。Landsat-8卫星影像作为一种应用广泛、空间分辨率高、便于获取的光学信息,可以为舟山海域的TSM观测提供有力的技术手段。利用舟山近岸海域实测TSM吸收系数a_p(440)和水面光谱,开发了基于Landsat-8反演TSM的最优模型,发现基于近红外和蓝色波段比B5/B2的S-函数和线性函数模型反演精度较好,相对于线性模型,S-函数具有更强的鲁棒性,该模型形式为a_p=3.72/(0.009+e-5.249B5/B2),克服了常用函数模型（如线性、对数、指数函数）应用于实际卫星影像时出现光谱幅度范围受限的困难。海岸带内陆复杂水体水色遥感的另一难点是大气校正,以往的研究往往只采用某种大气校正模型,但该模型不一定适合研究水域,从而使得校正结果并不一定是最优的。在本研究中,验证比较了FLAASH,6S和ACOLITE三种大气校正方法面向Landsat-8水色反演的校正结果,发现ACOLITE方法获取的光谱形状最准确,误差最小,特别在蓝色波段,明显好于FLAASH和6S方法。将最优模型应用于舟山近岸海域2013到2018年的10幅Landsat-8图像。实测数据和反演结果显示：舟山近岸海域的TSM吸收系数a_p(440)的变化范围在1.64～417.04 m-1,均值118.47 m-1,TSM吸收占水体总吸收的90%以上,该海域实测的水面光谱形状呈现典型的河口海岸带复杂浑浊水体的光谱特征,很多光谱曲线具有双峰特征,遥感反射率幅值较大,特别是红色、近红外波段,由于受河口高浓度TSM的影响,遥感反射率高于远海较清洁的海水;衢山、洋山、宁波等近岸区域的TSM浓度明显高于东极、嵊泗等远海区域,随河口羽化区呈现由高到低的梯度变化,在近岸区域分布复杂,外海区域分布较为均匀。在时间分布上具有冬季浓度远高于夏季的特点,其中12月最高,最大值为413.32 m-1,8月最低,最小值为3.69 m-1,5月、10月期间也有TSM的局部峰值。这些TSM时空变异特征表明舟山海域悬浮物的分布和变化一方面受地形、海流、潮汐、季风、台风等自然环境因素的影响,另一方面也受如海运、港口建设、海岛旅游等人类活动的较大影响。     

Predicting Quantum Many-Body Dynamics with Transferable Neural Networks

Advanced machine learning(ML)approaches such as transfer learning have seldom been applied to approximate quantum many-body systems.Here we demonstrate that a simple recurrent unit(SRU)based efficient and transferable sequence learning framework is capable of learning and accurately predicting the time evolution of the one-dimensional(ID)Ising model with simultaneous transverse and parallel magnetic fields,as quantitatively corroborated by relative entropy measurements between the predicted and exact state distributions.At a cost of constant computational complexity,a larger many-body state evolution is predicted in an autoregressive way from just one initial state,without any guidance or knowledge of any Hamiltonian.Our work paves the way for future applications of advanced ML methods in quantum many-body dynamics with knowledge only from a smaller system.     

电子计算机数据库技术研究浅析

数据库技术近来已经发展成为计算机领域的一项重要技术,并在很多领域得到了广泛的应用。文中首先对数据库技术产生和发展的历史进行了概括,然后探讨了数据库技术的现状,并对数据库技术的发展趋势进行了展望。