基于双向循环神经网络的汉语语音识别*

当前基于深度神经网络模型中,虽然其隐含层可设置多层,对复杂问题适应能力强,但每层之间的节点连接是相互独立的,这种结构特性导致了在语音序列中无法利用上下文相关信息来提高识别效果,而传统的循环神经网络虽然做出了改进,但是只能对上文信息进行利用。针对以上问题,该文采用可以同时利用语音序列中上下文相关信息的双向循环神经网络模型与深度神经网络模型相结合,并应用于语音识别。构建具有5层隐含层的模型,其中第3层为双向循环神经网络结构,其他层采用深度神经网络结构。实验结果表明:加入了双向循环神经网络结构的模型与其他模型相比,较好地提高了识别正确率;噪声对双向循环神经网络汉语识别有重要影响,尤其是训练集和测试集附加噪声类型不同时,单一的含噪声语音的训练模型无法适应不同噪声类型的语音识别;调整神经网络模型中隐含层神经元数量后,识别正确率并不是一直随着隐含层中神经元数量的增加而增加,神经元数量数目增加到一定程度后正确率出现了降低的趋势。     

基于接触数引导的迭代多组独立分子动力学模拟实现配体-蛋白质结合与解离过程

配体的结合与解离过程在蛋白质实现其生物学功能方面非常关键,因此对这些高度动态过程的研究变得非常重要. 尽管已有实验方法可以确定蛋白质-配体复合物的三维结构,但一般仅可获得静态图片. 随着计算机算力的快速提高以及算法的优化,分子动力学模拟在探索配体的结合与解离过程方面具有诸多优势. 然而,当系统变得足够大时,分子动力学模拟的时间和空间尺度成为了巨大的挑战. 本工作提出了一种研究配体-蛋白质结合与解离的增强采样工具,它基于配体和蛋白质之间形成的接触数来引导迭代多组独立分子动力学模拟. 在腺苷酸激酶的模拟结果中,观测到配体的结合和解离过程,而使用传统分子动力学模拟在同一时间尺度下则无法实现这一过程.     

Application of the DRS4 chip for GHz waveform digitizing circuits

A new fast waveform sampling digitizing circuit based on the domino ring sampler (DRS), a switched capacitor array (SCA) chip, is presented in this paper, which is different from the traditional waveform digitizing circuit constructed with an analog to digital converter (ADC) or time to digital converter. A DRS4 chip is used as a core device in our circuit, which has a fast sampling rate up to five gigabit samples per second (GSPS). Quite satisfactory results are acquired by the preliminary performance test for this circuit board. Eight channels can be provided by one board, which has a 1 V input dynamic range for each channel. The circuit linearity is better than 0.1%, the noise is less than 0.5 mV (root mean square, RMS), and its time resolution is about 50 ps. Several boards can be cascaded to construct a multi-board system. The advantages of high resolution, low cost, low power dissipation, high channel density and small size make the circuit board useful not only for physics experiments, but also for other applications.     

应力对硅烯上锂吸附的影响

本文采用基于密度泛函理论的第一性原理平面波赝势方法研究了双轴应力作用下锂原子吸附硅烯的结构及其稳定性. 计算结果表明,在拉应力和一定的压应力作用下,锂吸附的硅烯体系基本保持原有的结构. 而当更大的压应力作用时,硅烯产生了向锂原子方向凸起的结构变化,所得到的体系的总能也有明显地下降. 本文通过对各种应力下的硅烯声子谱的计算,分析了在压应力作用下锂吸附的硅烯结构不稳定的原因. 关键词： 硅烯 应力 第一性原理 声子谱     

季铵盐型双子表面活性剂16-4-16聚集状态的NMR研究

核磁共振弛豫，自扩散以及2D NOESY谱研究结果表明：双子表面活性剂16-4-16溶液在形成胶束的过程中，联结基团及其邻近的碳氢链质子形成胶束的壳层，而距离离子头较远的疏水质子位于胶束的内部. 与对应的单链的表面活性剂CTAB相比，其分子运动更受限制. 2D NOESY谱显示联接基团及临近的碳氢链的质子间有较强的交叉峰，表明形成胶束时，分子在联结基团附近堆积的较为紧密. 由2D NOESY谱计算得到的质子间距与HYPERCHEM模拟值有偏差，表明这些强交叉峰是分子间相互作用的结果，并且对应质子对在双子表面活性剂16-4-16分子中位于邻近的区域. 因此我们推测，双子表面活性剂16-4-16分子在球形胶束中形成特殊的排列方式.     

利用1H NMR探究混合离子型/非离子型表面活性剂临界胶束浓度降低的实质

利用¹H NMR技术研究了离子/非离子表面活性剂形成的二元混合体系,结果显示表面活性剂的混合导致各组分的临界胶束浓度（CMC）均比各自纯溶液有所降低,用吸附平衡理论清楚地解释了这个现象.通过定量分析,发现不同的表面活性剂混合使得其组分CMC降低的程度各异,可以理解为它们吸附于界面单分子吸附层上的分子之间相互作用的不同（相吸或相斥）引起的.由此揭示了"协同效应"的实质,可以为选择适当的表面活性剂类型和混合比例以达到预期的性能提供有力的参考.     

Ka波段螺旋波纹波导回旋行波管

螺旋波纹波导回旋行波管与采用圆波导的回旋行波管相比,有较大的带宽。介绍了它的线性注波互作用理论,并用该理论计算了不同的磁场与波导表面微扰幅度对Ka波段螺旋波纹波导回旋行波管线性增益的影响。计算结果与已报道的实验结果基本符合,说明该理论可以初步确定螺旋波纹波导回旋行波管的各项参数。