基于异构光子神经网络的多模态特征融合

当前光子神经网络的研究主要集中在单一模态网络的性能提升上,而缺少对多模态信息处理的研究。与单一模态网络相比,多模态学习可以利用不同模态信息之间的互补性,因此,多模态学习可以使得模型学习到的表示更加完备。本文提出了将光子神经网络和多模态融合技术相结合的方法。首先,利用光子卷积神经网络和光子人工神经网络相结合构建异构光子神经网络,并通过异构光子神经网络处理多模态数据。其次,在融合阶段通过引入注意力机制提升融合效果,最终提高任务分类的准确率。在多模态手写数字数据集分类任务上,使用拼接方法融合的异构光子神经网络的分类准确率为95.75%;引入注意力机制融合的异构光子神经网络的分类准确率为98.31%,并且优于当前众多先进单一模态的光子神经网络。结果显示：与电子异构神经网络相比,该模型训练速度提升了1.7倍。与单一模态的光子神经网络模型相比,异构光子神经网络可以使得模型学习到的表示更加完备,从而有效地提高多模态手写数字数据集分类的准确率。     

量子纠缠和贝尔不等式及其在量子信息处理中的应用

1964年,爱尔兰数学家约翰·贝尔(John Bell)根据隐变量理论推导出了2个粒子系统的测量结果应该满足的不等式关系和所涉及的测量基本逻辑.法国科学家阿兰·阿斯佩(Alain Aspect)、美国科学家约翰·克劳泽(John Clauser)和奥地利科学家安东·蔡林格(Anton Zeilinger)分别从实验上证伪了该不等式.贝尔不等式的证伪宣告了隐变量理论的终结,展示了量子纠缠的奇特性质.为表彰他们在“纠缠光子实验、验证违反贝尔不等式和开创量子信息科学”方面所做出的贡献,瑞典皇家科学院将2022年诺贝尔物理学奖授予这3位科学家.本文概述了量子纠缠的概念和贝尔不等式的推导,介绍了2022年诺贝尔物理学奖获得者的代表性研究工作,并展示了量子技术的可能应用.     

纤维素溶剂研究进展

概述了纤维素溶剂的重要研究进展,主要包括N-甲基吗啉-N-氧化物(NMMO)在85℃以上高温可破坏纤维素分子间氢键,导致溶解;氯化锂/二甲基乙酰胺(LiCl/DMAc)在100℃以上可溶解纤维素;1-丁基-3-甲基咪唑盐酸盐([BMIM]Cl)和1-烯丙基-3-甲基咪唑盐酸盐([AMIM]Cl)离子液体,含强氢键受体Cl-离子,通过它们与纤维素羟基作用而引起溶解.氨基甲酸酯体系则是通过尿素与纤维素在100℃以上反应转变为纤维素氨基甲酸酯,然后再溶解于NaOH水溶液中;氢氧化钠/水体系,只能溶解结晶度和聚合度较低的纤维素;NaOH/尿素、NaOH/硫脲和LiOH/尿素水溶液体系,它们预冷至-5~-12℃后可迅速溶解纤维素.主要是通过低温产生小分子和大分子间新的氢键网络结构,导致纤维素分子内和分子间氢键的破坏而溶解,同时尿素或者硫脲作为包合物客体阻止纤维素分子自聚集使纤维素溶液较稳定.低温溶解技术不仅突破了加热溶解的传统方法,而且可推进化学"绿色化"进程.共引用参考文献50篇.     

单、双核钌羰基化合物Ru（CO）n（n=5，4，3）和Ru2（CO）n（n=9，8）的理论研究

采用两种密度泛函方法对中性单核Ru（CO）n（n=5,4,3）和双核Ru2（CO）n（n=9,8）化合物进行理论计算,优化出16个稳定异构体．研究发现,和Os（CO）5类似,Ru（CO）5存在两个能量接近的最低异构体．Ru（CO）4的能量最低异构体为C2v对称性的单态构型．Ru（CO）3能量最低异构体为G对称性的单态构型．Ru2（c0）。的两个能量接近的最低异构体分别含有单个桥羰基和3个桥羰基．双核不饱和Ru2（CO）8的能量最低异构体为含有两个桥羰基的单态Q构型．通过比较M2（CO）n（M=Fe,Ru,Os;n=9,8）的能量最低构型,发现Fe和Ru倾向于形成含有多个桥配位羰基的构型,而Os则更倾向于形成不含桥配位羰基的构型．对离解能的研究表明,和失去一个羰基生成Ru2（CO）8相比,Ru2（CO）9更容易离解为Ru（CO）5和Ru（CO）4．     

含铁化合物的Fe2p和Fe3s电子能谱研究

选择了十几种常见的含铁化合物,分另采集了它们的Fe2p和Fe3s谱。从峰位和峰形上讨论了它们各自的特点,结果表明Fe2p和Fe3s峰的峰形分析（如,shake-up卫星峰及多重分裂峰）像其结合能值一样可以提供化学状态分析的重要信息。     

CoP助催化光芬顿中单线态氧协同表面吸附羟基自由基降解苯酚（英文）

H₂O₂是一种绿色的化学试剂,常作为氧化剂应用于水污染控制领域.近年来,科研工作者们通过光催化、电催化以及催化剂催化等手段开发了许多原位生成H₂O₂直接参与有机污染物降解的方法.而在这些基于催化反应生成的H₂O₂的非均相芬顿或类芬顿反应中,催化剂的表面或剪切面经常会发生物质吸附、H₂O₂的生成与活化以及活性氧物种(ROS)的生成等氧化还原反应.这些反应过程和机制非常复杂,而且多数研究并未对此给出清晰的解释.一般来说,不同ROS在水溶液中的氧化性、寿命和扩散距离不同.例如,·OH的氧化性非常强(2.80 V),但寿命短(<1×10^-6 s),因而扩散距离非常有限,若在非均相催化剂表面生成便无法扩散到溶液中;而¹O₂的氧化性相对较弱(2.20 V),寿命较长(2×10^-6 s),扩散距离较长,可扩散到溶液中(固液界面处)去氧...     

标记单光子源在量子密钥分发中的应用

本文主要介绍标记单光子源的制备、特性,及其在3种主流量子密钥分发(BB84,测量设备无关,双场)协议中的应用与发展,同时通过对比标记单光子源和基于弱相干态光源在同类协议中的性能,分析讨论不同光源的优缺点.此外,针对双场量子密钥分发协议中对单光子干涉特性的要求,分析了标记单光子源在双场协议应用中的局限性,并讨论了可能的解决方案,对今后发展实用化量子保密通信系统将起到有价值的指导和推进作用.     

晶格气体模型在重离子物理中的应用

介绍了用于描述中高能重离子碰撞后期形成的热发射源系统行为的晶格气体模型的原理,并同渗透模型作了比较．综述了该模型在描写核态方程、相变和临界现象的新进展及不足之处． The Lattice Gas Model is introduced to describe the features of phase transition and critical phenomena that take place after the collision between heavy ions at intermediate or high incident energy. New progresses in application into equation of state, phase transition and critical pheonomena, and shortcomings of this model in itself are also presented.     

一种新型的两态叠加多模Schrdinger猫态光场的等阶N次方Y压缩

本文根据量子力学的线性叠加原理,构造了由多模（即q模时目平态的相反态|｛｛－Zj｝〉q及多模虚相干态|｛｛－Zj｝〉q这两者的线性叠加所组成的一种新型的多模Schrodinger猫态光场利用新近建立的多模压缩态理论,研究了态的N次方Y压缩效应,结果发现：①当压缩阶数N＝Zp且p＝2m（m＝1,2,3,…,…）时,态。总是恒处于N－Y最小测不准态;②当压缩阶数N＝2p且p＝2m＋1（m＝0,1,2,3,…,…）时,如果各模的初始相位,态间的初始相位差以及各单模相干态光场的平均光子数之总和等满足一定的量子化条件,则态可呈现出周期性变化的、任意阶的N次方Y压缩效应;③当压缩阶数N＝2P＇＋1时,无论p＇＝2m（m＝0,1,2,…,…）还是p＇＝2m＋1（m＝0,1,2,3,…,……）,只要各模的初始相位满足一定的量子条件,则当两态叠加几率幅满足时,态就恒处于N－Y测不准态,始终不呈现N－Y最小测不准态和N次方Y压缩;而当时,态始终不呈现N－Y测不准态、N－Y最小测不准态和N次方Y压缩效应．     

近红外光谱小波分析在土壤参数预测中的应用

从田间采集了150个田间土壤样本,在分析了所有样本的土壤参数统计特征之后,对原始近红外光谱数据进行了聚类分析,分别得到了50个土壤全氮和50个土壤有机质的等价样本及其对应光谱。对样本光谱曲线进行8层Biorthogonal小波包分解,分解得到的最低低频[80]结点对应着土壤水分以及土壤质地的光谱变化趋势,最高高频[8 255]结点对应着土壤粒度、光谱仪精度等引起的高频震荡。对以上两个结点进行重构并从样本光谱曲线中剔除以上影响成分,得到了对应的土壤参数特征光谱。基于特征光谱建立了土壤参数偏最小二乘回归模型：全氮偏最小二乘预测模型的预测系数r_c达到了0.960,验证系数r_v达到了0.920;有机质偏最小二乘预测模型的预测系数r_c达到0.922,验证系数r_v达到0.883。模型精度明显提高,满足实际生产的需要。