基于颜色分块全局直方图的图像检索方法及系统实现

通过比较全局颜色直方图和分块颜色直方图, 提出一种分块全局直方图的检索方法. 该方法以分块直方图的特征为基础, 在检索时, 由用户为含有重要空间信息的分块设置权值, 并将不注重空间信息的分块权值设为零. 系统将权值为零的分块重新合并为部分全局直方图, 计算所有权值非零分块的距离及部分全局直方图的距离, 再按照用户给出的权值进行加权累加作为两幅图像之间的最终距离. 结果表明, 两幅图像间 的距离越小, 则视觉差异也越小. 同时, 引入相关反馈技术以改善检索效果.     

高居里温度铁电单晶PIN-PT的机电性能

弛豫铁电单晶Pb(In_1/2Nb_1/2)O₃-PbTiO₃(PIN-PT)相较于常用的Pb(Mg_1/3Nb_2/3)O₃-PbTiO₃(PMN-PT)具有更高的居里温度,在高稳定性、高性能的传感器、换能器方面具有应用前景。本工作采用谐振法研究了[001]方向极化的0.66PIN-0.34PT铁电单晶的全矩阵机电性能参数。0.66PIN-0.34PT 单晶的三方-四方相变温度(T_RT)约为160 ℃,居里温度(T_C)约为260 ℃,室温压电系数d₃₃、d₃₁、d₁₅分别为1 340 pC/N、-780 pC/N、321 pC/N,介电常数ε^T₃₃、ε^S₃₃、ε^T₁₁、ε^S₁₁分别为2 700、905、2 210、1 927,机电耦合系数 k₃₃、k₃₁、k₁₅、k_t分别为 87%、58%、38%、61%。其纵向压电常数(d₃₃)和纵向机电耦合系数(k₃₃)小于 PMN-PT 单晶,但是横向压电性能(d₃₁)和剪切压电性能(d₁₅)都略高于PMN-PT单晶。另外,研究了机电耦合性能随温度的变化趋势,发现0.66PIN-0.34PT单晶在150 ℃以下有较好的温度稳定性。     

长江上游卫星反演与再分析降水数据的适用性评估

为评估不同降水数据在长江上游的适用性,基于气象站点观测数据,采用多种评价指标,定量评估了卫星反演降水数据(IMERG-Final、GSMaP-Gauge)及再分析降水数据(ERA5-Land)在长江上游的应用精度,并分析了各降水数据在不同等级降水的误差结构。结果表明:3套降水数据均能准确捕捉流域降水东高西低的空间格局,与观测降水有着良好的相关性,且2015—2019年表现平稳,有可长期应用的潜力;各降水数据时间分辨率越高,误差相对越大,在流域地形变化剧烈的中部误差更大;对弱降水易错报高估,对强降水的低估随降水强度上升而加剧;两套卫星反演降水数据总体误差较小,适用性良好,IMERG-Final有更好的误差控制能力,GSMaP-Gauge对降水发生的识别更为准确;ERA5-Land明显高估流域降水,尤其在西南部地区。     

鬼成像中一些数学问题

鬼成像是一种与传统成像方式不同的通过光场涨落的高阶关联获得图像信息的新型成像方式。近年来,相比传统成像方式,鬼成像所拥有的一些优点如高灵敏度、超分辨能力、抗散射等,使其在遥感、多光谱成像、热X射线衍射成像等领域得到广泛研究。随着对鬼成像的广泛研究,数学理论和方法在其中发挥的作用愈显突出。例如,基于压缩感知理论,可以进行鬼成像系统采样方式优化、图像重构算法设计及图像重构质量分析等研究工作。本文旨在探索鬼成像中的一些有趣的数学问题,主要包括:系统预处理方法、光场优化及相位恢复问题。对这些问题的研究既可以丰富鬼成像理论,又能推动它在实际应用中的发展。     

Applying Text Analytics for Studying Research Trends in Dependability

The dependability of systems and networks has been the target of research for many years now. In the 1970s, what is now known as the top conference on dependability—The IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN)—emerged gathering international researchers and sparking the interest of the scientific community. Although it started in niche systems, nowadays dependability is viewed as highly important in most computer systems. The goal of this work is to analyze the research published in the proceedings of well-established dependability conferences (i.e., DSN, International Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE), International Symposium on Reliable Distributed Systems (SRDS), European Dependable Computing Conference (EDCC), Latin-American Symposium on Dependable Computing (LADC), Pacific Rim International Symposium on Dependable Computing (PRDC)), while using Natural Language Processing (NLP) and namely the Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm to identify active, collapsing, ephemeral, and new lines of research in the dependability field. Results show a strong emphasis on terms, like ‘security’, despite the general focus of the conferences in dependability and new trends that are related with ’machine learning’ and ‘blockchain’. We used the PRDC conference as a use case, which showed similarity with the overall set of conferences, although we also found specific terms, like ‘cyber-physical’, being popular at PRDC and not in the overall dataset.     

Modified Gerchberg–Saxton (G-S) Algorithm and Its Application

The Gerchberg–Saxton (G-S) algorithm is a phase retrieval algorithm that is widely used in beam shaping and optical information processing. However, the G-S algorithm has difficulty obtaining the exact solution after iterating, and an approximate solution is often obtained. In this paper, we propose a series of modified G-S algorithms based on the Fresnel transform domain, including the single-phase retrieval (SPR) algorithm, the double-phase retrieval (DPR) algorithm, and the multiple-phase retrieval (MPR) algorithm. The analysis results show that the convergence of the SPR algorithm is better than that of the G-S algorithm, but the exact solution is not obtained. The DPR and MPR algorithms have good convergence and can obtain exact solutions; that is, the information is recovered losslessly. We discuss the security advantages and verification reliability of the proposed algorithms in image encryption. A multiple-image encryption scheme is proposed, in which n plaintexts can be recovered from n ciphertexts, which greatly improves the efficiency of the system. Finally, the proposed algorithms are compared with the current phase retrieval algorithms, and future applications are discussed. We hope that our research can provide new ideas for the application of the G-S algorithm.     

合成温度对全梯度正极材料LiNi0.7Co0.15Mn0.15O2的结构和电化学性能影响

通过控制结晶法和浓度梯度进料的方式制备了Ni、Co和Mn三元素组分含量呈全梯度分布的类球形Ni_0.7Co_0.15Mn_0.15（OH）₂前驱体,与LiOH·H₂O均匀混合并焙烧后获得LiNi_0.7Co_0.15Mn_0.15O₂正极材料,系统研究了不同焙烧温度对材料Ni、Co和Mn三元素扩散情况、晶体结构及电化学性能的影响规律。通过能谱仪（EDXS）分析不同焙烧温度下材料颗粒中Ni、Co、Mn三元素的扩散程度。研究结果表明,在800℃下焙烧得到的正极材料梯度分布特征明显且电化学性能最佳,首次放电比容量为186.1 mAh·g^-1（2.8~4.3 V,0.2C）,2C大倍率充放电条件下循环200次后容量保持率为90.1%。这种材料兼具高比容量及良好的循环稳定性,可以用作下一代高能量密度锂离子电池正极材料。     

钙钛矿型稀土复合氧化物催化剂上一氧化碳的选择氧化

考察了在钙钛矿型稀土复合氧化物催化剂上，氢气中一氧化碳选择氧化的催化性能，发现该催化剂具有优良的催化活性和选择性。LaMnO3中的锰被铜部分取代后可以提高其催化活性，当其中的镧再被锶或钡部分取代后所得的催化剂的催化活性进一步提高。其中以La0.8Sr0.2Mn0.5Cu0.5O3的催化活性为最佳，在该催化剂上，在40 000 mL·g－1·h－1下，155 ℃时CO可被完全转化为CO2，此时的选择性达54%，与铂催化剂的性能相近。反应气中加入CO2时，CO转化率下降，但选择性有所提高；加入水蒸气则使CO的转化率和反应选择性均下降。     

经验正交函数与遗传算法结合的副热带高压位势场非线性模型反演

针对副热带高压的动力预报模型难以准确构建的困难,基于T106数值预报产品500 hPa位势高度场序列,用经验正交函数（EOF）分解方法对位势场序列进行了时、空分解,引入了动力系统重构思想,以EOF分解的空间模态的时间系数序列作为动力模型变量,用遗传算法全局搜索和并行计算优势,进行了动力模型参数的优化反演,建立了客观合理的非线性动力模型．通过对动力模型积分和EOF的时、空重构,实现了副热带高压的中、长期预报．试验结果表明,本文反演的动力模型的副热带高压预报效果优于常规的数值预报产品,该研究工作为副热带高压等复杂天气系统和要素场预报提供了新的方法思路和技术途径．     

关于求解变分不等式问题的2-次梯度外梯度算法收敛性的一个补注

Yair Censor,Aviv Gibali和Simeon Reich为求解变分不等式问题提出了 2-次梯度外梯度算法.关于此算法的收敛性,作者给出了部分证明,有一个问题:由算法产生的迭代点列能否收敛到变分不等式问题的一个解上,没有得到解决.此问题作为一个公开问题在文章"Extensions of Korpelevi...