岩沥青/环氧树脂复合改性路面回收料路用性能

为了提高路面回收料（RAP）再生过程中的利用率,并确保再生的沥青混合料能满足路用条件,本文提出了一种新的复合改性沥青材料。将布敦岩沥青（BRA）、E-44热固性环氧沥青、自制固化剂、70#基质沥青以及路面回收旧料,以一定的配比组成新型岩沥青与环氧树脂复合改性RAP料,通过响应面法对试验进行设计并预测分析最优掺量。通过高温车辙试验、低温弯曲试验、浸水马歇尔试验和四点弯曲梁试验对不同掺量改性剂下的力学性能以及抗疲劳性能进行了评价。结果表明：岩沥青与环氧树脂都能有效提高再生沥青混合料的高温性能;岩沥青会导致再生沥青混合料的柔性降低,释放应力的能力变差,通过掺入环氧树脂能改善这一现状;环氧树脂、沥青、固化剂三者发生的交联固化反应使再生沥青混合料成为不可逆的固体,显著降低了对旧料的要求,从而提高RAP旧料的使用率。     

Four-State Modulation in Middle of a Quantum Channel for Continuous-Variable Quantum Key Distribution Protocol with Noiseless Linear Amplifier

We characterize a modified continuous-variable quantum key distribution(CV-QKD)protocol with four states in the middle of a quantum channel.In this protocol,two noiseless linear amplifiers(NLAs) are inserted before each detector of the two parts,Alice and Bob,with the purpose of increasing the secret key rate and the maximum transmission distance.We present the performance anal.ysis of the new four-state CV-QKD protocol over a Gaussian lossy and noisy channel.The simulation results show that the NLAs with a reasonable gain g can effectively enhance the secret key rate as well as the maximum transmission distance,which is generally satisfied in practice.     

推动首都创新战略建设创新型城市

这次会议的主要任务是深入学习贯彻全国科学技术大会精神，认真落实中共中央、国务院《关于实施科技规划纲要增强自主创新能力的决定》，部署实施市委、市政府《关于增强自主创新能力建设创新型城市的意见》，全面推进首都创新战略，努力建设创新型城市。     

多任务学习在分子性质预测中的对比研究（英文）

随着深度学习的快速发展,相关算法被广泛应用于量子化学计算领域以实现高效的分子设计及性质研究.其中,多任务学习方法通过挖掘分子性质之间的关系可以同时预测多个分子属性,然而此类研究目前较为有限.本文采用硬参数共享结构与损失函数加权方法来实现多任务分子性质预测.通过对比单任务基准与各类多任务模型在不同分子属性集上的性能,展示了多属性预测精度强烈依赖于属性间的关系,当关联变复杂时,硬参数共享可以提高预测精度.此外,恰当的损失函数加权方法有利于实现更均衡的多目标优化,使预测更准确.进一步的实验展示了多任务学习模型的计算效率优势及其在训练数据量受限时的预测性能优势.     

Expected H →μ+μ-measurement precision with e+e-→Z(q■)H production at the CEPC

A search for the dimuon decay of the Standard Model Higgs boson is performed using Monte Carlo simulated events to mimic data corresponding to an integrated luminosity of 5.6 ab^-1 collected with the Circular Electron-Positron Collider detector in e⁺e^-collisions at■GeV.This study investigates thee⁺e^-→ZH,Z→q■,H→μ⁺μ^-process,and the expected significance considering only the statistical uncertainty in the data for a backgro...