基于图神经网络和注意力的双模态情感识别方法

针对生理信号情感识别问题，提出一种基于图神经网络（GNN）和注意力的双模态情感识别方法。首先，使用GNN对脑电（EEG）信号进行分类；然后，使用基于注意力的双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络对心电（ECG）信号进行分类；最后，通过Dempster-Shafer证据理论融合EGG和ECG分类结果，从而提高情感识别任务的综合性能。为验证所提方法的有效性，邀请20名受试者参与情感激发实验，并收集了受试者的EGG、ECG信号。实验结果表明，所提方法的二分类准确率在valence维度和arousal维度分别为91.82%和88.24%，相较于单模态EEG方法分别提高2.65%和0.40%，相较于单模态ECG方法分别提高19.79%和24.90%。可见，所提方法能够有效地提高情感识别的准确率，为医疗诊断等领域提供决策支持。     

超低介电常数聚芳酯薄膜的制备及其性能研究

为制备超低介电常数的聚芳酯薄膜，以双酚A(BPA)、对苯二甲酰氯(TPC)和间苯二甲酰氯(IPC)为单体用界面聚合法合成无定形聚芳酯(a-PAR);并采用相分离法制备多孔聚芳酯薄膜；采用扫描电子显微镜、差示扫描量热仪和万能材料试验机等探讨了凝固浴组成对多孔膜结构及其性能的影响。结果表明多孔膜的孔隙率随凝固浴中水含量的上升而提高，其介电常数发生显著下降(最低可达1.27),同时伴随着薄膜力学性能的下降。控制凝固浴组成可调节聚芳酯薄膜的孔隙率，从而制备具有一定力学强度的超低介电常数聚芳酯薄膜。当凝固浴中水含量为20%时，薄膜的拉伸强度为13.0 MPa,弹性模量为0.29 GPa,玻璃化转变温度为198.1℃,介电常数为1.51,综合性能最佳。     

特高压变电站110kV电抗器、电容器组过电压波形实测与仿真计算研究

电抗器、电容器组在变电站中主要用于无功补偿，提升系统安全稳定性，是站内的重要设备。文中通过在交流特高压变电站送电调试过程中开展现场实测得到了站内110 kV电抗器、电容器组投切过程典型过电压波形。为进一步地考虑实际断路器机械特性的分散性以及三相非同期性对过电压的影响，文中使用ATP-EMTP电磁暂态仿真计算模型开展了合闸过电压统计计算分析，研究了110 kV电抗器、电容器组合闸时不同位置可能出现的最大过电压值，结果显示各个位置最大过电压均在设备绝缘水平允许范围内。最后仿真模拟了站内电抗器组发生单相接地短路和相间短路故障时的过电压波形，较为系统地研究了特高压变电站110 kV电抗器、电容器组的过电压问题。     

通过面积扩张和散热硅通孔的3DIC热量的优化

随着集成度的增加,高密度的3D IC的发热问题变得越来越严重,温度过高的热斑不仅影响芯片的性能,甚至对芯片的可靠性带来严重的威胁。从两个方面来优化三维芯片的热量问题,通过模拟退火算法把电路模块划分到合适的层,使得热斑块在整体芯片的分布较为均;在x/y方向上对热斑块适当的面积扩张来降低热斑块的功耗密度,然后在z方向上插入散热硅通孔来转移芯片内部的热量。仿真结果表明,通过该优化后的芯片最高温度可以进一步减小,在电路ncpu第二层中优化前后最高温度降低了11.98°;热量分布更加均衡,层内最高温度与最低温度之间的差距进一步缩小最大可以缩减11.82,有效地控制了芯片的温度。