A comparison of atomic force microscope friction and phase imaging for the characterization of an immiscible polystyrene/poly(methyl methacrylate) blend film

Three different forms of atomic force microscope (AFM) measurement, topography, friction force and phase imaging, have been used to investigate the surface morphology and local composition of an immiscible polystyrene (PS)/poly(methyl methacrylate) (PMMA) blend film. This sample forms discrete, micron-size domains in a continuous matrix, which is attributed to the segregation of PMMA in PS. When the samples were imaged in air, contrast in friction and phase images was caused by variations in sample topography only. When the samples were imaged under water, however, both friction and phase imaging yielded non-topographic contrast between domains. We ascribe the contrast in both of these imaging modes to preferential softening of the hydrophilic, PMMA-rich domains and to stronger tip-sample adhesive forces, highlighting the AFM's utility for probing local elastic properties and for compositional mapping of soft polymer samples.     

自适应二进制算术编码的动态可重构实现研究

针对H.266/VVC视频编码标准下的上下文自适应二进制算术编码器编码速度慢、资源开销大的问题,面向可重构结构依据算法的内在并行特性优化了编码架构,并基于动态可重构阵列处理器设计实现了CABAC编码器常规编码模式下的并行映射方法,阵列结构能够根据编码输入对优化后的算法进行动态重构,在避免专用硬件编码器较高的资源开销情况下利用软件重构的方法实现熵编码过程,保证编码准确性的同时提高了视频数据流编码效率,为此类运算密集型算法的硬件实现提供了更为灵活高效的参考途径。仿真结果表明,映射实现的编码过程中每个编码周期完成5个二进制序列的编码,平均编码效率达到384.13Mbin/s。基于FPGA的测试结果表明,软件重构方法与专用硬件实现的编码器相比,资源开销降低且编码效率提升5.47%,与同类型可重构视频编码结构相比,编码效率提升7.03%。     

基于APIC的高精度定时器设计

在操作系统开发过程中需要一定精度的计时器支持。在Windows实时扩展改造过程中,针对原有定时精度低和波动较大的问题,提出一种基于高级可编程中断控制器(APIC)的高精度定时器设计方案。利用CPU片上结构APIC的计数寄存器编程,构建高精度时钟。运用内核驱动建立内核调度管理,通过内存映射提高用户态到内核态的数据传输速度,保证实时性能。利用DLL提供一组和内核交互的定时器接口供用户使用。实验结果表明,该方案有效解决了定时精度和稳定性问题,构造的定时器性能稳定,具有良好的实用性。     

命名数据网络中基于Hash映射的命名检索

命名数据网络(NDN)是一种以内容为中心的新型网络架构,可有效提高网络资源的共享利用率。但与传统的IPv4、IPv6相比,NDN命名的长度更长且具有可变性,因此实现NDN中命名的快速检索对提高网络性能具有重要作用。为此,提出一种基于Hash映射的分治命名检索方法,将命名分解为组件并进行CRC32映射后分别存储在相应的Hash表中,对Hash表中的数据进行快速排序后使用二分查找定位Hash值,并利用排序后Hash表的递增数据结构进行Hash冲突的快速检测,通过对Hash值添加标志位的方法解决冲突问题。实验结果表明,相比建立命名前缀树的检索方法,该分治命名检索方法可将NDN命名的存储空间压缩近65%,并且大幅提升了检索速度。     

基于奇偶树型交互学习机与遗传算法的密文优化系统

为使图像加密系统具备优化功能,并解决当前遗传算法无法实现全局最优、收敛速率慢等问题,提出奇偶树型交互学习机耦合全局离散遗传算法的密文优化系统。定义权值更新机制,耦合混沌映射,构造奇偶树型交互学习机及其互扰模型。将切断型轮盘赌择取机制引入均匀交叉算子中,以图像分块的相邻像素相关系数和密文信息熵为目标,根据权重理论设计加权适应度函数,提出一种全局离散遗传算法,最终形成"初始加密-密文优化"的加密结构。实验结果表明,与超混沌算法、离散遗传算法、元胞自动机相比,该系统的加密质量较好,并且具备全局优化功能,可优化所有迭代结果,使最终输出密文的信息熵最大,相关系数最小。     

基于图像纹理复杂度的小波域数字水印算法

针对水印信息嵌入量小、鲁棒性弱、遮蔽性差的问题,提出一种基于图像纹理复杂度的小波域人类视觉系统的水印算法。该算法将载体图像进行分块,计算每块的图像熵,并根据图像熵对载体图像的纹理特征区域进行分类,不同纹理特征水印的嵌入量不同。利用Logistic映射对水印信号进行置乱变换,将水印信号嵌入到二层离散小波变换的低频系数中,并利用小波域人类视觉模型控制水印的嵌入强度。在提取水印时,通过水印误码率和峰值信噪比评价水印质量。实验结果表明,该算法能抵抗噪声干扰、裁剪和密钥攻击,水印图像具有较强的鲁棒性和良好的遮蔽性。     

混合排名映射概率和混沌搜索的ABC算法

针对由于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony algorithm,ABC)采用直接映射概率选择食物源而引起收敛速度慢、陷入局部最优等问题,提出一种混合排名映射概率和混沌搜索的人工蜂群算法((Artificial Bee Colony algorithm based on Hybrid rank mapping probability and Chaotic search,ABC-HC))。首先,利用目标函数值的排名来获取选择食物源的排名映射概率,并提出计算排名映射概率的两种方法;然后,在观察蜂阶段,融合这两种计算概率的方法,即不同的搜索阶段采用不同的排名映射方法计算食物源选择概率,构造基于混合排名映射概率的人工蜂群算法,以便能够维持种群的多样性避免陷于局部最优;最后,在侦查蜂阶段,使用混沌搜索替代随机搜索以便进一步提高收敛速度,最终获得较好的全局最优解。对10个标准测试函数进行仿真,结果表明,ABC-HC算法不仅提高了收敛速度,而且更能跳出局部最优,有效地找到全局最优解,优于标准的ABC算法和进化算法。     

一种基于同义词词林的中文大规模本体映射方案

本体映射是解决本体异构问题的重要途径和手段,中文知识是网络开放知识库的重要组成部分,但现有的中文本体映射系统在面对大规模本体映射任务时,显得效率较低且可用性不高,目前仍缺乏针对中文大规模本体映射的相关系统。为了解决中文大规模本体的映射问题,设计并实现了一个面向中文的大规模本体映射系统。首先,提出了一种基于拟核力场势函数的大规模本体压缩方法;其次,提出了一种基于同义词词林的中文概念等价关系确定算法;再次,实现了大规模中文本体映射的原型系统;最后,将本系统与相似度计算相关典型算法进行比较,证明其具备一定的可用性和较高的总体性能。     

思维导图软件在高职教学中的应用-以旅游专业教学为例

思维导图是知识可视化的有力工具,在高职教学中应用思维导图,可进一步提高教学效率,强化教学效果.文章以高职旅游专业教学为例,论述了思维导图在教师备课、课堂授课等教学环节中的具体运用.     

一种结构解耦的新型应变式三维力传感器研究

维间耦合一直是制约多维力传感器精度提高的重要因素,结构解耦也一直是多维力传感器追求的目标。提出了一种新型三维力传感器,可用于Fx、Fz、My3个维度广义力的测量,其敏感原理是结构解耦的,因此可具有更高的精度。介绍了这种新型三维力传感器的结构并分析其敏感原理。采用有限单元法对应变式三维力传感器进行结构静力仿真,利用ANSYS后处理器提供的路径映射技术,精确地获得了应变片的贴片区域。仿真结果表明,该新型传感器与目前的应变式多维力传感器相比,维间耦合误差有明显改善,维间干扰由传统结构的3.56%降低至0.40%。