氨纶氯水降解及耐氯机理的探讨

应用红外光谱分析方法，对氨纶（ＰＵ纤维）氯水降解及耐氯机理进行了初步的研究。结果表明，ＰＵ浸氯水后，因受活性氯原子的攻击，ＰＵ大分子软链段的碳－碳键发生断裂，形成碳－氯化合物，添加剂加入后，因与ＰＵ大分子的软链段形成螯合物，从而避免了活性氯原子的攻击，有效地保护了软链段，使氨纶耐氯性能明显改善。     

Synthesis and properties of polystyrene‐b‐poly(ethylene oxide)‐b‐polystyrene triblock copolymers

A series of well‐defined and property‐controlled polystyrene (PS)‐b‐poly(ethylene oxide) (PEO)‐b‐polystyrene (PS) triblock copolymers were synthesized by atom‐transfer radical polymerization, using 2‐bromo‐propionate‐end‐group PEO 2000 as macroinitiatators. The structure of triblock copolymers was confirmed by ¹H‐NMR and GPC. The relationship between some properties and molecular weight of copolymers was studied. It was found that glass‐transition temperature (T_g) of copolymers gradually rose and crystallinity of copolymers regularly dropped when molecular weight of copolymers increased. The copolymers showed to be amphiphilic. Stable emulsions could form in water layer of copolymer–toluene–water system and the emulsifying abilities of copolymers slightly decreased when molecular weight of copolymers increased. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci 101: 727–730, 2006     

基于方程式逆序数的软件水印算法*

针对方程式重排序等算法存在的程序运行速度、信息隐藏量等问题,提出基于方程式操作数系数排列逆序数的软件水印算法。重新排列那些可以相互交换的操作数,使各操作数的系数按照一定次序排列。通过排列的逆序数和二进制数的一一对应关系来隐藏水印。这一方法无须向程序中添加任何代码,并且能有效提高隐藏数据的效率,程序的规模和速度并不受影响。     

一个新的基于口令的密钥协商协议

以不经意多项式计算作为核心组件,提出了一个基于口令的密钥协商协议PSKA-I,该协议能够抵抗字典攻击但只能工作于认证模型。为解决协议PSKA-I这一缺陷,根据BCK安全模型设计了消息传输认证器,将协议PSKA-I转换为非认证模型中的安全协议PSKA-Ⅱ。上述协议口令的安全性由不经意多项式计算予以保证。与GL协议相比,该协议的通信及计算复杂度明显降低。     

衬底温度对反应溅射TiN_x薄膜结构与电阻率的影响

采用反应磁控溅射方法,在不同Si(100)衬底温度下,制备出了TiNx薄膜。通过X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)对TiNx薄膜的物相、微观结构进行了表征,采用电子能谱仪(EDS)测定了TiNx薄膜的成分,运用四探针测试仪测量了TiNx薄膜的电阻率,研究了衬底温度对溅射TiNx薄膜结构与电阻率的影响。研究结果表明:衬底温度从室温升高到600℃时,随着温度升高,TiNx薄膜的(111)晶面衍射峰逐渐增强,500℃后减弱;(200)晶面衍射峰在300℃时最强,之后减弱。随着衬底温度的升高,TiNx薄膜的晶粒逐渐增大,300℃达最大后减小。随着衬底温度升高,TiNx薄膜的N/Ti原子含量比降低,200℃时降到最低为0.99,随后升高,500℃时最高为1.34,随后再次降低。N/Ti原子含量比与薄膜电阻率呈明显反比变化。     

恒温消化原子荧光法测定面粉中的痕量铅

研究了恒温消化发生原子荧光恒温消化法测量面粉中的痕量铅含量,采用DTD-30恒温消解仪于90℃预消解35 min,180℃消化35 min除去残酸。采用AFS-230E型双道原子荧光光度计,采用氢化物—原子荧光法测定面粉中的铅含量,实验确定了最佳测定条件。该法测定面粉中铅含量的相对标准偏差RSD为1.35%（n=9）,检出限为0.1 ng/mL。铅的线性范围为0～30 ng/mL,相关系数大于0.998。加标回收率为106.92%。     

Kerr介质对真空场级联三能级原子纠缠量的影响

利用全量子理论讨论了kerr介质对级联三能级原子纠缠量的影响。通过对体系量子约化熵的计算,结果显示：耦合强度对体系的纠缠量影响不大;适当的选择kerr介质的系数,可获得稳定的纠缠态。     

基于双迭代聚能量字典学习的数据压缩算法

针对基于稀疏表示（Sparse representation,SR）的数据压缩压缩率低、重构精度低等问题,本文提出一种基于双迭代的聚能量字典学习算法,把高维信号映射到低维特征空间,当低维特征空间保留高维原始信号越多的特征时,高维信号从低维特征空间中恢复出来的精度越高。为了使低维字典保留高维字典更多的主成分,本文提出了一个新的变换,被命名为?变换,能提升高维字典的能量集中性。除此之外,针对高维字典与低维字典的耦合关系,建立了双循环迭代训练,增加字典的能量集中性与字典的表达能力。实验表明,相比于传统算法,本文提出算法字典学习收敛速度提升了3倍以上。此外,该方法可以得到较高的压缩比和更高质量的重构信号。     

基于门控图卷积神经网络的有机化学反应预测

随着现代医药技术和计算机技术的发展,采用人工智能技术来加速药物的研发进度成为了研究热点,而对有机化学反应产物的高效预测是药物逆合成路线设计中的关键问题。针对样本数据集中化学反应类型分布不均匀的问题,提出了一种主动采样训练下的门控图卷积神经网络（ASGGCN）模型。首先,输入化学反应物的简化分子线性输入规范（SMILES）编码,通过门控图卷积神经网络（GGCN）以及注意力机制预测反应中心所在位置;然后,根据化学约束条件和候选反应中心枚举出可能的化学键组合来生成候选产物,再通过门控图卷积差分网络对候选产物进行筛选;最终,得到反应产物。门控图卷积神经网络拥有三个权重参数矩阵并通过门控对信息加以融合,与传统的图卷积神经网络相比,它能获取更加丰富的原子隐藏特征信息。通过主动采样的方式进行训练,使得该模型能够兼顾较差样本和普通样本的分析能力。实验结果表明,所提模型对化学反应产物的Top-1预测准确率可达87.2%,对比Weisfeiler-Lehman差分网络（WLDN）模型提高了1.6个百分点,可见模型能够更准确地预测有机化学反应产物。     

融合邻域回归和稀疏表示的图像超分辨率重构

对于图像超分辨率重建而言,通常会将图像的整体信息作为研究对象。然而图像本身含有的大量结构信息并没有得到充分利用。为了提高超分辨率重建的效果,实现对不同特征信息的利用,提出了一种融合邻域回归和稀疏表示的图像超分辨率重构算法。依据图像所具有的低秩性对高分辨率图像进行分解,获得高分辨率图像的低秩部分和稀疏部分;将对应的低分辨率图像与高分辨率图像的低秩部分和稀疏部分进行训练,学习得到对应的特征字典;基于高分辨率图像的低秩部分和稀疏部分分别基于稀疏表示和邻域嵌入进行高分辨率重构;基于低秩矩阵恢复理论,融合邻域回归和稀疏表示重构的高分辨率图像,得到最终的高分辨率图像。在测试集Set5和Set14上将提出的算法与几种经典算法进行对比实验,可视化和量化结果均表明,相比传统超分辨率算法,提出的算法在PSNR和SSIM都有很好的提升。