变分自编码器模型综述

变分自编码器（VAE）作为深度隐空间生成模型的一种，近年来其表现性能取得了极大的成功，尤其是在图像生成方面。变分自编码器模型作为无监督式特征学习的重要工具之一，可以通过学习隐编码空间与数据生成空间的特征映射，进而在输出端重构生成输入数据。梳理了传统变分自编码器模型及其衍生变体模型的发展与研究现状，并就此做了总结和对比，最后分析了变分自编码器模型存在的问题与挑战，并就可能的发展趋势做了展望。     

基于分簇的小基站用户资源分配方案

为降低密集网络系统层内干扰并提高系统容量,提出一种基于分簇的用户资源分配方案。在分簇阶段,根据小基站到簇头的最大距离方差与簇头间最小距离对初始分簇结果进行消除、合并及分裂操作,实现网络拓扑变化情况下的自适应分簇。在资源分配阶段,通过用户剩余资源有效利用及资源块微调,保障用户业务速率。仿真结果表明,与现有用户资源分配方案相比,该方案提高了系统容量及用户公平性。     

基于小波变换的分数阶微分算法在肝脏肿瘤CT图像纹理增强中的应用

图像纹理增强过程中容易丢失平滑区域纹理细节，而分数阶微分增强虽然能够非线性保留平滑区域纹理细节，但对频率分辨率敏感。针对这个问题，提出一种基于小波变换的分数阶微分纹理增强算法，应用于平扫计算机断层扫描（CT）图像的肝脏肿瘤区域的纹理增强。首先，通过小波变换将图像感兴趣区分解成多个子带分量；其次，基于分数阶微分定义构造一个带补偿参数的分数阶微分掩膜；最后，使用该掩膜与每个高频子带分量进行卷积并利用小波逆变换重组图像感兴趣区。实验结果表明，该方法在使用较大分数阶次显著增强肿瘤区域的高频轮廓信息的同时，有效地保留了低频平滑的纹理细节：增强后的肝细胞癌区域与原区域相比，信息熵平均增加36.56%，平均梯度平均增加321.56%，平均绝对差值平均为9.287；增强后的肝血管瘤区域与原区域相比，信息熵平均增加48.77%，平均梯度平均增加511.26%，平均绝对差值平均为14.097。     

基于三维纳米阵列结构的表面增强拉曼技术研究及其在痕量铀酰离子探测中的应用

表面增强拉曼散射(SERS)是一种新型痕量表征技术，其灵敏度高、样品用量少、特征谱易辨识，尤其适用于铀酰离子等危化品的探测。在过去十几年里, 纳米材料和纳米技术在新兴技术和SERS的应用方面获得了长足发展，将先进的纳米制造技术引入了SERS领域。本文总结了利用光刻、原子层沉积等技术，开发了一系列高质量的三维阵列纳米材料作为SERS基底，并应用于痕量铀酰离子的检测。其中，以Al₂O₃、HfO₂等惰性氧化物包裹修饰的银纳米棒三维阵列作为基底，灵敏度高，稳定性好，根据不同特征的拉曼振动频谱，可识别多个不同种态的铀酰离子，检出限低至nmol/L，具有潜在的实际应用价值。     

水气空分装置冷箱密封气供应系统的优化改进

文中阐述了某石化公司的空分冷箱运行年限超期、内部保冷效果下降的实际现状。分析了冷箱保冷材料干燥度的影响因素,更新改造了装置的密封气供应系统的安装布局,并利用装置大检修时机实现了该冷箱密封气供应系统的升级优化。