基于宋词生成的大容量构造式信息隐藏算法

在基于文本生成的信息隐藏算法研究中，如何在保证生成文本质量的同时提高隐藏容量是主要存在的挑战.为此本文提出一种基于宋词生成的构造式信息隐藏算法.首先对宋词文本数据进行预训练，然后基于自回归语言模型搭建宋词生成模型；其次根据宋词词牌固有的格式信息设计格律模块，在宋词生成阶段，需要向生成模型输入该格律模块，并通过符号集设计、编码等综合作用，生成宋词诗句.在利用宋词生成模型进行秘密信息隐藏的过程中，对格律模块进行重构，通过平仄韵词牌、词牌格式模板、关键字、韵律及押韵字符的不同选择，有效实现秘密信息的隐藏.信息提取是隐藏的逆过程，且提取过程不需要利用宋词生成模型，仅需根据模板和词典库来进行索引即可，提高了信息提取的效率.实验结果表明，本文提出的算法能够生成格式严格、韵律清晰、句子完整性高的宋词，且生成的宋词文本的信息隐藏容量均值可达21比特/句、安全性高，整体性能优于已报道的主流算法.     

基于现代印刷工艺的非遗创意转化研究

目的研究现代印刷工艺在非遗创意转化中的应用。方法探讨非遗现代创意转化的依据与途径,根据联合国教科文组织对非遗的定义,明确创造性与现代性是非遗概念的核心特征。比较研究非遗现代创意转化较常见的两种形式:创意产品设计与创新印刷设计,突出创新印刷设计对开拓传统文化传承新形式的重要作用。通过对第68届美国印制大奖最高"班尼"金奖作品《山海经》线装图鉴、铜奖作品《团扇》明信片的具体案例分析,论述现代印刷工艺对非遗文化的全新呈现,成功引领中国非遗文化创意作品登上世界印刷的舞台。结论先进的印刷工艺与设计创意相结合,并依托印刷媒介传播的广泛性,能使非遗文化更好地融入新时代生活,确保非遗传承的生命力,从而实现非遗现代创意转化的真正意义。     

2015—2018年上海市浦东新区食源性疾病主动监测病原学及流行病学特征分析

目的 了解上海市浦东新区特定病原体食源性疾病的流行趋势和特征,为制定食源性疾病防控策略提供参考。方法 采集2015—2018年于上海市浦东新区开展食源性疾病主动监测的数据,2家哨点医院采集以腹泻症状为主诉感染病例的粪便或肛拭子标本,进行副溶血性弧菌、沙门菌、志贺菌、致泻大肠埃希菌、空肠弯曲菌和诺如病毒检验,同时对患者进行相关信息采集、分析。结果 共监测和采集2 871例腹泻病例的粪便或肛拭子标本,病原体总体检出率为23.55%(676/2 871),其中,诺如病毒为20.04%(97/484)、致泻大肠埃希菌为11.84%(340/2 871)、空肠弯曲菌为7.21%(68/943)、副溶血性弧菌为4.01%(115/2 871)、沙门菌为3.27%(94/2 871)、志贺菌为0.28%(8/2 871)；第三季度的病原体检出率较高,呈现较明显的夏秋季高峰；可疑食物主要是混合/多种食品(41.12%,278/676),其次为水产动物及其制品(22.19%,150/676)和肉与肉制品(10.95%,74/676)。结论 诺如病毒和致泻大肠埃希菌是上海市浦东新区腹泻病例的主要病原体,应进一步完善食源性疾病主动监测,对特定病原体阳性病例开展流行病学个案调查,为开展有效防控提供技术支持。     

神经网络全局势函数在多相催化中的应用

当今的多相催化研究需要新的技术和方法从原子尺度上表征活性中心结构和反应中间体。本文作者课题组近期开发了理论模拟新技术来探索催化剂活性位点结构，即基于神经网络势函数的大规模原子模拟（LASP）软件中实现的全局神经网络势函数计算方法。本文介绍了该方法可以显著降低催化体系的计算代价，而维持与密度泛函理论同一级别的计算精度，从而解决多相催化中的许多复杂问题。本文对神经网络势函数方法的实现细节和目前已实现的应用场景进行了详细介绍。神经网络势函数可以用来预测材料晶体结构，理解高压氢化条件下TiO₂表面的结构演化和确定三元氧化物ZnCrO晶相中合成气制甲醇活性位点。最后文章分析了神经网络势函数的局限性和今后可能的三个研究方向，即材料性质预测、多元素体系神经网络势函数构造和化学反应拟合。     

矩量法-物理光学混合算法计算多尺度复合目标电磁散射场

基于电流的矩量法（method of moments，MoM）和物理光学法（physical optics，PO）的混合算法是目前求解电中尺度和多尺度目标电磁散射和辐射的主要方法，在计算MoM区和PO区的耦合作用时需要对PO区域进行亮区判断.传统纯CPU亮区判断方法时间复杂度为O（N2），时间消耗随着面片数量N增加而急剧增大.文中通过GPU渲染功能及对深度缓冲区（zbuffer）的利用，对PO亮区判断过程进行加速，亮区消耗时间与面片数量无直接联系，在面片数量达到105数量级以上加速优势明显.将加速的MoM-PO混合方法应用于复杂目标与粗糙面的组合情况，对比多层快速多级子（multi level fastmultipole method，MLFMA）方法，相比于纯PO方法，获得较高的精度.相比于单一算法，混合算法有明显优势.     

K-means聚类算法在肿瘤基因变异识别中的应用

二代测序NGS(Next-generation sequencing)数据的迅速发展加快人们对于基因的探索,同时也给测序数据分析任务带来更大的挑战。癌细胞特异变异的识别是测序数据分析的一项重要基础性工作。当前的变异识别工具大多采用贝叶斯模型方法,特异度、灵敏度和速度都远远满足不了需求。K-means是一种简洁高效的无监督聚类算法,基于此将位点信息映射成多维的特征,再进行类别个数为2的聚类过程。该算法明显提高了准确度和召回率,实验结果验证了算法的有效性。     

BIM在高校基建管理实践中的应用与思考

基建管理具有功能综合、管理复杂、单位众多、资源分散和信息共享困难等特点,以复旦大学基建管理BIM应用为基础,通过阐述基于BIM的建筑全生命周期管理实施过程,总结实际应用效果和亟待解决的问题,并对BIM技术发展方向做探讨,以期为推进更为先进科学的建筑协同化施工、信息化建设、集成性运维和智慧化管理提供方向和思考。     

纳米药物非临床药代动力学的研究策略及关注要点

随着纳米技术的迅速发展，纳米药物的研发已成为目前药物创新的发展方向之一。纳米药物具有基于纳米结构的尺度效应，其药代动力学特征与普通药物相比存在明显差异，其药代动力学研究与普通药物相比也有其特殊性。本文着重探讨纳米药物的非临床药代动力学的研究策略及关注要点，包括受试物、体内/外试验、生物样本分析、数据评价分析等，期望为研发者提供参考。