Freely Tailorable Yolk-Shell Encapsulation: Versatile Applications in Ultralow-k Dielectric,Drug Delivery Systems,and Catalysts

Herein, a facile, controllable, and versatile method is reported to prepare monodisperse yolk-shell and yolk-multishell silica nanoparticles (NPs) with mesoporous shells by a novel selective etching strategy. The mechanism of selective etching based on fluoride-silica chemistry is investigated in detail and thus provides a fundamentally novel principle for the fabrication of yolk-shell NPs. Specifically, this unprecedented and versatile synthesis strategy can be used to encapsulate essentially any silica-based, carbon-based, metal, metal oxide, or other possible NPs. Noteworthy is that most of the yolk-shell mesoporous silica (mSiO₂) NPs are prepared for the first time. To demonstrate the major structural and compositional advantages of the designed yolk-shell NPs, their applications in the fields of ultralow-dielectric constant (k) materials, drug delivery systems, and catalysts were explored. In detail, the lowest k value of the prepared yolk-shellordered mesoporous silica@mSiO₂/fluorinated polybenzoxazole composite films is 2.02; The obtained yolk-shell mSiO₂/C@mSiO₂/C NPs possess high hydrophilicity and pH-responsive sensitivity; The conversion of the catalytic reaction of the designed magnetic yolk-shell hollow Fe₃O₄@SiO₂/Au@mSiO₂ NPs at 20 min is 97% with a high conversion rate (92%) and recyclability even after 10 reuses. This innovative work lays a solid foundation for freely tailorable yolk-shell encapsulation and will greatly stimulate more efforts devoted to relevant research and development.     

基于双重信息检索的Bash代码注释生成方法

Bash是Linux默认的shell命令语言.它在Linux系统的开发和维护中起到重要作用.对不熟悉Bash语言的开发人员来说,理解Bash代码的目的和功能具有一定的挑战性.针对Bash代码注释自动生成问题提出了一种基于双重信息检索的方法 ExplainBash.该方法基于语义相似度和词法相似度进行双重检索,从而生成高质量代码注释.其中,语义相似度基于CodeBERT和BERT-whitening操作训练出代码语义表示,并基于欧式距离来实现;词法相似度基于代码词元构成的集合,并基于编辑距离来实现.以NL2Bash研究中共享的语料库为基础,进一步合并NLC2CMD竞赛共享的数据以构造高质量语料库.随后,选择了来自代码注释自动生成领域的9种基准方法,这些基准方法覆盖了基于信息检索的方法和基于深度学习的方法.实证研究和人本研究的结果验证了ExplainBash方法的有效性.然后设计了消融实验,对ExplainBash方法内设定(例如检索策略、BERT-whitening操作等)的合理性进行了分析.最后,基于所提方法开发出一个浏览器插件,以方便用户对Bash代码的理解.     

软件缺陷预测模型间的比较实验: 问题、进展与挑战

近年来,研究者提出了大量的软件缺陷预测模型,新模型往往通过与过往模型进行比较实验来表明其有效性.然而,研究者在设计新旧模型间的比较实验时并没有达成共识,不同的工作往往采用不完全一致的比较实验设置,这可能致使在对比模型时得到误导性结论,最终错失提升缺陷预测能力的机会.对近年来国内外学者所做的缺陷预测模型间的比较实验进行系统性的总结:首先,阐述缺陷预测模型间的比较实验的研究问题;然后,分别从缺陷数据集、数据集划分、基线模型、性能指标、分类阈值这5个方面对现有的比较实验进行总结;最后,指出目前在进行缺陷预测模型间比较实验时面临的挑战,并给出建议的研究方向.     

结合跨层特征融合与级联检测器的防震锤缺陷检测

目的 防震锤可以减少输电线路的周期性震动以降低线路的疲劳损害,定期对防震锤进行巡检非常必要。针对目前无人机巡检输电线路所得航拍图像背景复杂,而种类较多、形状各异以及特性不一的防震锤在航拍图像中占据像素面积很小,导致防震锤检测过程中出现的检测精度低、无法确定缺陷类型等问题,提出了一种结合跨层特征融合和级联检测器的防震锤缺陷检测方法。方法 本文使用无人机对防震锤部件巡检的航拍图像进行数据扩充建立防震锤缺陷检测数据集,并划分了4种缺陷类型,为研究提供了数据基础。首先,以VGG16（Visual GeometryGroup 16-layer network）为基础对1、3、5层特征进行特征融合得到特征图,平衡了语义信息和空间特征;其次,使用3个级联检测器对目标进行分类定位,减小了交并比（intersection over union,IoU）阈值对网络性能的影响;最后,将非极大值抑制法替换为Soft-NMS（soft non-maximum suppression）算法,去除边界框保留了最佳结果。结果 在自建数据集上验证网络模型对4种防震锤缺陷类型的检测效果,与现有基于深度学习的其他6种先进算法相比,本文算法的平均准确率比Fast R-CNN（fast region-based convolutional network）、Faster R-CNN、YOLOv4（you only look onceversion 4）分别提高了13.5%、3.4%、5.8%,比SSD300（single shot MultiBox detector 300）、YOLOv3、RetinaNet分别提高了9.5%、8.5%、8%。与Faster R-CNN相比,本文方法的误检率降低了5.61%,漏检率降低了3.01%。结论 本文提出的防震锤缺陷检测方法对不同背景、不同光照、不同角度、不同尺度、不同种类和不同缺陷种类的防震锤均有较好的检测结果,不但可以更好地提取防震锤的特征,而且还能提高分类和位置预测网络的定位精度,从而有效提高了防震锤缺陷检测算法的准确率,在满足防震锤巡检工作实际检测要求的同时还具有较好的鲁棒性和有效性。     

基于机器学习的超声造影分析综述

超声造影（Contrast-enhanced ultrasound, CEUS）通过外周静脉注入超声造影剂,显著增强来自肿瘤微血管的血流信号,便于临床医生以实时、动态的方式评估肿瘤血管生成、周边浸润等,广泛应用于多器官病变诊断、预后评估和治疗方案规划等方面。近年来,以深度学习为代表的机器学习方法快速发展,为动态超声造影智能分析带来新的机遇。深度学习方法很大程度上拓宽了超声造影临床应用范围,提高了其诊疗效能。但与常规超声影像类似,超声造影仍然存在斑点噪声、呼吸运动干扰和标准化程度低等问题,使得动态灌注时间、空间信息挖掘面临挑战。本文系统性回顾了近年来超声造影智能分析相关工作,涵盖良恶性鉴别、恶性分级、疗效预测和诊疗方案选择等方面应用,总结了当前影像组学及深度学习方法在超声造影分析领域的最新进展,并指出当前研究的局限性和未来发展方向。     

Extended state observer-based finite-region control for 2-D Markov jump systems

In this article, an extended state observer-based finite-region control scheme is presented for two-dimensional Markov jump systems with unknown mismatched disturbances. The mathematical model of the two-dimensional Markov jump systems is built on the well-known Roesser model. By establishing special recursive formulas and utilizing the 2-D Lyapunov function theory, sufficient conditions are obtained, which prove that the resultant system is finite-region bounded, if some linear matrix inequalities are achieved. Then, we provide an algorithm to solve the extended state observer-based controller gains. With the proposed control scheme, the external disturbances can be actively rejected from the system outputs. To conclude, a numerical example based on the Darboux equation is provided to demonstrate the validity and effectiveness of the devised control scheme.     

基于改进YOLOv3的智慧足球场行人检测

由于足球比赛场景中密集人群、移动小目标居多, YOLOv3算法存在检测精确度较低且模型参数量较大等问题, 使其无法部署在资源算力有限的移动设备上, 本文提出了一种基于改进YOLOv3的行人检测方法, 将Darknet-53主干特征提取网络替换为更加高效且轻量化的GhostNet网络; 同时选取了4个尺度的检测分支层并采用K-means++算法改善anchor box的聚类效果; 添加空间金字塔池化对输入图像实现相同大小的输出; 提出CIoU损失函数来计算目标定位损失值; 添加heatmap热力图可视化并在训练中使用Mosaic数据增强. 实验结果表明, YOLOv3-GhostNet在VOC融合数据集上mAP达到90.97%的同时相比YOLOv3算法提高了1.75%, 参数量减少了约81.4%且实时检测速率提高了约1.5倍, 在小型移动设备上表现出不错的检测效果.     

基于改进对比学习的道路裂缝图像分类

道路裂缝是路面破损的重要组成部分,而道路裂缝分类可以对道路养护策略的制定进行针对性的安排.针对人工标注分类耗时长,效率低等问题,本文提出了一个基于对比学习的道路裂缝图像分类方法,在传统的对比学习框架中,对特征提取部分进行改进,使得模型对细小裂缝的特征更敏感.首先对进行数据增强,其次在特征提取部分对ResNet50的部分进行改进,使用多尺度的方法提取特征;再使用多层感知机(MLP)对提取到的特征进行降维处理,并投影到向量空间;最后使用余弦相似度与用归一化温度标度的交叉熵损失对模型进行优化.实验结果表明,改进后的模型比原模型在裂缝图像上的分类效果提高了0.22%,达到了92.1%,对裂缝图像分类有较好的效果.     

基于改进YOLOX-s的安全帽检测

在施工现场中, 发生过许多高空坠落事故, 因此在施工现场佩戴安全帽是十分有必要的. 针对安全帽佩戴状况检测中遇到的小目标样本缺检、漏检的情况, 提出一种基于YOLOX-s的改进算法. 首先, 在Neck层引入主干特征提取网络中的160×160特征层进行特征融合, 并且增加了一个针对小目标的检测头; 其次, 采用SIoU损失函数计算损失值, 使得网络在训练过程中考虑的损失项更加全面; 并且采用varifocal loss函数来计算置信度损失值, 进一步改善训练过程中存在的正样本与困难样本不均衡的问题, 最后, 采用CA (coordinate attention)注意力机制来增强模型的特征表达能力. 实验结果表明, 通过对Neck层与检测层、损失函数的优化以及引入CA注意力机制, 使得网络在训练过程中收敛与回归性能更佳. 改进后的算法的mAP值为95.57%, 相较于YOLOv3及原YOLOX-s算法在mAP值上分别提高了17.11%、3.59%. 改进后的算法检测速度为54.73帧/s, 符合实时检测速度要求.     

Elsa:一种面向跨区域架构的无协调分布式键值存储系统

作为具备高性能和高可伸缩性的分布式存储解决方案,键值存储系统近年来被广泛采用,例如Redis、MongoDB、Cassandra等.分布式存储系统中广泛使用的多副本机制一方面提高了系统吞吐量和可靠性,但同时也增加了系统协调和副本一致性的额外开销.对于跨域分布式系统来说,远距离的副本协调开销甚至可能成为系统的性能瓶颈,降低系统的可用性和吞吐量.提出分布式键值存储系统Elsa,这是一种面向跨区域架构的无协调键值存储系统. Elsa在保证高性能和高可拓展性的基础上,采用无冲突备份数据结构(CRDT)技术来无协调的保证副本间的强最终一致性,降低了系统节点间的协调开销.在阿里云上构建了跨4数据中心8节点的跨区域分布式环境,进行了大规模分布式性能对比实验,实验结果表明:在跨域的分布式环境下,对于高并发争用的负载, Elsa系统的性能具备明显的优势,最高达到MongoDB集群的7.37倍, Cassandra集群的1.62倍.