基于阅读理解智能问答的RPR融合模型研究

基于阅读理解的智能问答是指同人类一样首先让模型阅读理解相关文本,然后根据模型获取的文本信息来回答对应问题。预训练模型RoBERTa-wwm-ext使用抽取原文片段作为问题的回答,但这种方法遇到原文中不存在的答案片段或需要对原文总结后回复这两种情况时不能很好解决,而使用预训练模型进行生成式模型训练,这种生成式回复在一定程度上解决了需要总结原文才能回答的问题。因此,改进了只采用RoBERTa-wwm-ext模型进行抽取答案的方式,在此基础上融合了基于RAG模型的生成式问答模型,用于回答RoBERTa-wwm-ext等抽取式模型无法处理的问题。同时,吸取了PGN模型的优点,对RAG模型进行改进得到RPGN子模型,可以更好地利用阅读理解的文章生成合理的答案。由此,提出RPR(RAG、PGN、RoBERTa-wwm-ext)的融合模型,用于同时处理抽取式问题任务和生成式问答任务。     

面向多网关的无线传感器网络多因素认证协议

无线传感器网络作为物联网的重要组成部分,广泛应用于环境监测、医疗健康、智能家居等领域.身份认证为用户安全地访问传感器节点中的实时数据提供了基本安全保障,是保障无线传感器网络安全的第一道防线;前向安全性属于系统安全的最后一道防线,能够极大程度地降低系统被攻破后的损失,因此一直被学术及工业界视为重要的安全属性.设计面向多网关的可实现前向安全性的无线传感器网络多因素身份认证协议是近年来安全协议领域的研究热点.由于多网关无线传感器网络身份认证协议往往应用于高安全需求场景,一方面需要面临强大的攻击者,另一方面传感器节点的计算和存储资源却十分有限,这给如何设计一个安全的多网关无线传感器网络身份认证协议带来了挑战.近年来,大量的多网关身份认证协议被提出,但大部分都随后被指出存在各种安全问题.2018年,Ali等人提出了一个适用于农业监测的多因素认证协议,该协议通过一个可信的中心(基站)来实现用户与外部的传感器节点的认证;Srinivas等人提出了一个通用的面向多网关的多因素身份认证协议,该协议不需要一个可信的中心,而是通过在网关之间存储共享秘密参数来完成用户与外部传感器节点的认证.这两个协议是多网关无线传感器网络身份认证协议的典型代表,分别代表了两类实现不同网关间认证的方式:1)基于可信基站,2)基于共享秘密参数.分析指出这两个协议对离线字典猜测攻击、内部攻击是脆弱的,且无法实现匿名性和前向安全性.鉴于此,本文提出一个安全增强的可实现前向安全性的面向多网关的无线传感器网络多因素认证协议.该协议采用Srinivas等协议的认证方式,即通过网关之间的共享秘密参数完成用户与外部传感器节点的认证,包含两种典型的认证场景.对新协议进行了BAN逻辑分析及启发式分析,分析结果表明该协议实现了双向认证,且能够安全地协商会话密钥以及抵抗各类已知的攻击.与相关协议的对比结果显示,新协议在提高安全性的同时,保持了较高的效率,适于资源受限的无线传感器网络环境.     

预制炭黑/尼龙6纤维网络在导电高分子复合材料中的逾渗行为

通过超声法将炭黑(CB)粒子固定在静电纺丝尼龙6(PA6)纤维膜表面,制备出一系列具有不同CB含量的CB/PA6导电纤维薄膜。利用热压成型法将制备的导电纤维膜与高密度聚乙烯(HDPE)粉末热压复合,制备出CB/PA6/HDPE导电高分子复合材料(CPC)。扫描电子显微镜图片显示,CB粒子均匀地锚固在PA6纤维表面,且CB/PA6导电纤维膜在HDPE基体中形成连续的导电网络结构。研究了材料的导电逾渗行为,发现CB/PA6/HDPE复合材料的逾渗值仅为2.5%,显著低于传统的CB/HDPE复合材料的逾渗值(8.5%)。同时,由于CB/PA6/HDPE复合材料具有特殊的预制CB/PA6导电纤维网络状结构,PA6电纺纤维膜的含量在复合材料体系中也呈现出有趣的逾渗行为。     

基于多分支结构的不确定性局部通道注意力机制

近几年的研究表明视觉注意力机制是提升深层卷积神经网络性能的有效途径.然而,现有的视觉注意力方法更多地致力于建模所有卷积通道之间的相关性,在一定程度上限制了模型的计算效率.此外,这些方法尚未明确考虑相关性建模过程中不确定性带来的影响,缺少对注意力机制在泛化能力和稳定性方面的探索.为解决上述问题,提出了一种多分支局部通道注...     

轴向柱塞泵裂纹转子的振动特性分析

针对轴向柱塞泵旋转组件,建立一类含有横向呼吸裂纹的单盘悬臂柔性转子有限元模型。采用数值积分方法进行仿真,得到转子系统的时间历程、轴心轨迹和频谱图等振动响应,分析裂纹深度、裂纹位置对转子振动特性的影响规律。结果表明：当横向裂纹位于轴承2时,随着裂纹深度的增加,转子二倍频及三倍频幅值随之增大,并且转子转速在1/2和1/3临界转速附近时,轴心轨迹具有内凹的变化趋势;当裂纹位于刚性圆盘附近时,对转子轴心轨迹、频率幅值等影响较小,并且轴心轨迹具有外凸的变化特点。     

低脱钙纳滤膜用于非常规饮用水源的达标处理

纳滤(NF)可用于处理高硬度、高硫酸根含量的非常规水源,然而硫酸钙结垢导致淡水回收率降低等问题.采用低钙离子脱除纳滤膜(LCNF)可减少硫酸钙结垢.本研究采用LCNF和商用NF对单盐溶液、硬度和硫酸根含量超标的地下水进行了处理对比试验,研究了压力、温度及料液中离子种类和浓度对膜性能的影响,结果表明,在0.6 MPa压力...     

基于深度学习的数据库自然语言接口综述

数据库自然语言接口(natural language interface to database, NLIDB)能够凭借自然语言描述实现数据库查询操作,是促进用户无障碍地与数据库交互的重要工具.因为NLIDB具有较高的应用价值,近年来一直受到学术与商业领域的关注.目前成熟的NLIDB系统大部分基于经典自然语言处理方法,即通过指定的规则实现自然语言查询到结构化查询的转化.但是基于规则的方法仍然存在拓展性不强的缺陷.深度学习方法具有分布式表示和深层次抽象表示等优势,能深入挖掘自然语言中潜在的语义特征.因此近年来在NLIDB中,引入深度学习技术成为了热门的研究方向.针对基于深度学习的NLIDB研究进展进行总结：首先以解码方法为依据,将现有成果归纳为4种类型分别进行分析;然后汇总了7种模型中常用的辅助方法;最后根据目前尚待解决的问题,提出未来仍需关注的研究方向.     

伞降战斗部毁伤试验落点预测方法研究

针对伞降战斗部空投试验时落点受初始状态和外部环境影响较大的问题,开展了试验落点预测方法研究。建立降落伞-战斗部系统的6自由度动力学模型,基于该模型和战斗部初始摆动角度、试验区域风场以及投放高度等信息对战斗部降落过程进行分析,得出了伞降战斗部落点的准确预测结果。结果表明：所提方法可以指导试验人员调整投放位置,实现战斗部在检测仪器的有效测量区域内落地爆炸,提高试验效率和试验安全性;该方法实现了战斗部落点的准确预测,可以用于指导实际战斗部爆炸试验。     

箱纸板染色技术

当今箱纸板用户不仅要求纸板具有优良的物理性能，尽可能多的规格、尺寸，较低的定量，而且为满足某些品牌商品专用纸箱的需求，对箱纸板表面色调、亮度也提出严格要求。因此，箱纸板染色就成了众多纸板生产厂必须着重解决的技术经济问题。1箱纸板染色特点箱纸板染色是在面层浆料施加着色剂（染料和助剂），属于表面处理技术范畴。它具有如下特点：1．1染色的面层浆料仅占纸重的20％左右，不存在其他纸张的“两面性”色差问题；1．2多为不同色调、品种的混合浆料染色；1·3染成均一的深色调；1．4对颜色的耐光性，耐酸、碱性要求较其他纸张…