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关键词： 微镜   主共振   多尺度法   可靠性  

摘要： 静电梳齿驱动微镜工作状态下发生扭转运动时，梳齿的可动端和固定端存在的高度差会使其发生主共振现象。本文应用谐振式静电梳齿驱动微镜模型和多尺度分析方法研究了系统中不同参数对系统主共振响应的影响；建立微镜实际仿真模型，对微镜的可靠性进行了分析。结果表明：微镜的结构参数变化会使得微镜系统的共振幅值变大，系统主共振响应始终是线性的，不会出现静电力软化现象。微镜结构工作状态时的谐振频率小于非工作状态时的谐振频率，具有良好的可靠性。

关键词： 粪类圆线虫   贫血   消化道症状   农村地区  

摘要： 目的 分析来宾市2017—2023年诊断的101例粪类圆线虫感染患者的临床特征，为粪类圆线虫病防治提供资料。方法 收集来宾市兴宾区人民医院2017—2023年确诊感染粪类圆线虫101例患者的临床资料，对患者的年龄、性别、职业、受教育程度和临床症状及贫血情况等进行统计分析。结果 101例粪类圆线虫感染病例中男性79例，女性22例，男女性比为3.6∶1。患者大部分来自农村地区，以务农为主，且文化程度较低，年龄（65.32±12.48）岁，>60岁老年患者67例。首发有消化道腹痛、黑便和血性腹泻症状分别有16、12和6例，合并肺部感染、高血压、痛风和风湿性关节炎、糖尿病和恶性肿瘤分别29、25、18、13和12例。实验室检查显示，出现贫血、大便隐血阳性和嗜酸性粒细胞增高分别59、63和51例。结论 来宾市兴宾区的粪类圆线虫感染患者多发于文化程度低的农村老年人，男性多于女性。粪类圆线虫患者中仅部分出现腹痛、腹泻等肠道症状，但大部分患者合并有肺部感染、高血压、痛风性、风湿性关节炎、糖尿病、恶性肿瘤等疾病，合并感染有加快和加剧疾病进程的风险，应加强当地粪类圆线虫的防控。

关键词： 物理不可克隆函数   逻辑运算   一体化设计   稳定性筛选   硬件安全  

摘要： 物理不可克隆函数（PUF）和异或（XOR）运算在信息安全领域均发挥着重要作用。为突破PUF与逻辑运算之间的功能壁垒，通过对PUF工作机理和差分串联电压开关逻辑（DCVSL）的研究，该文提出一种基于DCVSL异或门级联单元随机工艺偏差的PUF和多位并行异或运算电路一体化设计方案。通过在DCVSL异或门差分输出端增加预充电管并在对地端设置管控门，可实现PUF特征信息提取、异或/同或（XOR/XNOR）运算和功率控制3种工作模式自由切换。此外，针对PUF响应稳定性问题，提出极端工作点和黄金工作点共同参与标记的不稳定位混合筛选技术。基于TSMC 65 nm工艺，对输入位宽为10位的电路进行全定制版图设计，面积为38.76 μm2。实验结果表明，PUF模式下，可产生1 024位输出响应，混合筛选后可获得超过512位稳定的密钥，且具有良好的随机性和唯一性；运算模式下，可同时实现10位并行异或和同或运算，功耗和延时分别为2.67 μW和593.52 ps。功控模式下，待机功耗仅70.5 nW。所提方法为突破PUF“功能墙”提供了一种新的设计思路。

关键词： 区块链   以太坊   少样本学习   身份推断  

摘要： 由于区块链的匿名性，钓鱼诈骗、黑客攻击等安全威胁层出不穷，造成了巨大经济损失。区块链身份推断可有效分析匿名地址的交易行为特征，推断地址的身份类型，以加强区块链监管治理。现有的身份推断模型大多依赖大量标记样本进行训练，但是现实中往往难以获取足量的标签地址，对于少量标签的身份类型的检测能力不足。因此，本文首次提出在少样本环境下的进行区块链地址身份推断，提出了基于少样本学习的区块链地址身份推断方案。首先，为了实现对交易图的深入特征提取，设计了改进的三元组损失函数，该函数在嵌入空间中有效聚集同类样本，同时分离异类样本，显著提升了特征嵌入表示在不同身份类型间的区分度。其次，本文创新性的提出了一种基于距离加权的原型网络，能够根据样本与均值中心的距离动态调整注意力权重，有效减少异常值和噪声值的干扰，增强类原型计算的准确性。最后，使用度量学习模块将每个样本与各类原型进行距离度量来得到最终的预测结果。这些改进不仅提升了模型在少样本条件下的性能，还增强了模型对未知身份类型推断的泛化能力。实验结果表明，该模型在真实以太坊的交易数据集上测试取得了优异性能，证明了方法的有效性。

关键词： 全纯函数   正规族   微分多项式  

摘要： 本文利用Pang-Zalcman引理,研究关于例外函数和微分多项式的全纯函数正规定则。通过反证法,推广前人的结果,得到一个新的正规定则。

关键词： STL文件   三角网格   hash_set容器   拓扑重建   冗余去除  

摘要： 针对立体光刻（STL）文件由于从几何模型分裂形成三角网格过程中存在大量顶点、棱边冗余数据，且图形要素间无拓扑关系，导致数据存储量大、搜索速度慢等问题，基于Hash＿Set容器的哈希表底层结构，依据STL文件中点、边、面数据的相关性，通过重写点、边、面插入搜索数据时的数据结构，重建STL文件的拓扑结构，对原文件中的冗余数据进行了有效剔除，较大地降低了数据存储量，减少了数据搜索处理时间，实验结果表明，在相同条件下所提出算法与基于set容器和哈希表算法相比，数据处理效率提高大约20%～30%。

关键词： 情感分析   混合神经网络   字符特征   词语特征   双向门控循环单元  

摘要： 汉语语句中没有明显的分隔符，这导致传统基于词语划分的编码模型可能会丢失句子内部的语义信息，特别是在处理情感分析等任务时显得更为复杂。为克服这一难题，借鉴字符级和词语级特征融合的思路，提出了一种融合特征模型。该模型将句子划分为两种级别的编码，采用Bi-GRU结构提取字符序列中的包含上下文信息的特征关系，并引入注意力机制，使用CNN网络结构提取词语之间的局部特征关系，利用不同大小的卷积核获得不同距离的局部特征，最后将二者特征进行融合，获得全局特征信息。在三个公开数据集Weibo、CIN和Chnsenticorp上的准确率分别达到了81.32%、76.03%和96.28%，相比于以字符编码为基础的MCNN-IFGS模型，分别提高了1.02个百分点、0.13个百分点和1.05个百分点，结果表明在中文情感分析任务中，融合特征模型的表现明显优于单独使用字符级或词语级特征的模型，能够显著提升模型的性能和鲁棒性，更有效地提取文本的语义信息。

关键词： 核函数   离群点检测   隔离森林算法   概率密度   相对密度  

摘要： 基于随机子采样的隔离森林算法没有考虑到子采样中来自不同区域样本点之间的相对密度，为此提出基于核函数的隔离森林算法K-iForest，根据概率密度函数重新采样来提高隔离森林算法的性能。在离群点检测数据库（ODDS）的Annthyroid、ForestCover、Mulcross、 Shuttle和Http(KDD Cup 1999)、Smtp(KDD Cup 1999)、KDD CUP 99数据集上验证K-iForest算法的有效性和效率，并与iForest算法、EIF算法、RRCF算法、GIF算法以及HIF算法进行比较。实验结果表明，K-iForest算法的AUC值高出其他算法0.1%～100.2%。

关键词： 声速剖面   EOF分解   随机森林   快速重构  

摘要： 海洋声速显著影响水下声传播特性，快速获取声速剖面对水声定位、目标探测和水下通信意义重大。单变量经验正交函数法(single Empirical Orthogonal Function regression，sEOF-r)通过建立声速剖面的经验正交系数与海表环境信息之间的线性回归关系重构声速剖面。上述方法主要存在以下不足：一是声速与海表信息并非简单的线性关系，二是逐格点重构对于大区域三维声速场重构而言计算效率低下。为此，本文基于HYCOM再分析资料，采用三维经验正交函数法(three dimensional Empirical Orthogonal Function， 3dEOF)和随机森林(Random Forest， RF)算法，建立声速与海表面温度、海平面高度等海表信息之间的非线性映射，提出一种区域逐深度层的全海深声速剖面快速重构方法(3dEOF-RF)。声速剖面重构结果表明：3dEOF-RF的重构精度和重构效率均有效提高，且重构结果具有较好的空间连续性，声速剖面重构的平均精度比经典sEOF-r法提高1.5 m/s，重构效率提高70.58%。