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关键词： 伸展拆离   渤海海域   中生代   继承改造   构造演化  

摘要： 为探明秦南–石臼坨凸起区域中生代构造演化过程,为渤海海域潜山油气开发与勘探提供理论依据,本文基于研究区最新三维地震数据的详细构造解析及对典型地震剖面的平衡恢复,揭示了研究区伸展断层的继承性活动及其对潜山的控制作用。结果表明:印支期近南北向挤压形成NW-近EW向的逆冲推覆断层,其在燕山早期持续逆冲活动,而在燕山中期发生负反转,近南北向的伸展导致太古代基底的裂离及石南凹陷、秦南凹陷和427凹陷的初始形成。以石东断裂为界,研究区西侧和东侧在印支期分别表现为叠瓦式逆冲和对冲的构造样式,燕山中期,伸展断层的继承性活动导致西侧表现为向南的单向拆离过程,而东侧则表现为以428构造为界的反向拆离过程。

关键词： 类液态   有机硅   滑动角   防腐蚀   电化学   盐雾  

摘要： 以不同比例的正硅酸甲酯 （TMOS） 和1H，1H，2H，2H-全氟癸基三甲氧基硅烷 （FAS-17）为原料，以盐酸为催化剂，采用一步法制备了类液态有机硅溶胶，通过旋涂法将其涂覆在铜合金表面并在60℃条件下烘干成膜。通过红外光谱、场发射扫描电子显微镜、接触角测量以及电化学性能测试、中性盐雾试验对类液态有机硅涂层的官能团、微观形貌、疏水滑动性及耐蚀性进行分析和研究。结果表明，当TMOS与FAS-17物质的量比达到4∶1时，涂层静态接触角为106.8°，滑动角为25.7°，自腐蚀电流密度为5.38×10-8A/cm2，频率0.01Hz处电化学交流阻抗为2.73×105Ω·cm2，涂层防护效率达到99.41%，涂层具有最佳的防腐蚀性能、疏水性和水滑动性能。中性盐雾测试中，样品TF-4在10d内未出现腐蚀，在第25d基底出现少量腐蚀斑点，具有最佳的抗盐雾性能。涂覆类液有机硅涂层的玻璃片可见光透过率超过91%。

关键词： 低密度校验码   类Raptor   多速率   准循环   优化  

摘要： 面向未来通信网络优化设计低密度校验（LDPC）码以满足高性能需求可界定为低描述复杂度码设计的范畴，如码长固定的多速率LDPC（MR-LDPC）码。由于融合了5G标准LDPC码和MR-LDPC码的结构特性，类Raptor（Raptor-like）多速率准循环LDPC（RL-MR-QC-LDPC）码可为未来地面网络与其他对MR码有需求的通信系统的编码融合提供可行方案。因为构造方法结合了代数理论，代数RL-MR-QC-LDPC码的设计复杂度和存储复杂度低，但因其矩阵结构性太强，性能改善不明显。因此，通过结合拆分与组合思想，提出了RL-MR-QC-LDPC码的一种优化方法。数值仿真结果表明，与原代数RL-MR-QC-LDPC码相比，所优化的码具有较好的整体性能。所提出的优化方法既可以直接用于优化RL-MR-QC-LDPC码，也可以作为改进代数RL-MR-QC-LDPC码性能的后处理方法。这将有助于推动未来地面网络与近地卫星等通信系统的编码融合研究。

关键词： 小样本学习   原型网络   原型特征   类矫正  

摘要： 针对小样本学习过程上样本数量不足导致的性能下降问题,基于原型网络的小样本学习方法通过实现查询样本与支持样本原型特征间的距离度量,从而达到很好的分类性能.然而,这种方法直接将支持集样本均值视为类原型,在一定程度上加剧了对样本数量稀少情况下的敏感性.针对此问题,提出了基于自适应原型特征类矫正的小样本学习方法 (Few-shot learning based on class rectification via adaptive prototype features, CRAPF),通过自适应生成原型特征来缓解方法对数据细微变化的过度响应,并同步实现类边界的精细化调整.首先,使用卷积神经网络构建自适应原型特征生成模块,该模块采用非线性映射获取更为稳健的原型特征,有助于减弱异常值对原型构建的影响;然后,通过对原型生成过程的优化,提升了不同类间原型表示的区分度,进而强化了原型特征对类别表征的整体效能;最后,在3个广泛使用的基准数据集上的实验结果显示,该方法提升了小样本学习任务的表现.例如,在5类5样本设置下, CRAPF在MiniImageNet和CIFAR-FS上的准确率比其他方法提高了2.06%和2.30%.

关键词： 核电站   电机   故障诊断   深度学习   时频分析   残差神经网络   变分模态分解   短时傅里叶变换  

摘要： 为了准确识别核电站泵类电机的运行状态以及增强故障诊断系统的鲁棒性，本文提出了一种基于深度学习的故障诊断方法。利用多个传感器采集鼠笼式三相异步电机不同位置处的振动信号对电机状态进行分析，采用变分模态分解和短时傅里叶变换对电机振动信号进行处理，并将获取的时频特征输入到深度残差神经网络中，以得到诊断结果。通过实验验证了该方法的有效性，并对比了单传感器和多传感器监测策略的测试结果。实验结果表明提出的方法能够准确识别电机故障，且具有良好的鲁棒性，2种监测策略的鲁棒性能差距明显；比较不同的诊断模型与本文方法表明本文方法的鲁棒性能最优。

关键词： 大功率LED   高导热石墨   铝   复合散热基板   复合涂层   High-Power LED   High-Conductivity Graphite   Aluminum   Composite Heat Dissipation Substrate   Composite Coating  

摘要： 本文综述了大功率LED散热技术的发展现状与挑战，特别是针对高导热石墨/铝复合散热基板的研究进展。随着LED功率密度的提高，散热问题成为制约其性能的关键因素。高导热热解石墨(PG)因其卓越的导热性能被视为理想的热管理材料，但其低强度和难焊接性限制了其广泛应用。本文分析了PG与金属复合材料的制备方法及其在大功率LED散热中的应用潜力，并探讨了高发射率辐射散热涂层作为解决密闭环境散热问题的新思路。此外，还介绍了微弧氧化技术在构建多功能导热/辐射散热涂层方面的前景，为解决高功率器件的散热难题提供了新方向。

关键词： 逆变类电源   正序故障分量方向元件   90°接线方向元件   适应性分析   低电压穿越   继电保护  

摘要： 逆变类电源(IBS)接入场景下，传统方向元件逐渐暴露出适应性问题，目前缺乏全面的理论分析。为此，结合逆变器控制策略和我国对IBS低电压穿越的最新要求，推导得出了IBS的故障特征；在此基础上，深入分析IBS和负荷在传统方向元件下所呈现出的相位特征，进一步考虑多种因素影响，定量给出了含IBS线路中传统方向元件的角度变化范围；利用PSCAD/EMTDC和现场录波数据验证理论分析的正确性。理论分析和仿真结果表明，IBS接入场景下，传统方向元件建立的理论基础不再成立，易导致误判发生，不满足继电保护的要求。

关键词： 类ChatGPT人工智能   公共管理   挑战   机遇   ChatGPT-Like Artificial Intelligence   Public Management   Challenges   Opportunities  

摘要： 类ChatGPT人工智能自推出以来，在公共管理领域展现了巨大潜力。其强大的自然语言处理、数据分析和自动化能力为政府提供了高效的服务、政策制定和公众参与工具。然而，在带来机遇的同时，类ChatGPT也面临数据隐私、偏见、过度依赖和技术误解等挑战。本文通过分析类ChatGPT人工智能在公共管理中的应用，探讨其潜在的机遇与问题，并提出应对策略，以实现技术在公共领域的合理运用和创新发展。

关键词： 疏肝类方   慢性乙型肝炎   抑郁状态   Meta分析  

摘要： 目的：使用Meta分析方法系统评价疏肝类方辅助治疗慢性乙型肝炎伴抑郁状态的临床疗效。方法：系统检索知网（CNKI）、中国生物医学文献数据库（CBM）、维普（VIP）、万方（WF）、Pubmed、Cochrane Library6个数据库自建库至2024年3月18日有关疏肝类方辅助治疗慢性乙型肝炎伴抑郁状态的随机对照试验，中英文主题词及自由词包括“疏肝”“、舒肝”“、逍遥”“、慢性乙型病毒性肝炎”、“慢性乙型肝炎”、“慢乙肝”、“乙型肝炎”、“抑郁”、“Shugan”、“Xiaoyao”、“CHB”、“chronic viral hepatitis B”、“depression”等，按照纳入及排除标准遴选资料并提取数据，运用Cochrane偏倚风险评估工具进行文献质量评价，利用RevMan5.4软件系统开展Meta分析。结果：纳入14篇文献，共1234例患者。Meta分析结果表明：与对照组比较，疏肝类方辅助治疗可明显提高临床疗效有效率[OR=3.05,95%CI(2.11,4.41),P<0.00001]，降低汉密顿抑郁量表（HAMD）评分[MD=-4.42,95%CI(-5.95,-2.88),P<0.00001]，降低ALT值[MD=-23.66,95%CI(-31.95,-15.37),P<0.00001]。结论：疏肝类方辅助治疗慢性乙型肝炎伴抑郁状态患者的疗效有效率大大提高，汉密顿抑郁量表（HAMD）评分明显降低，肝功能指标显著改善，极大的提高了患者的生存生活质量。本研究受纳入研究样本量和文献质量的限制，缺乏对远期临床研究效果的观察和持续随访研究，故上述的结论尚需要更多高质量研究予以验证。