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基于手性超分子组装策略的圆偏振有机发光二极管
楚欣鹏;张雨霞;马云;圆偏振有机发光二极管(circularly polarized organic light-emitting diodes,CP-OLEDs)因其可直接产生圆偏振电致发光的本征特性，在三维显示、光学信息加密等领域展现出重大应用价值。然而，如何兼顾高器件效率和高不对称因子(gEL)是目前的领域挑战和研究热点。近年来，随着手性超分子组装策略的快速发展，研究者们发现该体系可通过精准调控π-π堆积、氢键等分子间相互作用，构建长程有序的螺旋纳米结构，实现较高的gEL，且保持较好的器件效率。因此，手性超分子组装体系成为实现兼具高器件效率和高gELCP-OLEDs的最有效策略之一。此外，手性自组装或共组装过程通常伴随着手性传递、手性诱导和分子间Förster共振能量转移，这有利于诱导非手性染料实现圆偏振电致发光，有效降低手性发光材料的合成难度。本文从手性超分子自组装和手性超分子共组装2个方面，分析了分子间作用力对手性超分子组装过程的影响，探讨了高阶有序的螺旋结构对手性传递、诱导和放大机制的作用，并总结了其在CP-OLEDs中的最新研究进展：通过精准调控π-π堆积、氢键等分子间相互作用，手性分子可自组装形成螺旋纳米结构，或与非手性发光体共组装实现手性诱导。实验结果表明，手性液晶材料的层状序构和能量转移协同作用可显著提升器件效率，且可通过外场动态调控螺旋周期与偏振方向。本综述为未来开发兼具高gEL值与高效率的CP-OLEDs提供了理论指导。
基于模型集成强化学习方法的股指期货交易策略
刘磊;张凤敏;钱成;针对股指期货市场，本文基于优势演员-评论家（advantage actor-critic,A2C）算法与近端策略优化（proximal policy optimization ,PPO）算法，设计了集成强化学习量化交易策略。首先，采用极端梯度提升（extreme gradient boosting,XGBoost）模型筛选关键技术因子作为模型的状态输入变量，并结合交易成本约束完成奖励函数的优化设计。其次，分别对A2C和PPO模型进行超参数调优，确定隐藏层结构、学习率、批处理参数等关键超参数的最优取值。在此基础上，构建集成模型框架，通过验证集夏普比率对比实现基模型动态选择。回测结果表明：所提出的集成模型在沪深300指数、上证50指数和中证500指数这3个指数上的累计收益分别为106 766、84 739和78 408元；年化收益率达32.03%、25.42%和23.52%；夏普比率分别为1.95、0.63和1.39；各项指标显著优于单一A2C模型、单一PPO模型及买入持有策略、动量策略两类基准策略。本文提出的策略可通过动态融合各基模型的性能优势，在市场波动环境中实现更低的最大回撤和更稳健的收益表现，尤其在中证500指数下跌行情中仍能保持正收益，充分验证了其抗风险能力和市场适应性。
基于双编码器的多层级有机化学的反应预测
朱林星;姜舒;黄嘉爽;丁卫平;有机化学正向反应预测作为人工智能在化学信息学领域的重要应用方向，一直受到研究者的关注。简化分子线性输入系统（simplified molecular-input line-entry system,SMILES）为化学分子结构提供了一种标准化的线性编码方法。基于此，可以将正向反应预测任务转换为机器翻译中序列到序列的生成任务。传统的Transformer模型只关注化学式中原子间的注意力权重，忽略分子内的全局信息；此外，传统的Transformer模型面对同一个分子的不同表示的时候，存在着预测性能下降、泛化能力不强的问题。为了解决上述问题，本文提出一种基于双编码器的多层级有机化学的反应预测方法。首先，采用2个编码器分别处理分子层级和原子层级的信息，使得模型专注于各自层面的特征提取；其次，提出分子特征表示算法，对原子嵌入取平均获得分子间的相互作用；最后，利用自适应的门控单元对原子编码器和分子编码器的输出结果进行多层级特征融合，并将融合结果输入到解码器。实验结果表明，所提出的方法在3个USPTO数据集上的性能优于基线模型，并且提升了模型的泛化能力和长序列的处理能力。
热处理工艺对低合金高强钢Q890D组织性能的影响
朱鹏霄;李毅;文军;祁玉龙;李超永;为提高低合金高强钢Q890D的综合性能，分析了不同淬火温度对其组织、性能和疲劳寿命的影响机理，通过光学显微镜、硬度试验机、万能拉伸试验机、低温冲击试验机、疲劳试验机和扫描电镜对不同淬火温度（870、900、930℃）+回火工艺处理的Q890D组织性能进行研究。结果表明：当回火条件一致时（550℃回火保温2 h）,Q890D经过900℃淬火具有最优的力学性能，其抗拉强度达到1 206 MPa，规定塑性延伸强度为1 025 MPa，断后伸长率为18.5%,20、-40℃冲击功分别为229、122 J，优于国标对Q890D的要求。Q890D经过870～930℃淬火1 h+550℃回火2 h处理后，组织均为回火索氏体+少量铁素体，且保持较高的强度和韧性，所有拉伸断口均为微孔聚集型断裂。20～-30℃范围内，随着温度降低Q890D的冲击功下降较少，-30℃以下冲击功下降剧烈；韧脆转变温度均在-40～-50℃之间。3种热处理优化后的Q890D轴向疲劳循环次数分别是未优化前的1.87倍、3.47倍和2.36倍，表明870～930℃淬火1 h+550℃回火2 h热处理大幅度提高了Q890D的疲劳性能，疲劳断口瞬断区均呈现韧窝，具有较好的韧性。
拟周期复合材料结构热传导问题的高阶多尺度计算方法及误差估计
丁奕菲;董灏;针对拟周期复合材料结构的热传导问题，基于多尺度渐近分析，建立了一种高精度高阶多尺度计算模型（包括低阶和高阶细观单胞模型、宏观均匀化模型和宏-细观关联的二阶双尺度渐近解）。通过点点意义下的局部误差分析，证明了二阶双尺度解可以保证热通量的局部平衡，从而精确捕捉拟周期复合材料结构细观尺度的振荡行为。然后，通过积分意义下的全局误差分析，得到了二阶双尺度渐近解的显式误差估计。进一步，基于有限元方法、有限差分方法和插值方法，发展了可以有效求解拟周期复合材料结构热传导问题的多尺度数值算法。最后，通过数值实验验证了所建立的高阶多尺度计算方法的有效性，特别是该方法的高精度计算性能。
基于接入类别限制辅助的混合随机接入方案
陈梦延;钱文燕;黄渊;杨睛;为了解决第六代移动通信系统的超大规模机器类通信场景中海量设备突发性并发接入导致的网络拥塞、接入冲突、成功率下降及能耗上升问题，提出一种基于接入类别限制辅助的随机接入方案。该方案首先根据实时请求接入的设备数量动态判定是否执行接入类别限制检查；当请求接入设备数量不超过最大前导码数量时，所有设备直接发起随机接入，否则设备需通过接入类别限制检查。通过检查的设备依据业务特性划分为时延敏感型与时延容忍型两类，并分别采用两步随机接入过程和四步随机接入过程，这两类设备共享同一前导码池。在满足设备接入时延约束的前提下，以最大化随机接入效率为目标，动态调整接入类别限制因子、前导码数量及某个设备被判定为时延敏感型设备的最优概率。仿真结果表明，当请求接入设备数量超过最大前导码数量时，所提方案的平均随机接入效率显著高于传统随机接入方案、结合两步-四步随机接入的方案及联合接入控制和资源分配方案；平均接入时延相较于传统随机接入方案降低约50%，且低于结合两步-四步随机接入的方案和联合接入控制和资源分配方案；平均能耗在四种方案中最低，且随设备数量增加的增长幅度最为平缓。该方案通过动态接入控制、差异化随机接入过程与共享前导码机制，有效缓解了高负载条件下的接入拥塞与冲突问题，提升了系统接入容量与资源利用效率。此外，通过引入不同最大重传次数条件下的平均随机接入效率对比分析，验证了所提方案在不同重传限制下仍能保持稳定的性能优势。
某停用金铜矿尾矿库对下游农田土壤重金属环境影响分析
孙丰瑞;于正茂;张文国;肖娥;居维伟;已停用金铜矿尾矿库中重金属元素相对富集且存在迁移的可能，其对下游农田土壤环境具有潜在影响风险。本文以某停用金铜尾矿库对下游耕地重金属影响范围和程度为研究目标，通过钻探查明研究区耕地岩性地层分布与地下水流向等基本情况，通过对尾矿库及其下游2 km范围以内耕地表层土壤样品重金属测试分析发现：尾矿库内土壤样品中多种重金属元素含量显著高于农用地土壤环境污染筛选值，内梅罗综合指数为5.10，为重度污染区域；尾矿库下游约1 km范围内耕地表层土壤样品中关注的9种重金属元素指标元素单项污染指标和综合多因子污染评价指数均为清洁；研究区内各重金属元素在沿河谷方向上未呈现出规律变化趋势和相关性；尾矿库下游远端2km处土壤呈轻度污染状态，污染因子为铜，综合上游地形、地下水基本情况和重金属元素分布特征推断，铜元素通过上游土壤和地下水迁移至超标点位的可能性较小，该污染区域需要加强管理并进一步开展污染溯源工作。本研究表明该金铜尾矿库停用后，在尾矿库得到规范封场管理、渗滤液收集及排水系统完善的条件下，尾矿库对下游农田土壤中造成重金属污染的风险较低。
水果中杀菌剂残留降解方法
曹佳佳;谷秋语;王苏妍;施欣驰;Pedro LABORDA;真菌病害是制约水果产业可持续发展的主要威胁。化学杀菌剂虽能有效控制病害，但也会引发农药残留超标、病原菌抗性增强及环境污染等问题。现有水果中杀菌剂的降解方法能够实现较高的降解率，但是关于降解产物及其潜在毒性的信息仍然相对匮乏。因此，发展高效、绿色的农药残留降解技术，对保障水果质量安全、推动产业绿色转型具有重要意义。本文系统综述了水果中杀菌剂残留的降解机制与技术途径，重点分析了物理、化学和生物等方法的原理、效能与应用特点。
一种基于人口调控注意力网络的孤独症辅助诊断模型
张雄涛;麻远;王丰;严奇奇;申情;基于多模态磁共振成像的图神经网络因能有效表征脑网络的非欧几里得结构，在医学影像领域备受关注。然而，现有研究大多忽略了患者症状的显著个体差异，仅通过简单拼接引入人口统计学数据，限制了分类性能。此外，多站点数据的异质性也导致模型在跨站点外部验证中表现不佳。为此提出了一种基于人口统计学调控的图注意力神经网络框架（demographic-regulated multimodal graph attention network framework，DM-GAT）。首先设计人口感知动态构图模块（demographic-aware dynamic graph structure learning，D-GSL），利用人口统计学信息重构潜在的脑网络拓扑结构，解决静态功能连接中的噪声与个体差异问题。其次，提出多视角人口交互注意力机制（multi-view demographic interaction attention，M-DIA），通过引入人口学特征作为门控信号，动态调控节点与边的注意力权重，增强个体化表征能力。在ABIDE和ADHD-200跨站点数据集上的实验结果表明，提出的模型在ABIDE数据集（17个站点，943名受试者）上的分类准确率（Accuracy， ACC）达到74.51%，优于先进模型MHNet（73.27%）。消融实验进一步证实了D-GSL模块（ACC提升约4%）、M-DIA模块的有效性。
一类多层加权边冠网络的拉普拉斯谱和一致性
刘家保;李启昌;为揭示复杂系统结构与功能的耦合机理，构建一类多层加权边冠网络模型，系统分析其拉普拉斯谱性质及一阶和二阶一致性行为，以期为多智能体系统的鲁棒设计提供理论依据。首先，基于图论与矩阵分析方法，通过克罗内克积运算和分块矩阵特征值分解，推导了多层加权边冠网络拉普拉斯谱。然后，通过拉普拉斯谱进一步得到一阶和二阶一致性精确表达式，并考察层数、权重及因子网络拓扑对一致性行为与鲁棒性的影响机制。最后，作为应用推广，进一步计算了网络的生成树数与拉普拉斯能量。结果表明：二阶一致性较一阶一致性对拓扑变化更为敏感，且增大层数与权重可显著增强网络鲁棒性。对于相同的G2，当因子网络G1具有更高的网络一致性时，多层加权边冠网络■通常具有更高的一阶网络一致性和更低的二阶网络一致性。对于相同的G1，当因子网络G2具有更高的网络一致性时，多层加权边冠网络■通常也具有更高的网络一致性。研究结果阐明了多层加权边冠网络中拓扑结构与一致性之间的内在耦合规律，为通过调节层数与权重灵活调控多智能体系统的协同能力与抗干扰性能提供了理论基础。
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期刊动态
期刊信息
期刊名称：南通大学学报（自然科学版）
创办日期：2002年
主管部门：江苏省教育厅
主办单位：南通大学
刊 期： 季刊
电 话：0513-85012868
Email：xbzkb@ntu.edu.cn
标准刊号：CN 32-1755/N
ISSN 1673-2340
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