谷歌的人工智能系统（AlphaGo）在围棋领域取得了一系列成功，使得深度强化学习得到越来越多的关注。深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决策能力。而自然语言处理过程中有着数量巨大的词汇或者语句需要表征，并且在对话系统、机器翻译和图像描述等文本生成任务中存在大量难以建模的决策问题。这使得深度强化学习在自然语言处理的文本生成任务中能够发挥重要的作用，帮助改进现有的模型结构或者训练机制，并且已经取得了很多显著的成果。为此，本文系统阐述深度强化学习应用在不同的文本生成任务中的一些主要方法，梳理其发展的轨迹，分析算法特点。最后，展望深度强化学习与自然语言处理任务融合的前景和挑战

多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支，旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合，最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破，卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域，但大多数方法仅关注网络结构的改进，而使用简单的两两串行融合方式，降低了多图融合的效率，并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题，在显微成像分析的应用场景下，提出了一种最大特征图空间频率融合策略，通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块，规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程，实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略，在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响

采用经典弹性力学方法建立了金属层合板翘曲解析计算力学模型，获得了厚度方向不均匀延伸与板形翘曲之间的定量关系；并分别建立了在线和离线两种状态下金属层合板翘曲变形的有限元数值模拟模型，对解析计算力学模型进行了验证；在此基础上，揭示了金属层合板产生板形翘曲缺陷的力学根源以及各因素对金属层合板板形翘曲缺陷演变的影响规律，同时对比分析了双层和三层结构层合板与均质板的翘曲变形差异以及铜/碳钢层合板与不锈钢/碳钢层合板二者之间的翘曲变形差异。研究表明，金属层合板翘曲高度与延伸差、厚度比呈正比关系，与厚度呈反比关系，且基层与覆层的切变模量相差越大，厚度比对金属层合板翘曲变形的影响越大。基于数值模型，模拟研究了层合板在理想均匀分布的初始温度下，历经去应力退火过程时，其板形翘曲的变形行为及规律，并与均质板进行比较。最后，在工业生产现场取样已翘曲层合板，通过测量其弯曲变形量进而反求其初始延伸差，验证了解析计算力学模型的准确性

铝镁合金在制造业中应用广泛, 但其在特定应变率下的塑性失稳不利于加工应用. 溶质原子与位错的交互作用是塑性失稳的微观机理. 本文采用势能曲面过渡态搜索技术计算了铝镁合金中替代型溶质镁原子向位错芯迁移的过渡态, 确认了溶质原子与位错芯的交互作用范围, 并采用过渡态理论估算了迁移扩散所需的时间, 且区分了无空位及有空位参与迁移两种情况. 结果表明, 位错压应力区内的溶质原子迁移无明显规律, 而在位错拉应力区内, 随着溶质原子与位错间距的缩短, 迁移势能垒和系统总能量均逐渐降低. 说明目前广泛采用的经验原子势可以很好地反映溶质原子易朝位错拉应力区偏聚这一现象. 溶质原子迁移的过渡态证实迁移过程中的微观结构变化因溶质原子所处位置不同而各异, 而交互作用范围不超过约2 nm. 空位参与对迁移的辅助作用被量化为迁移热激活时间的缩短, 并得出其可在微秒量级. 当溶质原子完成迁移稳定至位错芯附近, 并不倾向于沿位错线密集分布

高强度低合金钢中Nb、V和Ti等微合金化元素的纳米析出相对于调控钢的组织和性能具有重要作用，它可以确保钢基体同时拥有较高的力学性能和较强的耐蚀性能。本文基于国内外最新研究现状，系统阐述了纳米析出相在高强度低合金钢中的存在形态以及其对钢中氢扩散、均匀腐蚀、应力腐蚀开裂以及各类氢损伤等腐蚀行为的影响规律和机制。研究表明，纳米析出相对钢基体腐蚀行为的影响受其尺寸、数量和分布状态的控制。细小且与基体共格或半共格的纳米析出相不仅可以通过改善钢的微观组织（包括亚结构）提高耐蚀性能，其导致的不可逆氢陷阱及对氢扩散的强烈抑制作用还可以极大提高抗应力腐蚀和各类氢损伤的能力。而大尺寸的非共格析出相则可能恶化钢基体的耐蚀性能和促进氢损伤。最后展望了目前关注较少的纳米析出相对腐蚀疲劳影响的相关研究。明确纳米析出相对高强度低合金钢腐蚀行为的影响规律与机制将有助于更高品质耐蚀钢的开发和应用

采用光纤激光焊接设备对1800 MPa级热成形钢与CR340LA低合金高强钢进行对接激光拼焊，研究了不同激光焊接功率和焊接速度下焊接接头的组织演变规律及热冲压成形性能，并对焊接接头的力学性能和硬度进行了分析。结果表明，3种焊接工艺下激光拼焊原板综合力学性能相差较小，由焊接接头造成的伸长率和抗拉强度的损失均在母材的28.3%和9.1%以内。激光焊接后焊缝区均为粗大、高硬度的马氏体结构；两侧热影响区组织主要为铁素体和马氏体，接头未出现明显的软化区。激光拼焊原板拉伸试样均断裂于CR340LA母材区，距离焊缝12 mm左右，且存在焊缝隆起现象。选取焊接功率和焊接速率分别为4000 W和0.18 m·s?1的焊接试样在高温下进行热冲压成形检测，未出现焊缝开裂，热成形后拼焊板具有良好性能，满足汽车激光拼焊板使用要求，拉伸结果表明，试样断裂位置与未热冲压成形前一致，均位于CR340LA母材区，拉伸过程中，焊缝向高强度母材侧偏移，在弱强度母材侧产生应力集中并缩颈断裂

非刚性图像配准一直是计算机视觉领域的研究重点. 为解决上述问题, 提出一种改进的光流场模型算法, 以提高光流估计的准确度. 算法首先对原始变分光流模型进行了改进, 提出利用新的各向异性正则项来代替原来的同向扩散函数, 以避免图像模糊, 保留图像的边缘特征与细节特征; 此外, 通过引入包含邻域信息的非局部平滑项来去除光流噪点, 同时增加了一个结合图像结构与光流运动信息的权函数, 以减少过平滑所造成的细节丢失, 提高算法的鲁棒性. 最后, 利用交替最小化与金字塔分层迭代策略相结合的方法求解位移场, 实现非刚性图像的自动配准. 仿真实验结果表明, 与传统方法相比, 本文算法对不同类型的非刚性图像均具有较高的鲁棒性, 取得了理想的图像配准效果

通过水热-热分解法制备球形介孔氧化镍粉末,并采用X射线衍射、扫描电镜、透射电镜和比表面积仪对氧化镍粉末的形貌和结构进行表征;通过循环伏安法、计时电流法和电化学阻抗谱的测试,系统研究该种粉末在碱性介质中对乙醇的电催化氧化活性.结果表明:所得到的氧化镍粉末为球形,比表面积为35 m2·g-1,平均孔径为15.88 nm;该粉末对乙醇具有良好的催化活性,氧化电流随乙醇浓度和扫描速率的增大而增大,在0.60 V电位下保持1000 s,球形多孔氧化镍对乙醇氧化催化的电流衰减率为0.075%,稳定性比较好.循环伏安法、计时电流法和电化学阻抗谱测试表明,球形介孔NiO/玻碳电极(NiO/GCE)对乙醇的催化氧化反应机理为扩散控制

在前期研究的刚柔复合防护结构体系的基础上,针对钢筋混凝土复合防护梁的抗撞性能进行了分析研究,重点在于探讨梁端约束条件可能对防护效果产生的影响.在数值模拟的过程中,分别考虑了无防护、刚性防护、柔性防护和阵列式刚柔复合防护四种不同的措施以及两端固支、两端铰支和一端固支一端铰支三种不同的梁端约束形式.通过观测钢筋混凝土梁的应变、位移、加速度、冲击力等参数,对比分析不同防护装置的抗撞效果.数值结果表明,在相同的冲击条件下,尽管复合防护的效果最优,但梁的约束形式仍对动力反应峰值的抑制效果有显著影响,其中又以两端固支梁的防护效果为最好

针对人耳识别中存在姿态、光照变化等问题,提出信息融合的方法,将二维人耳和三维人耳的信息进行融合,以克服姿态、光照对人耳识别的影响.对于二维人耳,由于姿态等的变化会导致人耳图像数据在高维空间中呈现出非线性流形结构,采用等距映射这种流形学习算法进行特征提取,对三维深度人耳则采用3D局部二值模式进行特征提取,然后分别进行二维和三维人耳识别,最后在决策层进行融合识别.在79人的人耳数据库上进行了实验,每人8幅带姿态的二维人耳图像和6幅带光照的三维人耳深度图像.实验结果表明,与单独的二维人耳和三维人耳识别相比,融合之后的识别效果和认证效果均有很大的改善