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分析了由于早期資料短缺和觀測(cè)抽樣偏性、氣候序列的非均一性以及城市化對(duì)溫度變化的影響等因素導(dǎo)致的早期研究結(jié)果的不確定性。? 在對(duì)上述偏差進(jìn)行了充分評(píng)估后，研究團(tuán)隊(duì)利用更可靠的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)和更“魯棒”的技術(shù)方法得出以下結(jié)論：20世紀(jì)以來(lái)，中國(guó)區(qū)域平均氣溫增暖幅度已達(dá)約1.5℃，這個(gè)數(shù)字高于同期全球平均升溫（約為1.0℃）近50%；對(duì)逐年溫度的排序顯示，有觀測(cè)記錄以來(lái)中國(guó)最暖的24年出現(xiàn)在最近的25年中；該最新估計(jì)和地球系統(tǒng)耦合模式（CMIP5）集合模擬結(jié)果表現(xiàn)出較好的一致性。論文基于中國(guó)區(qū)域研究實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，系統(tǒng)地建立了“區(qū)域氣候變化觀測(cè)研究”理論與方法體系，進(jìn)一步為科學(xué)認(rèn)識(shí)關(guān)鍵區(qū)域氣候變暖趨勢(shì)提供參考。

北工業(yè)大學(xué)楊麗副研究員與賓州州立大學(xué)程寰宇(Huanyu Cheng)助理教授，利用激光直寫(xiě)技術(shù)，成功研制出具有自加熱功能的激光誘導(dǎo)石墨烯柔性氣體傳感平臺(tái)。該技術(shù)使用激光圖案化的類似石墨烯的高度多孔納米材料作為電極，以較具代表性的納米材料（還原氧化石墨烯、二硫化鉬或者兩者的組合；氧化鋅和氧化銅組成的金屬氧化物復(fù)合材料）作為氣體敏感材料，監(jiān)測(cè)氣體、生物分子和化學(xué)物質(zhì)。該平臺(tái)由多個(gè)傳感器陣列組成，每個(gè)傳感單元由LIG細(xì)線傳感區(qū)域和Ag/LIG的蛇形連接區(qū)域組成。在連接區(qū)域創(chuàng)建銀涂層的蛇形線條，通過(guò)向銀涂層施加電流，氣體感應(yīng)區(qū)域由于電阻的逐漸增大而局部加熱，從而實(shí)現(xiàn)自加熱功能，替代了大多數(shù)可穿戴傳感器的插指電極和額外的加熱器，顯著降低了加工的復(fù)雜度和設(shè)備能耗。此外，蛇形線條的設(shè)計(jì)可以使傳感器像彈簧一樣拉伸，以適應(yīng)身體的不同彎曲變化，實(shí)現(xiàn)了可穿戴性。該平臺(tái)在自加熱升溫條件下，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)NO2氣體的高選擇性、超低濃度的快速響應(yīng)和恢復(fù)，檢測(cè)限可以達(dá)到1.2ppb。該成果以題為“Novel gas sensing platform based on a stretchable laser-induced graphene pattern with self-heating capabilities” 最近發(fā)表在《Journal of Materials Chemistry A》期刊上，并作為back cover 進(jìn)行highlight 發(fā)表。

研發(fā)階段/n本發(fā)明公開(kāi)了一種多自由度光學(xué)測(cè)量系統(tǒng)，可應(yīng)用于二維小角度（或微位移）的測(cè)量。此種系統(tǒng)包括激光發(fā)射器、誤差敏感單元、光電接收單元以及信號(hào)處理單元。誤差敏感單元包括兩個(gè)直角棱鏡（２）、（３）；光電接收單元包括光電接收器件（５）和準(zhǔn)直物鏡（４）；測(cè)量位移時(shí)須把準(zhǔn)直物鏡（４）去掉。光電接收器件（５）置于準(zhǔn)直物鏡（４）的焦平面上，半導(dǎo)體激光器（１）發(fā)出的基準(zhǔn)光束經(jīng)直角棱鏡（３）和直角棱鏡（２）反射后，通過(guò)準(zhǔn)直物鏡（４）將其光斑成像在光電接收器件（５）的光敏面上，其中半導(dǎo)體激光器（１）和光電接收單元

基于膠片的X射線照相檢測(cè)結(jié)果非數(shù)字化，底片不易長(zhǎng)期保存，查詢、檢索、管理困難；且評(píng)片過(guò)程勞動(dòng)強(qiáng)度大，效率低。為此，開(kāi)發(fā)了RFD系列高靈敏度X射線膠片數(shù)字化系統(tǒng)，將膠片高保真地轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像，在實(shí)現(xiàn)膠片管理數(shù)字化的同時(shí)，依托強(qiáng)大的數(shù)字圖像處理軟件提供電子輔助評(píng)片功能，顯著提高工作效率，降低勞動(dòng)強(qiáng)度。 RFD系列產(chǎn)品基于自主研發(fā)的具有國(guó)際先進(jìn)水平的高保真膠片數(shù)字化技術(shù)而開(kāi)發(fā)，通過(guò)掃描參數(shù)優(yōu)化、降噪和圖像反卷積恢復(fù)方法的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)膠片的無(wú)失真數(shù)字化，在目前市場(chǎng)上所有同類產(chǎn)品中，具有最好圖像質(zhì)量、最高可靠性、一致性和工作效率，是工業(yè)部門(mén)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化的基礎(chǔ)，同時(shí)也是醫(yī)院實(shí)施HIS、PACS和TeleRadiography等必須配備的基本設(shè)備。 RFD系列產(chǎn)品由掃描儀、專業(yè)圖像處理軟件和計(jì)算機(jī)構(gòu)成，包括RFD-100、RFD-200和 RFD-300三種型號(hào)，可滿足高、中、低端不同用戶的需求，實(shí)現(xiàn)黑度從0-4.5的膠片數(shù)字化。

成果簡(jiǎn)介：軍事應(yīng)用中的遠(yuǎn)距離監(jiān)視一直是我國(guó)邊防/海防的重要任務(wù)。目 前，基于 CCD/CMOS 的可見(jiàn)光攝像機(jī)已在晝間視頻監(jiān)視中得到廣泛應(yīng)用，在 目標(biāo)觀察/態(tài)勢(shì)判斷方面等發(fā)揮了重要作用。但由于邊境和海面經(jīng)常出現(xiàn)輕霧和中霧天氣，能見(jiàn)度較低，影響了可見(jiàn)光視頻圖像質(zhì)量。在民用交通中的 應(yīng)用是城市交通管理及港口碼頭航運(yùn)管理的視頻實(shí)時(shí)監(jiān)視系統(tǒng)也已得到廣 泛應(yīng)用。伴隨著工業(yè)化的進(jìn)程及全球氣候變化的影響，霧/霾天氣增多，大大影響了視頻圖像的質(zhì)量，因而導(dǎo)

本發(fā)明公開(kāi)了一種測(cè)量不確定度的分析方法。利用參考測(cè)量系測(cè)量各標(biāo)準(zhǔn)樣件，獲取測(cè)量結(jié)果 X，利用某一待分析的測(cè)量系統(tǒng)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)樣件進(jìn)行測(cè)量，獲取測(cè)量結(jié)果 Y；分別計(jì)算測(cè)量結(jié)果 X 和 Y 的方差V(X) 和 V(Y) ， 并 定 義 α ＝ V(X)/V(Y) ； 假 設(shè) <imgfile="DDA00002582404000011.GIF" wi="39" he="46" /> 和 <imgfile="DDA00002582404000012.GIF" wi="29" he="46" /

文本語(yǔ)義相似度是指兩個(gè)句子或文本片段之間的語(yǔ)義等價(jià)程度，其研究在自然語(yǔ)言處理的問(wèn)答系統(tǒng)、機(jī)器翻譯、信息抽取、自動(dòng)摘要等相關(guān)領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用，具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。現(xiàn)有的文本語(yǔ)義相似度方法主要基于詞表面特征，但由于詞語(yǔ)間普遍存在概念上的關(guān)聯(lián)，缺乏概念層面的精確計(jì)算導(dǎo)致這些方法的準(zhǔn)確性提升困難，而實(shí)現(xiàn)全文本在概念層面的精確計(jì)算尚無(wú)有效模型。 項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)依據(jù)單個(gè)名詞的概念信息量為基礎(chǔ)，分別提出了多種模型和方法實(shí)現(xiàn)文本在概念級(jí)別快速、精確地計(jì)算語(yǔ)義相似度：（1）提出一種基于概念信息量的文本語(yǔ)義相似度無(wú)監(jiān)督基本模型；（2）提出一種基于概念信息增益的文本信息量計(jì)算方法；（3）提出一種融合信息權(quán)重的全文本信息量計(jì)算方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，團(tuán)隊(duì)提出方法在SemEval 2013-2016 STS（文本語(yǔ)義相似度）數(shù)據(jù)集上均超過(guò)了當(dāng)年最先進(jìn)系統(tǒng)的總成績(jī)，并且在SemEval 2017 STS國(guó)際測(cè)評(píng)中，本系統(tǒng)的總成績(jī)?cè)谒袇①悎F(tuán)隊(duì)中排名第二，其中在Track 1數(shù)據(jù)集上排名第一（共34個(gè)參賽團(tuán)隊(duì)提交81個(gè)系統(tǒng)）。相關(guān)論文被大會(huì)評(píng)選為“Best of SemEval 2017”。

文本語(yǔ)義相似度是指兩個(gè)句子或文本片段之間的語(yǔ)義等價(jià)程度，其研究在自然語(yǔ)言處理的問(wèn)答系統(tǒng)、機(jī)器翻譯、信息抽取、自動(dòng)摘要等相關(guān)領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用，具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。現(xiàn)有的文本語(yǔ)義相似度方法主要基于詞表面特征，但由于詞語(yǔ)間普遍存在概念上的關(guān)聯(lián)，缺乏概念層面的精確計(jì)算導(dǎo)致這些方法的準(zhǔn)確性提升困難，而實(shí)現(xiàn)全文本在概念層面的精確計(jì)算尚無(wú)有效模型。 我們依據(jù)單個(gè)名詞的概念信息量為基礎(chǔ)，分別提出了多種模型和方法實(shí)現(xiàn)文本在概念級(jí)別快速、精確地計(jì)算語(yǔ)義相似度：（1）提出一種基于概念信息量的文本語(yǔ)義相似度無(wú)監(jiān)督基本模型（發(fā)表SCI論文1篇，授權(quán)專利1項(xiàng)）；（2）提出一種基于概念信息增益的文本信息量計(jì)算方法（發(fā)表SCI論文1篇）；（3）提出一種融合信息權(quán)重的全文本信息量計(jì)算方法（發(fā)表SCI論文1篇，最佳國(guó)際測(cè)評(píng)論文1篇）。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們提出方法在SemEval 2013-2016 STS（文本語(yǔ)義相似度）數(shù)據(jù)集上均超過(guò)了當(dāng)年最先進(jìn)系統(tǒng)的總成績(jī)，并且在SemEval 2017 STS國(guó)際測(cè)評(píng)中，我們系統(tǒng)的總成績(jī)?cè)谒袇①悎F(tuán)隊(duì)中排名第二，其中在Track 1數(shù)據(jù)集上排名第一（共34個(gè)參賽團(tuán)隊(duì)提交81個(gè)系統(tǒng)）。相關(guān)論文被大會(huì)議評(píng)選為“Best of SemEval 2017”。 隨著人工智能相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，智能問(wèn)答系統(tǒng)應(yīng)用在許多行業(yè)和領(lǐng)域中都有迫切的需求。比如在電話咨詢場(chǎng)景中，傳統(tǒng)人工坐席無(wú)法滿足日益增加的客戶咨詢量；在政府業(yè)務(wù)公開(kāi)場(chǎng)景中，智能機(jī)器人對(duì)用戶的不準(zhǔn)確答復(fù)會(huì)影響政府形象和公信力。目前業(yè)界的做法是人工設(shè)計(jì)問(wèn)答系統(tǒng)或者對(duì)話系統(tǒng)，而不是使問(wèn)答系統(tǒng)真正具有人類常識(shí)和世界知識(shí)，這種系統(tǒng)無(wú)法適應(yīng)提問(wèn)方法的改變或應(yīng)用場(chǎng)景的轉(zhuǎn)換。而概念信息方法以認(rèn)知知識(shí)庫(kù)為基礎(chǔ)可以獲得大量世界知識(shí)，比如概念之間的上下位關(guān)系。在特定領(lǐng)域的問(wèn)答匹配多個(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，相對(duì)于谷歌最新的深度計(jì)算模型BERT，概念信息語(yǔ)義相似度無(wú)監(jiān)督模型已經(jīng)比當(dāng)今最優(yōu)深度學(xué)習(xí)模型高出13%-15%。在問(wèn)答系統(tǒng)上準(zhǔn)確性的優(yōu)勢(shì)說(shuō)明，概念信息語(yǔ)義相似度模型對(duì)智能問(wèn)答系統(tǒng)具有明顯的應(yīng)用落地優(yōu)勢(shì)。

成果簡(jiǎn)介：SPR 技術(shù)是通過(guò)測(cè)量金屬表面物質(zhì)折射率的變化來(lái)研究物質(zhì)的化學(xué)和物理吸附性質(zhì)。近十幾年來(lái)基于 SPR 技術(shù)的傳感器及其應(yīng)用研究獲得了長(zhǎng)足的發(fā)展。與常規(guī)檢測(cè)技術(shù)相比，其具有靈敏度高、響應(yīng)快、體積小、機(jī)械強(qiáng)度大、樣品使用微量、檢測(cè)過(guò)程快捷、能夠獲得實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、操作方便、 無(wú)須標(biāo)記、可保持分子的生物活性、抗電磁干擾能力強(qiáng)、與光纖相連可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程采集和連續(xù)在線監(jiān)控等優(yōu)點(diǎn)。SPR 技術(shù)用于生命科學(xué)領(lǐng)域