中国科学院福建物质结构研究所样本

第 38 卷第 10 期2023 年 10 月Vol.38 No.10Oct. 2023液晶与显示Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays基于储备池计算网络的小样本图像分类方法王彬1，兰海2，俞辉2，3，郭杰龙2，3，魏宪2，3*（1.福州大学先进制造学院，福建泉州 362200；2.中国科学院福建物质结构研究所，福建福州 350002；3.中国福建光电信息科学与技术创新实验室（闽都创新实验室），福建福州 350108）摘要：针对目前小样本学习方法易过拟合、跨域泛化能力不足等问题，受启发于储备池计算不依赖于训练而缓解过拟合的特性，提出了一种基于储备池计算的小样本学习方法（Reservoir Computing based Network for Few-shot Image Classifi‑cation，RCFIC）。

整个方法由特征提取模块、特征增强模块和分类器模块构成。

特征增强模块由储备池模块和基于储备池的注意力机制构成，分别对特征提取网络的特征进行通道级增强和像素级增强，同时联合余弦分类器促使网络学习具有高类间方差、低类内方差特性的特征分布。

实验结果表明，本文算法在Cifar-FS、FC100、Mini-ImageNet等数据集上的分类精度至少比现有方法高1.07%，在从Mini-ImageNet到CUB-200的跨域场景设置下的分类精度优于次优方法1.77%。

同时，消融实验验证了RCFIC的有效性。

所提方法泛化性强，能够有效缓解小样本图像分类中的过拟合问题并在一定程度上解决跨域问题。

关键词：小样本学习；储备池计算；注意力机制；特征增强；图像分类中图分类号：TP391.4 文献标识码：A doi：10.37188/CJLCD.2022-0407Reservoir computing based network for few-shot image classification WANG Bin1，LAN Hai2，YU Hui2，3，GUO Jie-long2，3，WEI Xian2，3*（1.School of Advanced Manufacturing， Fuzhou University， Quanzhou 362200， China；2.Fujian Institute of Research on the Structure of Matter， Chinese Academy of Sciences，Fuzhou 350002， China；3.Fujian Science & Technology Innovation Laboratory for Optoelectronic Information of China （MinduInnovation Laboratory）， Fuzhou 350108， China）Abstract： Aiming at the problems that current few-shot learning algorithms are prone to overfitting and insufficient generalization ability for cross-domain cases， and inspired by the property that reservoir computing （RC）does not depend on training to alleviate overfitting，a few-shot image classification method based on reservoir computing （RCFIC） is proposed. The whole method consists of a feature extraction module， a 文章编号：1007-2780（2023）10-1399-10收稿日期：2022-12-06；修订日期：2023-01-11.基金项目：中国福建光电信息科学技术创新实验室（闽都创新实验室）（No.2021ZZ120）；福建省科技项目计划（No.2021T3003）；泉州市科技项目（No.2021C065L）Supported by Fujian Science & Technology Innovation Laboratory for Optoelectronic Information of China（Mindu Innovation Laboratory）（No.2021ZZ120）；Fujian Science and Technology Plan Project（No.2021T3003）； Quanzhou Science and Technology Plan Project（No.2021C065L）*通信联系人，E-mail： xian.wei@第 38 卷液晶与显示feature enhancement module and a classifier module.The feature enhancement module consists of a RC module and an attention mechanism based on the RC，which performs channel-level enhancement and pixel-level enhancement of the features of the feature extraction module，respectively.Meanwhile，the joint cosine classifier drives the network to learn feature distributions with high inter-class variance and low intra-class variance properties.Experimental results indicate that the algorithm achieves at least 1.07% higher classification accuracy than the existing methods in Cifar-FS， FC100 and Mini-ImageNet datasets，and outperforms the second-best method in cross-domain scenes from Mini-ImageNet to CUB-200 by at least 1.77%.Meanwhile，the ablation experiments verify the effectiveness of RCFIC.The proposed method has great generalization ability and can effectively alleviate the overfitting problem in few-shot image classification and solve the cross-domain problem to a certain extent.Key words： few-shot learning；reservoir computing；attention mechanism；feature enhancement；image classification1 引言近年来，深度学习已经广泛应用于各行各业［1-3］，其凭借大规模数据大幅度提高了图像分类［4］、语义分割［5］、目标检测［6］等任务的精度，在计算机视觉领域取得了巨大的成功。

Chiralpak AD-H和Chiralcel OJ-H手性固定相拆分扁桃酸系列化合物王敏【摘要】对比了商品化的淀粉型手性固定相Chiralcel OJ-H和纤维素型手性固定相Chiralpak AD-H柱在正相条件下对扁桃酸系列8个化合物的拆分,结果表明Chiralcel OJ-H柱对扁桃酸系列化合物具有更强的手性识别能力,8个外消旋扁桃酸化合物在36 min内都得到了基线分离.研究发现,扁桃酸苯环上的取代基对其拆分的难易程度影响很大,其电子诱导效应影响扁桃酸类化合物在固定相上的保留时间,其空间位阻效应是扁桃酸在固定相上被拆分成败的决定因素.通过对比分析扁桃酸和手性柱的结构,探讨了可能的手性拆分机理是基于Chiralpak AD-H(Chiralcel OJ-H)手性固定相和扁桃酸系列化合物之间的氢键-氢键、偶极-偶极、π-π电子相互作用以及空间适应性等诸多因素的综合影响,其中空间适应性起到至关重要的作用.本研究可为一些实际光学活性扁桃酸及其类似物的对映体纯度测定与拆分研究提供参考.【期刊名称】《色谱》【年(卷),期】2014(032)002【总页数】6页(P198-203)【关键词】液相色谱;手性拆分;扁桃酸;Chiralpak AD-H手性固定相;Chiralcel OJ-H手性固定相【作者】王敏【作者单位】中国科学院福建物质结构研究所,福建福州350002【正文语种】中文【中图分类】O658扁桃酸系列化合物既是一类具有广泛用途的医药、化工产品，又是制备化学中重要的合成砌块。

该类化合物含有一个手性中心，具有左旋和右旋两种光学异构体，其单一光学对映体在生物活性上通常存在较大差异，因此对扁桃酸系列化合物的拆分研究具有很重要的意义［1-4］。

目前，关于扁桃酸的拆分方法已发展为化学拆分、酶拆分、色谱拆分、分子印迹拆分、毛细管电泳拆分等［1，2］。

前两种拆分方法主要用于生产制备，后3种拆分方法主要用于分析检测。

第49卷第8期 2021年8月硅 酸 盐 学 报Vol. 49，No. 8 August ，2021JOURNAL OF THE CHINESE CERAMIC SOCIETY DOI ：10.14062/j.issn.0454-5648.20200923低温共烧法制备荧光微晶玻璃研究进展林世盛1,2，林 航1,2，王元生1,2(1. 中国科学院福建物质结构研究所，中国科学院光电材料化学与物理院重点实验室，福州 350002；2. 中国福建光电信息科学与技术创新实验室(闽都创新实验室)，福州 350108)摘 要：荧光微晶玻璃是一类由晶相和非晶相构成的光功能复合材料。

低温共烧法为该类复合材料的有序-无序结构调控提供了有效的技术途径，使得“自下而上”的“按需设计”成为可能。

本文概述了低温共烧法制备荧光微晶玻璃的材料体系；重点介绍了结构调控、构效关系研究、性能优化方法的最新进展；列举了在先进光电器件中的最新应用情况；并探讨了未来可能的发展方向，包括新型材料体系研发、界面化学键合作用和离子扩散微观机理、光学模拟和仿真技术、新应用探索等。

关键词：微晶玻璃；荧光；低温共烧；照明；显示；稀土中图分类号：TB332 文献标志码：A 文章编号：0454–5648(2021)08–1550–09 网络出版时间：2021–06–17Development on Fabrication of Fluorescent Glass Ceramics withLow-Temperature Co-sintering MethodLIN Shisheng 1,2, LIN Hang 1,2, WANG Yuansheng 1,2(1. CAS Key Laboratory of Optoelectronic Materials Chemistry and Physics, Fujian Institute of Research on theStructure of Matter, Chinese Academy of Sciences, Fuzhou 350002, China;2. Fujian Science & Technology Innovation Laboratory for Optoelectronic Information of China, Fuzhou 350108, China)Abstract: Fluorescent glass-ceramic (GC) is an opto-functional composite material consisting of crystalline and amorphous phases. Low-temperature co-sintering method is an effective technical approach that can be used to regulate the ordered and disordered structures in this composite material, thus enabling “bottom-up” and “on-demand” design. In this review, material systems of fluorescent GC prepared by the low-temperature co-sintering method were outlined, and the structural manipulation, structure-property relationship and the improvement of luminescent property were emphasized. Recent applications in advanced optoelectronic devices were represented, and some possible aspects in the future development were discussed, such as development of novel material systems, interfacial chemical bond effect and interfacial ion diffusion mechanism. Moreover, optical simulation techniques and exploration of novel applications were elaborated.Keywords: glass-ceramic; fluorescence; low temperature co-sintering; lighting; display; rare earth荧光微晶玻璃(又称荧光玻璃陶瓷)是一类由微米/纳米级荧光功能晶体(有序结构)和特定组成无机玻璃(无序结构)所构成的多相复合材料[1]。

中国科学院研究生院2007年招收攻读硕士学位研究生入学统一考试试题科目名称：无机化学考生须知：1．本试卷满分为150分，全部考试时间总计180分钟。

2．所有答案必须写在答题纸上，写在试题纸上或草稿纸上一律无效。

3．可以使用无字典存储和编程功能的电子计算器一、选择题 ( 共20题，每题2分，共40分 )1. 金属锂、钠、钙的氢化物，氮化物，碳化物的相似点是…………………………（ ） (A) 都可以和水反应，生成气态产物 (B) 都可以和水反应，生成一种碱性溶液 (C) 在室温条件下，它们都是液体 (D) (A)和(B)2. 与水反应生成两种碱的化合物是…………………………………………………… （ ）(A) NCl 3(B) Mg 3N 2 (C) CaO (D) BN3. 根据酸碱质子理论，下列各离子中，既可作酸又可作碱的是………………………（ ） (A) H 3O +(B)CO32−(C) (D) [Fe (H 2O)4(OH)2]　NH 4+4. 用煤气灯火焰加热硝酸盐时，可分解为金属氧化物、二氧化氮和氧气的是………（ ） (A) 硝酸钠 (B) 硝酸锂 (C) 硝酸银 (D) 硝酸铯5. 下列配离子属于反磁性的是…………………………………………………………（ ）(A) [Mn(CN)6]4− (B) [Cu(en)2]2+ (C) [Fe(CN)6]3−(D) [Co(CN)6]3−6. 已知：H 3PO 4 K 1 =7.1 × 10-3，K 2 = 6.0 × 10-10，K 3 = 4.4 × 10-13 Na 2HPO 4和Na 3PO 4溶解在水中，其物质的量浓度相同，这溶液的[H +]应是……………（ ） (A) 7.1 × 10-3 (B) 6.0 × 10-8 (C) 4.3 × 10-10 (D) 4.4 × 10-137. s , p , d , f 各轨道的简并轨道数依次为…………………………………………………（ ）(A) 1, 2, 3, 4 (B) 1, 3, 5, 7 (C) 1, 2, 4, 6 (D) 2, 4, 6, 88. 试判断下列说法，正确的是……………………………………………………………（ ）(A) 离子键和共价键相比，作用范围更大 (B) 所有高熔点物质都是离子型的(C) 离子型固体的饱和水溶液都是导电性极其良好的 (D) 阴离子总是比阳离子大9. 25℃，2NO 2(g)N 2O 4(g)，K c 与K p (\K )的比值(= 100 kPa )K c /K p 等于…（ ）\p (A)2980831.01×= 0.0404(B) 8.31 × 25 = 207.8(C) 0.0831 × 298 = 24.8 (D) 0.0821 × 298 = 24.510. 下列反应中释放能量最大的是……………………………………………………… （ ） (A) CH 4(l) + 2O 2(g)CO 2(g) + 2H 2O(g) ⎯→⎯ (B) CH 4(g) + 2O 2(g)CO 2(g) + 2H 2O(g) ⎯→⎯ (C) CH 4(g) + 2O 2(g)CO 2(g) + 2H 2O(l) ⎯→⎯ (D) CH 4(g) +23O 2(g)CO(g) + 2H 2O(l) ⎯→⎯ 11. 含有下列离子的溶液，与Na 2S 溶液反应不生成黑色沉淀的一组是…………………（ ）(A) Fe 2+，Bi 3+(B) Cd 2+，Zn 2+(C) Fe 3+，Cu 2+(D) Mn 2+，Pb 2+12. 在合成氨反应达到平衡时，有a mol N 2(g)，b mol H 2(g)，c mol NH 3(g)。

组织部干部考察材料范文根据《福建省“海纳百川”高端人才聚集计划（xx—xx年）》和遴选办法规定，经资格审查、技术创新水平评审、答辩综合评审、省委人才工作领导小组会议审议、实地考察等程序严格遴选，确定林奕团队等111人（团队）为第六批省引才“ ___”初步人选，孟晖团队等9个团队为第一批省引才“ ___”预备团队。

现予以公示，公示时间从2018年4月9日开始，公示期为五个工作日。

如对公示对象的资格条件等有异议，请在公示期内，以来电、来信、来访等形式向省委组织部干部监督室反映情况，发表看法和意见。

第六批省引才“ ___”初步人选 ___（共111人）一、31个创业创新团队（一）8个海外引进团队林奕创业团队福州闻心电子科技有限公司吴文书创业团队福建蓝昊肽生物科技发展有限公司马勋骞创业团队福建尼西亚木业有限公司李剑锋创业团队厦门斯贝克科技有限责任公司倪琳创新团队力品药业（厦门）有限公司冯岩创新团队莱必宜科技（厦门）有限责任公司范铨创新团队宁德时代新能源科技股份有限公司 Thomas Joseph Sferra创新团队福建中医药大学（二）19个国内引进团队童同创业团队福建帝视信息科技有限公司吴孝彬创业团队福建奥通迈胜电力科技有限公司谢加良创业团队福建北卡信息科技有限公司陶勇创新团队农博士（福建）生物技术有限公司杨新元创新团队福州京东方光电科技有限公司朱少彬创业团队厦门福流生物科技有限公司郭长琛创业团队智童时刻（厦门）科技有限公司曾艳创业团队厦门中家院生态科技有限公司薛从福创业团队焙之道食品（福建）有限公司韩忠朝创新团队福建汉氏联合干细胞科技有限公司袁敏创业团队溢通环保科技（莆田）有限公司黄向阳创新团队福建海山机械股份有限公司朱吉洪创业团队福建海西联合药业有限公司秦训鹏创新团队中科动力（福建）新能源汽车有限公司李雪松创业团队福建闽烯科技有限公司闫江创新团队福建龙夏电子科技有限公司陈铭创业团队福建省迈瑞思邦生物科技有限公司贺泓创新团队中国科学院城市环境研究所朱伟东创新团队福建中医药大学（三）4个国内引进短期项目团队李德发创新团队福建新正阳饲料科技有限公司王戈创新团队福建和其昌竹业股份有限公司麦康森创新团队宁德市富发水产有限公司李军创新团队宁德市蕉城区达旺水产贸易有限公司二、73名创业创新人才（一）26名海外引进人才8名创业人才雷政登福州大彻精准医学科技有限公司黄纲雄福州拓新天成生物科技有限公司胡伯涛福州光流科技有限公司钟志勇厦门金童半导体有限公司梁旭鸣厦门云识科技有限公司徐江厦门清谷信息技术有限公司叶宁厦门中烁光电科技有限公司蒋玉雄厦门高容新能源科技有限公司 18名创新人才朱授恩力普环保有限公司刘小龙福建医科大学孟超肝胆医院李斌厦门市三安集成电路有限公司庞继景厦门大学附属厦门眼科中心有限公司严友春 IOI （厦门）油脂科技有限公司涅夫斯基·亚历山大福建汉祥纺织科技有限公司王汉春九牧厨卫股份有限公司陈浩然浦城正大生化有限公司梁成都宁德时代新能源科技股份有限公司汤晓林福建省闽东力捷迅药业有限公司陈卓中国科学院福建物质结构研究所孙晓琦中国科学院福建物质结构研究所李文木中国科学院福建物质结构研究所林启普中国科学院福建物质结构研究所周颖刚厦门大学Sumiyoshi Abe 华侨大学叶秋波集美大学李福山福州大学（二）32名国内引进人才14名创业人才程源厦门市安美捷生物工程有限公司凌元锦厦门恒太科技有限公司陈洪亮厦门志煊生物科技有限公司张虎西石（厦门）科技有限公司吴薇厦门八十加电子科技有限公司陈京鹭厦门易功成信息技术有限公司庄川杰厦门市润铭网络科技有限公司周北川中科云创（厦门）科技有限公司苏晓翔厦门丝柏科技有限公司关健生厦门欧易奇机器人有限公司熊传兵福建昌达光电有限公司汪广英福建省软众数字传媒股份有限公司董维寿连城中触电子有限公司郭彦炳福建龙新三维阵列科技有限公司18名创新人才刘京京福州福群电子科技有限公司GAO TENG 福州物联网开放实验室有限公司齐志刚新研氢能源科技有限公司徐继林福建省宝智水产科技有限公司瞿亚平福建永荣科技有限公司孟婥福建屹立智能化科技有限公司孙媛霞莆田市涵兴食品有限公司苗玉和福建圣维生物科技有限公司周建波福建省雅康工贸有限公司胡天喜三祥新材股份有限公司庄烨福建龙净环保股份有限公司李宏煦紫金矿业集团股份有限公司许嘉森福建新瑞医疗科技有限公司庄巍中国科学院福建物质结构研究所常彬华侨大学唐定中福建农林大学欧阳新华福建农林大学束锋福建农林大学（三）15名短期项目人才9名海外引进创新短期人才郭宝玉福建龙净环保股份有限公司陈建伟华侨大学蔡宗苇福州大学孙学良福州大学郑苇福建医科大学郑莹福州大学陈邦林福建师范大学Wonbo shim 福建农林大学陈芳林中国科学院福建物质结构研究所 6名国内引进创新短期人才孙宾福建约克新材料科技有限公司贾黎明福建省源华林业生物科技有限公司张学典福建顺昌虹润精密仪器有限公司史晓华福建中晶科技有限公司郑捷福建省宁德市好顺水产养殖有限公司胡志远福建医科大学三、7名待引进人才（团队）（一）3个海外引进个人（团队）1名创业个人林源基源生物医药有限公司2名创新长期个人陈汉福建师范大学Yakov Kuzyakov 福建师范大学（二）2个国内引进个人（团队）1个创业团队刘继明创业团队厦门今立方科技有限公司1名创业个人袁于人莆田斯澳生物科技有限公司（三）1名海外引进创新短期人才Armido Studer 中国科学院福建物质结构研究所（四）1名国内引进创新长期人才罗向阳福州大学第一批省引才“ ___”预备团队 ___（共9个）一、4个创业团队孟晖团队厦门石之锐材料科技有限公司陈炳地团队泉州百惠医疗科技有限公司陈湘彪团队福建省致格新能源电池科技有限公司陈跃团队福建武夷通讯信息有限公司（待引进）二、4个企业创新团队刘智勇团队福州海景科技开发有限公司曹卫东团队福建闽紫种业有限公司马西莫·扎帕蒂尼团队大通互惠集团有限公司堵国成团队福建省麦都食品发展有限公司三、1个高校科研院所创新团队胡彦多团队集美大学公示电话：0591-12380来访来电时间：公示期间每天上午8:00—12:00下午2:30—5:30接待处室：中共福建省委组织部干部监督室来信投递：中共福建省委组织部干部监督室（邮政编码：350003）举报网站：.fj12380.版权声明：如涉及版权问题，请作者持权属证明与本网联系：福建日报贺州 ___（GXHZOFF）为您解答:1、发布考察预告。