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关键词： 微弱感应电流   TMR   高精度   噪声抑制  

摘要： 在工业监测与安全检测领域,微弱电流信号的非接触式高精度(TMR)检测是保障关键设备运行可靠性的核心技术。针对传统检测方法在高频存在的信号失真与噪声干扰以及检测精度过大的难题,研究提出一种基于非接触式的高精度微弱感应电流信息获取与解调测试方法,通过下变频与数字锁相解决桥丝式电雷管等设备的电流监测难题,实现微弱电流的精准测量,研究采用“下变频-滤波处理-数字锁相”对系统进行优化,实现5～200 mA微弱电流的高精度获取。该方案突破传统接触式测量的电磁耦合干扰瓶颈,构建了从物理传感到数字解算的一体化检测体系。研究采用TMR作为前端感应单元,利用其高灵敏度与宽频响应特性,来弥补现有系统在高频段测量的技术难题。信号处理环节通过混频器将不同频段信号统一频率下变频至50 kHz,结合低通滤波与ADC,消除高频噪声干扰;后端利用FPGA实现百万次乘累加数字锁相运算,通过互相关检测原理分离目标信号与背景噪声型。经测试验证:在50 kHz～10 GHz频段范围内,系统检测精度达≤±0.65 mA,且实时性通过FPGA并行处理得到保障。非接触式检测方案通过传感器物理屏蔽与数字算法协同为电雷管安全监测、工业设备电流计量提供了低成本、高可靠性的技术路径,与广泛应用前景。

关键词： 锂离子电池   新污染物   清单   风险特征   管理建议  

摘要： 全球锂离子电池生产量、保有量和退役量不断增长，同时因安全性能需要，新技术和新材料不断涌现，出现了许多新型的粘结剂、锂盐、阻燃剂、溶剂等，其中部分成分可能涉及新污染物（EPs）.通过调查研究，识别出锂离子电池生产全生命周期涉及的6大类43种新污染物.从材料来看，电解液涉及新污染物种类最多，包括全氟和多氟烷基化合物（PFASs）锂盐和溶剂以及有机磷阻燃剂.从新污染物环境特性来看，生产过程涉及的1,3-丁二烯（1,3-BD）、二氯甲烷（DCM）和N-甲基吡咯烷酮（NMP），以及废旧锂离子电池在回收和处置过程中释放的超短链PFASs，如双（三氟甲基磺酰）亚胺（NTf2）和三氟甲磺酰胺（TfNH2）值得重点关注.对生产场所和回收处置场所的健康风险评估显示，生产场所DCM致癌风险最高，超过了EPA规定的致癌风险基本值1×10-6，但低于致癌风险危险值1×10-4，非致癌风险值低于EPA规定的非致癌风险基本值1.废旧电池回收处置场所磷酸三（1,3-二氯-2-丙基）酯（TDCPP）的致癌风险值最高，低于EPA规定的致癌风险基本值1×10-6；磷酸三（2-氯丙基）酯（TCPP）的非致癌风险值最高，低于EPA规定的非致癌风险基本值1.对国内外锂离子电池有害物质管控的法规进行了对比分析，总结了国内相关法规存在的不足.建议对相同功能化学物质分级管理、开展高风险化学物质替代技术研究、对生产过程开展清洁生产机制、制定锂离子电池绿色产品评价标准、制定锂离子电池新污染物管控指南和加强锂离子电池回收处置新污染物管控.本研究全面总结了锂离子电池全生命周期涉及的新污染物，对于锂离子电池行业的新污染物管控提供了技术支撑.

关键词： 信息抽取   语义模型   命名实体识别   关系抽取   事件抽取  

摘要： 信息抽取是一种能够支持精准文本语义理解的自然语言处理任务，它不仅需要识别句子中的各种语义类型，还需要准确定位语义在句子中的空间位置。该任务最大的挑战在于句子具有复杂的语义结构。传统序列标注方法难以解析复杂的语义结构，而现有生成式语言模型通常将每个句子映射到一个高度压缩的抽象语义表示，同样难以区分重叠、嵌套的语义。近年来，具有视觉化特征的信息抽取方法取得了显著进展，在各种信息抽取任务上取得了最好的性能，甚至超出参数上高几个量级的大语言模型。因此，在相关研究的基础上，提出基于视觉化特征的信息抽取框架，分析信息抽取任务的特点，总结现有视觉化特征方法中存在的优势和不足，探讨下一步的研究方向。另外，还通过可视化分析，揭示了文本语义的内在表达机制，为语言模型的神经网络架构设计提供借鉴。

关键词： 人工智能   不良信息   内容治理   技术治理  

摘要： 治理不良信息内容是建设良好网络生态的重点所在。人工智能的应用导致不良信息内容的大量生成与快速传播,造成外化法律风险与内生技术风险。人工智能的内在构造与技术原理,使其生成的不良信息内容出现治理主体协作性、治理内容复杂性与治理方式有效性等方面的治理难题。为此,需要反思既有的治理举措和调整治理思路,形成与人工智能生成不良信息内容相适配的治理路径:一是需要政府做好对内统筹协调与对外优化监管治理,以合规激励促进协同治理;二是推动技术治理并将技术规则予以法律归化,以技术关照实现综合治理;三是关注不良信息内容、人工智能技术与公众网络行为中的伦理要求,以公序良俗引领有序治理。