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赞!福州大学师生多项学术成果顶刊发表

春临大地 新程壮阔

龙年开新局

福大师生吹响奋进号角

攻坚克难 锐意进取

在多个重点领域取得新进展

多项学术成果在各领域顶刊发表

一起来看

福大近期学术成果!


物信学院:魏榕山教授课题组在集成电路国际顶级期刊JSSC上发表一作论文


物信学院魏榕山教授课题组在集成电路领域国际顶级期刊《IEEE固态电路学报》(IEEE Journal of Solid-State Circuits,简称JSSC)在线发表了题为“An Energy-Efficient Discrete-Time Delta-Sigma Modulator With Dynamic-Range Enhancement and Tri-Level CDAC”的研究论文,福州大学博士研究生魏聪为该篇论文的第一作者,魏榕山教授为唯一通讯作者,福州大学为第一署名单位和唯一通讯单位。

模数转换器(ADC)作为真实物理世界和数字世界之间的桥梁,一直以来在信号链应用领域中扮演着关键角色。随着近年来物联网和智能传感器的蓬勃发展,高性能的模数转换器更受关注。传感器应用下的模数转换器一直朝着更高动态范围(DR)、更高能效的方向发展,然而在传统的设计思路下功耗的降低必然带来性能的损失,所以探索如何在保持精度的同时降低电路的功耗具有十分重要的研究意义和应用价值。


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魏榕山教授课题组与浙江大学谭志超研究员课题组合作,从系统架构方面入手,提出了一款基于动态范围增强(DRE)技术和三电平CDAC的高能效Delta-SigmaADC,在功耗仅为2.3μW的情况下实现了94.7dB高动态范围。所提出的DRE技术支持ADC系统在不同输入幅度下自动获取最大收益。在小输入幅度下,系统配置为高环路增益模式,以提供更强的噪声整形能力;在大输入幅度下,系统配置为最大稳定幅度模式,增强系统在大输入幅度下的稳定性。该ADC在180nm CMOS工艺下进行流片与测试验证,实现了179.5 dB的DR FoM。在700Hz带宽内,ADC的DR增加2.1dB。此项工作对高能效模数转换器的系统架构设计进行了研究与分析,在系统架构的优化中探索最优解,所提出的技术在新型智能物联网信号链中具有普遍的应用前景。





物信学院:徐金龙博士在《自然·通信》发表光逻辑器件研究成果

物理与信息工程学院研究论文“基于液态金属等离激元非线性的多合一、全光逻辑门”(All-in-one, all-optical logic gates using liquid metal plasmon nonlinearity)在国际知名期刊Nature Communications(自然·通信)上在线发表。该论文以福州大学为第一完成单位,物信学院物理系徐金龙博士为第一作者,南京大学张弛博士、南京工业大学王雨淋副教授为共同一作。南京大学周林教授、谢臻达教授、胡小鹏教授为共同通信作者。


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该研究设计并实现了一种多功能可重构的超宽带全光逻辑门器件。基于双光束交叉相位调制结构中的相位变化关系,提出了通过动态控制非线性折射率场,对信号光非线性相位进行可逆调控的新机制;并基于对液态金属纳米液滴超宽带等离激元效应的发现,实现了非线性折射率的巨大增强,最终在单一光学结构上集成了九种基本的布尔逻辑门功能,工作带宽可覆盖400-4000nm的可见-中红外范围。该研究为高集成、高并行度、大数据密度、高速光子芯片的实现提供了一种可行方案。



数统学院:程航教授团队在国际顶级期刊发表重要学术研究成果



数统学院程航教授、王美清教授等合作完成的3项重要学术研究成果在多媒体和人工智能安全领域相关国际顶级期刊上以第一作者、通讯作者、福州大学第一署名单位发表/录用。


成果一

黑盒场景下抗合谋攻击的

模型安全分发框架

针对深度神经网络模型所有权保护问题,该成果设计了一种基于用户级和模型级的双重指纹机制,可提供粗粒度和细粒度的产权验证,并实现黑盒下的所有权朔源和验证。同时,基于深度神经网络的内部结构和前向传播过程,设计了两种模型等价变换算法,可确保在不影响目标模型性能的前提下实现对合谋攻击的主动防御,即严重破坏合谋后模型的性能,使其无法正常使用,从根本上抵御合谋攻击。此外,通过设计一个相似性损失项来抵御针对等价变换算法的逆向攻击,进一步提高所提等价变换算法的安全性。

成果二

轻量级隐私保护

外包脑电信号特征提取框架

针对外包脑电(脑电)信号的特征提取可能会导致的隐私信息泄露问题,该成果提出一套高效的隐私保护外包脑电信号特征提取方案。具体来说,该成果使用安全多方计算技术构建了多个安全外包计算协议以实现高效且安全的密文域计算。然后,提出了基于任务相关成分分析的安全空间滤波技术,用于提高加密脑电信号的信噪比,以便增强后期提取出的脑电信号特征的有效性。此外,设计了一种基于Pearson相关系数的安全特征提取技术,实现了高效的外包加密脑电信号的特征提取。

成果三

基于可逆神经网络的

图像超分辨率隐写方法

针对无损图像隐写问题,该成果提出了一种基于可逆神经网络的图像超分辨率隐写方法,该方法在可逆神经网络的输出端生成像素数量等于载体图像和秘密图像之和的高分辨率含密图像,从而避免了额外噪声的产生,在提取阶段实现了秘密信息的无损恢复。此外,该成果还引入了一种映射模块,利用标准化流对秘密信息进行编码,将差异较大的不同秘密图像映射为同分布的高斯噪声,以提高含密图像的质量及其抗检测能力。该成果所提出的无损图像隐写方法为隐写术在隐蔽通信中的应用提供了更广阔的空间,接收方完全可以获取发送方所隐藏的信息。




数统学院:郭龙坤教授课题组研究成果被集成电路领域国际顶级学术会议录用



数统学院郭龙坤教授及其课题组在PCB等长绕线方面的研究成果被集成电路领域国际顶级学术会议ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC, CCF A类)录用。该研究成果成功突破了传统等长绕线技术的限制,尤其是在处理任意角度导线时面临的新挑战。研究团队通过解耦面积分配与绕线过程,设计出了一个基于线性规划对偶理论的两阶段等长绕线算法。该算法与现有商业软件如Allegro相比,不仅满足了工业界的严格要求,还实现了更小的等长误差和更高的布线成功率。

据悉,ACM/IEEE DAC会议是集成电路芯片设计与辅助工具研究领域的国际顶尖会议,至今已有61年历史。2024年的DAC会议定于6月23日至27日在美国加利福尼亚州旧金山的Moscone West会展中心举行。此外,郭龙坤教授课题组此前关于约束聚类近似算法的研究成果已被人工智能领域国际顶级学术会议(AAAI, CCF A类)录用并发表。



材料学院:硕士生裴茂君研究成果在《Small》杂志发表

材料科学与工程学院、新能源材料与工程研究院在电解水析氧催化剂研究方面取得新进展,相关成果以“Ni and Co Active Site Transition and Competition in Fluorine-Doped NiCo(OH)2 LDH Electrocatalysts for Oxygen Evolution Reaction”为题发表于Top期刊《Small》(JCR 1区,IF=13.3)。


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氟掺杂可以改善NiCo LDH电催化剂的氧气进化反应(OER)性能。这类催化剂中Ni和Co活性位点的作用仍然存在着模糊和争议。针对这个问题,本研究利用分子轨道理论,提出了Ni和Co之间的活性中心竞争机制。掺杂的F原子可以直接影响金属原子的价态,或通过脱氢间接影响,从而调节活性中心。随着F原子逐渐聚集,Ni和Co的eg轨道从eg2过渡到eg1,然后进一步过渡到eg0。相应的价态从+2升至+3,然后再到+4,表明催化性能首先增加,然后逐渐降低。此外,合成了一系列F-NiCo LDH催化剂,以验证eg轨道占据分析,当电流密度为10 mA cm-2时,催化OER过电势分别为303、243、240和246 mV,与理论预测相符合。这项研究不仅提供了关于F-NiCo LDH催化剂中Ni和Co的过渡和竞争的新的机理洞见,而且为高性能催化剂的设计奠定了基础。





材料学院:陈孔发教授在《Advanced Functional Materials》期刊发表原创性研究成果


材料学院材料表界面研究所陈孔发教授课题组在固体氧化物燃料电池(SOFC)领域取得重要研究进展,相关成果以“Heterogeneous Catalyst Coating for Boosting the Activity and Chromium Tolerance of Cathodes for Solid Oxide Fuel Cells” 为题发表于材料类顶级期刊《Advanced Functional Materials》(2023年影响因子为19.0,JCR分区Q1)。


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该论文报道了一种异质催化剂涂层修饰的SOFC阴极, 通过界面工程策略调控材料表面的应力和氧空位缺陷,提升阴极的电化学催化活性、抑制锶离子的表面析出及增强抗铬中毒能力,为设计和开发高活性抗铬阴极提供了新的思路。





材料学院:万宇驰副教授在顶级期刊发表重要研究成果—电催化C-N耦合材料设计新思路


材料科学与工程学院、新能源材料与工程研究院万宇驰副教授在电催化C-N耦合领域取得重要研究进展,相关成果以"Fundamentals and rational design of heterogeneous C-N coupling electrocatalysts for urea synthesis at ambient conditions"为题发表于材料类顶级期刊《Advanced  Energy Materials》(影响因子27.8,中科院一区)。


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该研究从催化剂设计、机理分析、实验方法等方面进行综述,致力于深入解析构效关系,建立标准研究体系。文章首先系统介绍了CO2和不同含N反应物耦合的尿素合成路径与反应机理;详细梳理了电催化C-N的基础研究方法,建立了标准研究系统与性能评价体系;深入探讨了不同催化剂设计策略对材料的表界面特性以及电子结构的影响,总结了催化材料调控对电催化C-N耦合选择性的提升机制;文章总结了目前该领域存在的挑战,并展望了未来电催化C-N耦合的研究方向。


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环安学院:王前锋教授课题组在气象与大气科学领域权威期刊发表最新成果


环境与安全工程学院王前锋教授课题组在地球科学学科气象与大气科学领域权威期刊《npj-气候与大气科学》(npj Climate and Atmospheric Science)在线发表了最新研究成果《21世纪气候变化对中国干旱的影响:基于CMIP6的多模式评估》(Understanding Climate Change Impacts on Drought in China over the 21st century: A Multi-Model Assessment from CMIP6)。该成果以福州大学为第一署名单位,福州大学环境与安全工程学院在读研究生许凤及中国水利水电科学研究院屈艳萍正高级工程师为第一作者,环安学院王前锋教授为通讯作者,本成果与里斯本大学、中山大学、河南大学、南京信息工程大学及马里兰大学等多家国内外研究机构共同合作完成。

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该研究利用参与跨部门影响模型比对项目的五个全球气候模型(GCMs),在三个共享社会经济路径(SSP1-2.6、SSP3-7.0和SSP5-8.5)下的模拟结果,采用团队提出的日标准化降水蒸散指数(SPEI),分析未来3个时期中国大陆干旱的严重程度、持续时间和发生频率。对比观测资料,对GCMs模拟结果的评估表明,GCMs在捕捉中国历史气候变化方面是有效的。文中指出,本世纪中期和后期(2040-2070年,2071-2100年)高排放情景下CO2浓度的快速增加会通过调节叶片气孔和冠层结构对植被行为产生实质性影响,这种调节减缓了潜在蒸散量的增加,从而减轻了中国未来干旱发生急剧上升的态势。该发现为决策者和利益相关者制定缓解和适应中国未来干旱条件的战略和措施提供了有价值的参考。


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