作者： 王爱记¹;，田瑜^1,2;，梁岷川³;，胡译文¹;，刘明月¹;，廖淑佳¹;，王引书¹;，金魁⁴;，王静³;，张金星¹; （¹Department of Physics, Beijing Normal University；²School of Basic Medicine, Air Force Medical University；³Advanced Research Institute of Multidisciplinary Science, and School of Materials Science and Engineering, Beijing Institute of Technology；⁴School of Physical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences）

出处： Science China(Materials) 2023 第66卷 第1期 P413-418

摘要： 理解铁电材料畴结构在低温条件下的翻转行为,对于铁电物理以及其在宽温域的应用都非常重要;然而,目前在低温条件下直接观测介观尺度下的畴翻转仍然面临着巨大的挑战.本论文利用铁酸铋（BiFeO₃）作为模型来研究3.6–260 K温度范围内的铁电畴翻转行为.菱形相的BiFeO_{3 ...}

作者： Yang Xiu¹;，Dongfang Li^2,3,4;，Miaomiao Zhang⁵;，Hongbin Deng¹;，Rob Law⁶;，Yun Huang⁷;，Edmond Q.Wu^2,5,8;，Xin Xu^2,9; （¹the School of Mechatronical Engineering, Beijing Institute of Technology；²IEEE；³the School of Electrical Engineering and Automation, Fuzhou University；⁴the Antai College of Economics & Management, Shanghai Jiao Tong University；⁵the Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University；⁶the Asia-Pacific Academy of Economics and Management, University of Macau；⁷the Department of Decision Science, Macau University of Science and Technology；⁸Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China；⁹the College of Mechatronics and Automation, National University of Defense Technology）

出处： IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2023 第10卷 第1期 P239-253

摘要： This paper presents a finite-time sideslip differentiator-based line-of-sight（LOS） guidance method for robust path following of snake robots. Firstly, ...

作者： ZHAO Hongliang¹;，DU Juan^2,3,4,5;，ZHANG Wenqiang⁶;，ZHANG Hongwu^2,3,4,5;，NIE Chaoqun^2,3,4,5; （¹School of Energy Power and Mechanical Engineering, North China Electric Power University；²Advanced Gas Turbine Laboratory, Institute of Engineering Thermophysics, Chinese Academy of Sciences；³Key Laboratory of Advanced Energy and Power, Institute of Engineering Thermophysics, Chinese Academy of Sciences；⁴Innovation Academy for Light-Duty Gas Turbine, Chinese Academy of Sciences；⁵University of Chinese Academy of Sciences；⁶School of Mechatronical Engineering, Beijing Institute of Technology）

出处： Journal of Thermal Science 2023 第32卷 第1期 P254-263

摘要： Surge is an unstable operating condition of the aero-engine that can move the engine into a destabilized state and cause devastating damage. One of th ...

作者： 潘坤，张贺伟，贾慧丽 （北京理工大学法学院）

出处： 财会通讯 2023 第3期 P153-158

关键词： 跨境审计；PCAOB；SOX法案；《外国公司问责法案》

摘要： PCAOB是美国上市公司审计监管的主管部门，PCAOB通过认可和协议的方式实现对在美上市外企的审计监管。中美审计监管协议相较于第三国有明显特征，是一个渐近性的达成过程。中美审计协议的达成对我国有重大意义，可以有效避免中美金融脱钩，有利于提高中概股的公司治理水平。下一步应推进中美双方审计监管协议法治化 ...

作者： 王建中，王加乐，于子博，王洪枫 （北京理工大学机电学院）

出处： 北京理工大学学报 2023 第43卷 第2期 P203-212

关键词： 多尺度目标检测；小目标检测；数据增强

摘要： 针对士兵和装甲车目标的尺度差异大以及目标距离远近造成的目标多尺度问题，以YOLOv4深度学习算法为基础，提出了一种多尺度目标检测方法.通过针对性的数据增强方法丰富小目标样本的多样性，对输入图像进行分割预处理以提高网络输入小目标的分辨率，并基于特征金字塔网络实现大、中、小目标的分离检测，最后匹配检测结 ...

作者： 李明磊 （北京理工大学）

出处： 中国考试 2023 第2期 P25-32

关键词： 教育评价改革；高等教育治理；高等教育评估；高等教育改革

摘要： 建立高等教育评估监测治理机制是深化新时代教育督导制度改革的重要支撑。我国高等教育评估监测面临着统归教育督导体制、深入推进管办评分离的宏观制度变革。在改革进程中，高等教育评估监测应完善政府分级治理，健全社会组织参与机制，建立专业机构跨区域运作机制，构建服务准市场机制。为应对潜在的治理失灵，高等教育评估 ...

作者： 张正¹;，薛静锋²;，张静慈¹;，陈田¹;，谭毓安¹;，李元章¹;，张全新¹; （¹北京理工大学计算机学院；²北京理工大学软件学院）

出处： 软件学报 2023 第34卷 第1期 P489-508

关键词： 控制流完整性；控制流劫持；控制流图；系统安全

摘要： 控制流劫持攻击利用程序内存漏洞获取程序的控制权,进而控制程序执行恶意代码,对系统安全造成极大的威胁.为了应对控制流劫持攻击,研究人员提出了一系列的防御手段.控制流完整性是一种运行时防御方法,通过阻止进程控制流的非法转移,来确保控制流始终处于程序要求的范围之内.近年来,越来越多的研究致力于解决控制流完 ...

作者： 杨尧，李传军，史永清，李兴城 （北京理工大学宇航学院）

出处： 电子信息对抗技术 2023 第38卷 第1期 P30-36

关键词： 卫星导航信号；快速捕获；混叠；稀疏傅立叶变换

摘要： 卫星导航接收机中捕获阶段的用时直接影响了接收机的首次定位时间（Time to First Fix, TTFF）,许多场景对卫星导航接收机的捕获速度提出了更高的要求。基于稀疏傅立叶变换（Sparse Fourier Transform, SFT）的卫星导航信号快速捕获算法利用捕获相关值的稀疏特性，通过 ...

作者： 彭成，张春霞，张鑫，郭倞涛，牛振东 （北京理工大学计算机学院）

出处： 数据分析与知识发现 2023 第7卷 第1期 P138-149

关键词： 时序知识图谱；时序知识图谱推理；实体多元编码；时序注意力机制；知识图谱

摘要： 【目的】解决时序知识图谱推理方法存在的实体信息获取片面和缺乏不同时间戳对于待推理事件重要性度量的问题。【方法】提出一种基于实体多元编码的时序知识图谱推理模型。实体多元编码旨在引入三种实体特征编码，包括当前时间戳的实体切片特征编码、融合时间戳嵌入和实体静态特征的实体动态特征编码以及历史时间步上相对稳定 ...

作者： 李长升，汪诗烨，李延铭，张成喆，袁野，王国仁 （北京理工大学计算机学院）

出处： 软件学报 2023 第34卷 第2期 P712-732

关键词： 反向智能；人工智能安全；逆向还原；缺陷分析

摘要： 在大数据时代,人工智能得到了蓬勃发展,尤其以机器学习、深度学习为代表的技术更是取得了突破性进展.随着人工智能在实际场景中的广泛应用,人工智能的安全和隐私问题也逐渐暴露出来,并吸引了学术界和工业界的广泛关注.以机器学习为代表,许多学者从攻击和防御的角度对模型的安全问题进行了深入的研究,并且提出了一系列 ...