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基于朴素卷积神经网络和线性插值的运动想像分类
摘要:深度学习已应用于脑机接口系统中的运动想像脑电分类,以帮助患有严重运动神经障碍的人们。低效网络和数据短缺是研究者所面临和需要解决的主要问题。提出了一种新的运动想像脑电分类方法。设计一种含有两个卷积层的朴素卷积神经网络,以提取运动想像脑电信号的时空特征,并引入一种基于线性插值的数据增广方法,随机选择两个无重复的试验即可产生一个新数据。基于两个公共脑机接口竞赛数据集进行实验研究,确定了朴素卷积神经网络的结构,并优化了该网络及数据增广方法的参数;取得90.27%和98.23%的平均分类准确率,且平均卡帕值分别为0.85和0.965。实验结果表明:所提分类方法相对现有方法在识别精度和统计一致性方面均具有优势。
关键词:径规划运动想像,分类,卷积神经网络,数据增广,深度学习,脑机接口
普适性呼吸过程经胸电阻抗建模方法研究
摘要:近年来,阻抗呼吸描记法(IP)在肺功能诊断方面取得重大进展。由于不需要通过检测管道测量呼吸过程的气体流量,IP不增加呼吸阻力、无交叉感染的风险,比临床上既有的基于气体流量计的方法具有显著的优越性。然而,肺通气量改变引起的胸阻抗变化存在显著的个体依赖性,肺通气量变化(ΔV)与胸阻抗变化之比(ΔZ),记作kΔV/ΔZ ,因人而异,因此IP在用于定量的肺功能诊断前,必须使用流量计式肺量计对每个个体进行校准。本研究旨在利用身高、体重、身体质量指数、体脂率和胸围等个体生理参数,建立kΔV/ΔZ的普适性模型,介绍了实验过程以及通过显著性分析确定多元回归因子的方法,并对比了多种模型。本文论证了建立kΔV/ΔZ普适性回归模型的可能性,为基于IP的肺功能检测的临床应用奠定基础。
关键词:阻抗呼吸描记法,肺功能检查,多元回归分析
上海市大气污染物对儿童过敏性疾病门急诊就诊人数的短期影响
摘要:本研究旨在探讨环境空气污染物对儿童过敏疾病门诊就诊的短期影响。获取了2013—2014年,中国上海地区每日环境空气污染物(NO2、SO2、CO和PM2.5)数据和儿童过敏性疾病(哮喘、特应性皮炎和变应性鼻炎)门诊就诊数据。采用分布滞后非线性模型来估计环境空气污染物对儿童过敏性疾病门诊总访问量、性别年龄分层和疾病分类的影响。发现短期接触空气污染物与儿童过敏性疾病之间存在正相关。女孩和不超过7岁的儿童更容易对环境空气污染物敏感。NO2和SO2分别对哮喘和特应性皮炎有较强的治疗作用。这项研究提供的证据表明,短期暴露于环境空气污染物会增加儿童过敏性疾病的风险。
关键词:儿童过敏性疾病,环境空气污染物,二氧化氮,二氧化硫,PM2.5
考虑感知异质性和心理距离的随机后悔最小化城市居民合乘出行选择模型
摘要:合乘是一种可持续、经济和环保的解决方案,可以有效减少城市地区的空气污染和缓解交通拥堵。然而现有的后悔理论缺少考虑不同方式属性感知异质性以及影响后悔的心理因素,不能对城市居民合乘出行决策进行准确刻画,也不能对真实合乘选择行为做出正确的解释。本文在分析经典随机后悔最小化模型和考虑异质性随机后悔最小化模型的基础上,针对现有模型的不足,引入心理距离概念,构建了考虑异质性和心理距离的随机后悔最小化改进模型。结果表明,本文提出的改进模型的拟合度和解释效果相较于其他两种模型均较优,出行居民在2019冠状病毒病疫情期间的心理距离会影响出行决策的预期后悔值和合乘意愿。该模型可以更好地描述出行居民合乘出行选择机理,有效地解释出行居民的合乘选择行为。
关键词:合乘出行行为,随机后悔最小化理论,预期后悔值,感知异质性,心理距离
学龄儿童跪姿座椅舒适度研究
摘要:跪式坐姿椅是一种能够促使脊柱在坐姿状态下自然直立的人体工学椅。本研究采用非接触式摄像法测量视距,利用表面肌电信号(sEMG)和主观评价结合的方法评估舒适度,探究跪坐姿势中座椅座面角度和腿部支撑角度对无近视的健康学龄期女童人体舒适度的影响。设置三个座面实验角度(10°,20°,30°),随着座面倾斜角度的增大,竖脊肌拟合曲线斜率的绝对值 MPF-t 逐渐减小。在座面角度为30°时,MPF-t 的斜率为−0.26,且下降速度最慢;此时竖脊肌的活动相对最低,儿童腰部的舒适度得以提升;相反地,小腿腓肠肌的舒适度呈下降趋势。同时,实验设置了20°、30°和40°的腿部支撑角度。实验发现:加大腿部支撑角度对竖脊肌无显著影响,但对腓肠肌有显著影响;当腿部支撑角度为30°时,MPF-t 的斜率为−0.42,且腓肠肌的舒适度达到峰值。
关键词:跪式坐姿椅,坐姿舒适度,学龄儿童
基于卷积神经网络和接收信号强度的波束状态感知方法
摘要:本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和接收信号强度(RSS)的分类方法,以解决态势感知中的非合作辐射源波束状态感知问题。以RSS、传感器坐标和接收信号频率作为CNN的输入特征,真实波束状态作为CNN的输出。为了增加特征向量中包含的RSS梯度变化,提出了一种多层观测阵列来测量RSS。仿真结果表明,该方法对接收阵列位置扰动具有鲁棒性,对目标位置失配和主瓣第一零点宽度失配具有泛化能力。
关键词:电磁态势感知,卷积神经网络,接收信号强度,发射波束指向
利用分布式算法设计高能效FIR滤波器
摘要:提出了一种分布式算法架构,可以有效地实现生物医学信号处理器应用中的有限脉冲响应(FIR)滤波器。当使用基于查找表(LUT)技术而不是串行技术时,FIR滤波器设计更有效。采用分段内存库和查找乘法运算的内存可以提高设计性能和效率。使用Verilog HDL对所提出的设计进行建模,并使用Synopsys Design Compiler工具进行合成。与串行FIR结构相比,采用分布式算法的FIR滤波器结构可使总功耗降低24.82%。
关键词:分布式算法,串行有限脉冲响应滤波器,生物医学信号处理,动态电压和频率缩放
基于机器学习的移动机器人路径跟踪MPC控制器参数自整定
摘要:模型预测控制(MPC)是一种广泛应用于机器人系统的基于模型的最优控制策略。研究了轮式移动机器人路径跟踪MPC控制器参数整定问题,提出了一种新的参数自整定方法。首先,提出了两个新的路径跟踪性能指标,即稳态时间比值和稳态距离比值,以更准确地反映MPC控制性能。其次,基于机器学习方法构建所提出的指标与MPC参数之间的映射关系,进一步设计了一种能够在线自动整定控制参数的新型控制器结构。最后,利用一台真实的轮式移动机器人进行实验验证。实验结果表明:与现有方法比较,所提出方法在机器人路径跟踪的快速性、准确性和自适应性方面都有显著提高。
关键词:模型预测控制,路径跟踪,移动机器人,机器学习,参数整定
复杂网络中对称非负矩阵分解的节点中心性算法
摘要:复杂网络中一个重要问题是确定有影响力的节点,主要用于理解和控制信息传播、疾病扩散等。目前的节点中心性算法主要关注单一的属性或者是手动提取属性,这导致节点全局重要性难以捕获。提出了基于对称非负矩阵分解(SNMF)的一个新的节点中性算法,称为VCSNMF。为了强调网络的属性,通过加权线性组合邻接矩阵和度矩阵来融合表示网络的初始数据。首先,对称非负矩阵分解通过分解初始数据矩阵来自动提取节点的潜在特征;然后,证明了每个节点的组合特征由网络的谱半径对应的特征向量得到的一维向量矩阵构成,或者是在超空间上的向量矩阵构成;最后,VCSNMF通过融合组合特征和网络拓扑特征来衡量节点的重要性。为了验证VCSNMF算法的有效性,在10个真实网络上,与已有的8个节点中心性算法进行了对比,实验结果验证了本算法的优越性。
关键词:复杂网络,中心性,对称非负矩阵分解
动态充电电价将如何影响电动卡车车队运营:两阶段随机规划模型
摘要:技术进步和可持续发展趋势加速了电动卡车的应用。然而,动态充电电价政策的深入实施,对电动卡车车队的成本优化运营提出了巨大挑战。为此,建立了一种两阶段随机电动汽车路径模型,以支持具有成本效益的路径和充电决策。在此基础上,以实际配电网为例,实验研究了动态收费费率对物流规划的影响。结果表明:随着动态充电站数量的增加,日均运营成本可降低3.57% ~ 5.55%。随机解的值证实了实施随机规划模型的好处,通过鲁棒的路线规划可以保证长期较低运行成本。
关键词:动态充电电价,电动车路径,随机规划
融合乘客感受量化指标的智能汽车舒适性研究
摘要:大多数关于自动驾驶汽车的研究主要集中在提高驾驶安全性和效率上,而对乘客的舒适性考虑较少。因此,为了获得和优化自动驾驶汽车乘坐体验的量化指标,提出了一种基于双向长短期记忆网络和注意力机制的驾驶行为与乘客舒适度相关性评价方法。通过收集乘客在不同驾驶方式下的主观感受得分,并通过皮肤电导反应和心率变异性测量压力水平,对由驾驶行为引起的乘客舒适度的综合定量指标进行了评价。在此基础上,建立了针对不同驾驶风格偏好的乘客的个性化舒适性评价模型。开放道路和封闭试验区的试验结果验证了本文方法的有效性和可行性。
关键词:自动驾驶汽车,乘客舒适度,生理感知,双向长短期记忆,注意力机制
基于改进的灰色关联分析的车架优化设计
摘要:为有效提升消防车车架结构整体性能,解决传统车架结构优化设计过程中方法的复杂性,同时需要对传统的灰色关联度进行改进,因此,提出了主成分分析与改进的灰色关联分析相结合的方法,实现车架的优化设计。首先,基于一阶模态试验验证初始模型的有效性,在此基础上,设计出新款车架,以变形量、最大应力及车架质量的降低和疲劳寿命、一阶弯和一阶扭模态频率的提升为目标,通过哈默斯雷方法生成60组样本点。随后,提出改进的灰色关联分析与主成分分析集成来实现车架优化设计,最后,获取车架结构的设计参数最佳组合。同时,通过优化前后模型的比较,发现质量降低了14.8%,此外,将该方法与传统方法比较,发现计算成本降低了135%。因此,该方法在改善车架轻量化性能的同时提升了计算效率。
关键词:消防车,车架结构,优化设计,改进的灰色关联分析,主成分分析
基于车载智能手机的实时车辆及行人测距
摘要:车辆与行人测距是高级驾驶辅助系统的基本功能之一。然而,大多数测距系统只能在具有高计算能力的工作站上工作。为了解决这一问题,提出了一种轻量级算法,将其打包到Android应用程序包中,安装在Android智能手机中,用于车辆和行人测距。该测距系统基于智能手机单目摄像头获取的图像。为了实现实时测距,提出了一种8位整数(int8)量化算法来加速卷积神经网络的推理。为了提高检测精度,进一步提出了一种放大算法来检测远距离的小目标。在检测到车辆和行人的二维边界框后,采用针孔测距法估计距离。为了验证所提出的算法,首先在华为P40Pro上使用COCO数据集测试了平均精度均值(mAP)和帧/秒(FPS),然后在真实道路上测试了测距精度。实验结果表明:该算法能够在被测智能手机上成功实现34.8 mAP高精度的15 FPS实时测距。最后,给出了基于测距算法的一种可能的移动应用,即保持距离预警。
关键词:高级驾驶辅助系统,计算机视觉,int8量化,视觉测距,智能手机应用
枢纽内考虑动态信息引导的行人疏散仿真
摘要:模拟枢纽中行人的行为可以帮助决策者制定更好的疏散策略。本研究开发了一个改进的元胞自动机模型,考虑行人的群体跟随心理和竞争意识,并基于此模型模拟了行人从设有两个出口的枢纽通道的疏散过程。诸如疏散路线的实时拥堵情况等动态信息,在枢纽中的行人疏散过程中起着重要作用,行人可以根据此类信息调整评估路线,从而改善疏散时的拥堵情况。因此,动态信息被纳入提出的模型中,以研究其对行人疏散行为的影响。仿真实验共设置了不熟悉枢纽的行人比例和动态信息更新间隔两个参数,以分析对行人疏散行为的影响。结果显示:动态信息可以提高行人疏散的效率,且不熟悉枢纽的行人比例越高,动态信息引导的效果越明显。同时,对应不同的不熟悉行人比例,应当选取不同的标识更新间隔。本研究形成的结果对指导实际枢纽设施规划和设计、枢纽信息系统设计及拥挤和应急疏散策略的制定具有重要意义,有利于规范疏散路径秩序,提高枢纽内信息服务水平。
关键词:元胞自动机模型,动态信息引导,行人疏散行为,行人仿真
考虑轮轨接触损失的动态列车垂向Sperling指标评价模型
摘要:本研究将半空间13自由度车辆模型、双轨模型和车-桥交互模型集成,形成人-车-轨-桥组合交互模型,尽可能真实地分析车体和乘客的垂直Sperling指数。在这个更大、更完整、更新颖的模型中,考虑了车辆和桥梁之间的分离。通过与Newmark-Beta算法的实测数据和仿真结果对比,验证了该模型的有效性,并且结果表明,这两个值非常接近。在进一步数值分析的基础上,利用开发的车辆-结构动力分析程序,计算了列车和三个等效人体在不同列车速度下的动力响应。四种动力响应的结果表明:轨道不平顺会影响三个等效人体和列车的垂直加速度,并且列车的最佳Sperling指数评价标准不是固定的(假设仅考虑车体时),而是随着列车行驶在不平顺路面上时乘客位置的变化而变化。
关键词:等效力学模型,人-车-轨-桥相互作用,Sperling指数分析,质量-弹簧-阻尼理论
交警惩罚机制对方格网上雪堆博弈合作的促进作用
摘要:交通问题一直受到社会重点关注,为了更好地模拟交通环境,采用了著名的雪堆博弈模型。惩罚一直被认为是促进合作的重要手段。提出了交警惩罚机制探究其对雪堆博弈中合作行为的影响。考虑到雪堆会造成道路拥堵,在博弈模型中引入了交警的角色。当交警选择合作策略时,他们对选择背叛策略的玩家进行惩罚。其中交警的管辖范围、处罚记录和分布方式是影响惩罚程度的重要因素,是否对背叛者惩罚以及惩罚的力度由以上三种因素共同决定。通过仿真实验发现:随着管辖范围越小,两种分布方式对合作行为影响的差异越小。交警的管辖范围、处罚记录和分布方式均对雪堆博弈中合作行为和交通管理有着重要影响。
关键词:交警惩罚机制,雪堆博弈,合作
基于响应差传递率矩阵的结构损失识别与定位方法
摘要:提出一种利用响应差传递率矩阵对结构损伤进行识别与定位的新方法。响应差传递率矩阵可将原始系统的动态响应与系统产生损伤后的动态响应进行关联。首先研究了响应差传递率矩阵的不变特性;在此基础上,建立了结构损伤量化指标,并通过数值案例对其有效性进行了验证。最后,利用有限元仿真案例和实际物理系统对所提方法的实施流程进行了展示,并对其可行性进行了验证。
关键词:损伤识别,损伤定位,传递率矩阵,机械振动
变质心机构动态响应下的平流层飞艇纵向运动仿真
摘要:提出了一种总质量恒定的平流层动质量飞艇的设计方法,并推导了基于牛顿-欧拉法的一般动力学方程。考虑滑块命令响应的时滞性以及与飞艇状态参数的动态耦合,设计了具有输入约束和状态约束的位置跟踪控制器,使得滑块动态响应系统具有临界阻尼特性。以动质量平流层飞艇的纵向姿态运动为研究对象,进行了参数化建模和姿态控制仿真,并分析了不同质量比下动质量控制的姿态控制能力。仿真结果表明:姿态控制能力不受气流速度的影响,滑块质量比是影响姿态控制能力的主要因素。滑块控制器的参数直接影响姿态控制的动态性能,也决定了飞艇的动态耦合水平。与基于气动控制面的姿态控制相比,动质量控制能使飞行器在稳态时的气流速度和攻角收敛到初始状态,并保持良好的气动外形。
关键词:平流层飞艇,滑块,动态响应,姿态控制
不同转速下沟槽型机匣对跨声速压气机性能的影响
摘要:在轴向压气机中,由于机匣摩擦或机匣处理,经常会出现沟槽型机匣。然而,沟槽型机匣对轴流压气机气动性能的影响尚未完全了解,特别是在不同转速下。因此,数值研究了在两种转速下,沟槽型机匣对跨声速压气机的影响。对其整体性能和流动特性进行了详细的比较。结果表明,在堵塞工况附近,沟槽构型略微提高了总压比和质量流量,但在小质量流量工况下降低了总压比和绝热效率。平行沟槽和沟槽内情况的最大效率降低超过1%,位于90%跨度附近的叶片中间通道。在两种转速下,沟槽构型对失速裕度的影响是不同的。在100%转速下,沟槽外和沟槽内情况分别使失速裕度提高2.8%和1.1%,而平行沟槽由于叶尖泄漏涡核心区域堵塞增加,使失速裕度降低1.3%。在80%转速下,沟槽构型的失速裕度变差。由于叶片中间通道的堵塞增加,平行沟槽和沟槽内情况分别降低了2.9%和2.1%的失速裕度。虽然两种转速下的沟槽结构的流动特性存在一定的差异,但失速裕度的变化始终取决于叶尖附近的阻塞。这项工作有助于进一步了解沟槽型机匣对轴向压气机的影响。
关键词:轴向压气机,沟槽型机匣,叶尖泄漏流,数值模拟
基于LSTM-BiDBN入侵检测系统的在线车辆取证责任方认定方法
摘要:车辆数据是交通事故数字取证的重要来源之一。提出了一种利用二进制编码的长短期记忆-深度信念网络(LSTM-BiDBN)控制器局域网标识符(CAN ID)提取CAN ID事件序列和CAN ID本身语义的新方法。该方法不仅检测针对特定CAN ID的攻击,而且充分考虑了电子控制单元之间潜在的相互作用。通过这种方式,可以检测车辆是否被外界入侵,从而在线确定事故的责任方。使用LSTM-BiDBN来区分CAN入侵数据集上的无攻击和异常情况。实验结果表明:与传统方法相比,该方法在识别拒绝服务攻击、模糊攻击和模拟攻击引起的异常方面更为有效,准确率为97.02%,误检率为6.09%,错误率为1.94%。
关键词:数字取证,深度信念网络,长短期记忆,二进制编码,控制器局域网标识符,责任方
融入优质主题和注意力机制的设计规范命名实体识别方法
摘要:从设计规范中自动提取关键数据是辅助工程设计自动化的重要手段。针对设计规范数据类型多、规模小、字符信息含量不足、上下文相关性强等特点,提出了一种集成高质量主题与注意力机制的命名实体识别模型,即“高质量主题-字符嵌入- BiLSTM- CRF”,用于设计规范实体的自动识别。在主题模型的基础上,提出了一种改进的高质量主题提取算法,然后将获得的高质量主题信息加入到汉字的分布式表示中,以更好地丰富汉字特征。其次,在BiLSTM-CRF模型的基础上并行使用注意机制,充分挖掘上下文语义信息。最后,在收集到的中国船舶设计规范语料上进行了实验,并与多组模型进行了比较。结果表明:该模型的F-score(召回率和准确率的调和平均值)为80.24%。该模型在设计规范方面优于其他模型,有望为工程设计提供一种自动化手段。
关键词:命名实体识别,设计规范,主题模型,优质主题,注意力机制
非理想串行干扰消除下的非正交多址接入系统性能可控的中继选择技术
摘要:为了提高非正交多址(NOMA)系统的性能,研究了具有两个非对称用户的下行NOMA系统。针对在一些实际传输场景中两个用户对可靠性的要求可能不同的情况,提出了远近两用户性能可控的最大-最小中继选择策略。在该策略中,根据实际的传输要求,两个用户的中断性能可以通过该系统的不同设置来控制。鉴于实际场景中非理想串行干扰消除的影响,分析了系统远近两用户的精确中断性能,并得到了高信噪比下的近似结果。在近似结果分析的基础上,得到了这两个用户中断性能最优的功率分配因子。最后,通过仿真分析验证了理论结果的正确性。
关键词:非正交多址接入,协作通信,中断概率,功率分配,瑞利衰落
基于扩展卡尔曼滤波校正模型的中长基线多GNSS融合实时动态算法
摘要:在中长基线情况下,由于基站与观测站之间的距离较远,实时动态(RTK)定位的整数模糊度固定率较低。此外,差分处理后的大气残差也无法忽略不计。为了修正大气残差,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的GPS/BDS/Galileo/GLONASS四系统融合的实时动态定位算法。在实现多种全球导航卫星系统(GNSS)的时空统一后,引入了基于扩展卡尔曼滤波模型的大气误差参数估计,并利用最小二乘降相关平差算法(LAMBDA)计算整数模糊度。经过对不同基线进行实验,所提出的实时动态定位算法在中长基线情况下能够实现厘米级的定位精度。此外,求解固定解所需时间比传统实时动态定位算法更短。
关键词:实时动态,扩展卡尔曼滤波,基线,模糊度,电离层延时,对流层延时
基于自适应核密度估计算法的F/A-XX战斗机统计特性分析
摘要:第六代战斗机具有优越的隐身性能,但传统的核密度估计(KDE)在处理复杂雷达截面(RCS)波动特性时难以满足精度要求。为了解决这一问题,研究了F/A-XX隐身战斗机的核密度估计算法。针对现有固定带宽算法精度不足的问题,提出了一种基于最小二乘交叉验证和误差平方积分准则的自适应核密度估计算法(AKDE)。同时,根据优化后的带宽得到自适应雷达截面密度估计。最后,仿真验证了自适应带宽雷达截面密度估计算法的估计精度比传统算法提高50%以上。基于所提出的算法(即AKDE),更准确地获取了所考虑战斗机的统计特征,并分析了AKDE算法在求解雷达截面小于1 m2的累积分布函数估计方面的显著优势。
关键词:雷达截面,核密度估计,统计特性
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