国家预印本平台

为了缩短Wi-Fi芯片及驱动开发周期、弥补现有平台难以同时支持硬件仿真与驱动验证的不足,本文设计并实现了基于QEMU的Wi-Fi仿真平台。该平台采用QEMU构建Wi-Fi硬件功能模型,设计PCI寄存器、中断机制和基于环形队列的DMA传输模块,并开发适配Linux mac80211子系统的NIC驱动。通过搭建单AP与单STA仿真场景,完成设备识别、接入点配置、信标收发和连通性测试。结果表明,平台能够实现Wi-Fi帧收发及AP、STA两种基础工作模式,验证了所设计硬件模型与驱动的可行性。

语音Tokenizer作为语音合成技术的核心模块，其特征离散化过程的语义保留能力直接决定合成语音的自然度、可懂度与情感一致性。针对传统语音Tokenizer在语义捕捉与量化过程中存在的语义信息丢失、语义与声学特征难以兼顾等问题，本文提出一种基于双阶段信息补充的语义增强方法。该方法以残差向量量化（RVQ）为核心枢纽，构建量化前置与量化后置的闭环协同机制：前置阶段引入预训练自监督学习（SSL）模型WavLM提取高质量语义特征，经线性投影适配后与声学特征深度融合，生成兼具语义与声学信息的双模态统一特征；后置阶段设计语义感知损失函数，通过高层语义映射与余弦相似度度量，强制量化过程保留核心语义信息，实现对RVQ量化模块的精准训练引导。为验证所提方法的有效性，设计多组对比实验与消融实验，实验结果表明，所提方法（简称SemanticTokenizer）在语音量化重构、大模型语音合成、跨说话人语义稳定性及语义文本对齐性任务中均显著优于EnCodec、SoundStream等主流基线模型。其中，在大模型语音合成任务中，词错误率（WER）降至3.66%；跨说话人语义稳定性实验中，平均编辑距离仅为12.6。研究结果证明，该双阶段语义增强方法可有效解决传统Tokenizer语义捕捉困难与量化信息丢失两大核心挑战，为语音合成Tokenizer的语义增强提供了新范式，对推动语音合成技术向专业复杂场景深度落地具有重要意义。

针对复杂信道环境下传统OFDM接收机鲁棒性不足以及现有深度学习接收机计算复杂度固定、缺乏信道自适应能力的问题，研究了一种基于自适应协作网络（Adaptive Cooperative Network，ACNet）的OFDM智能接收机结构。该方法通过构建具有不同功能侧重的子网络分支，并引入门控机制根据信道状态动态选择参与推理的网络路径，使系统在信道条件较差时能够利用更多网络能力提升检测性能，在信道条件较好时减少参与计算的参数规模以降低推理复杂度。同时，利用自注意力机制对各子网络输出特征进行协同建模，实现多分支信息的自适应融合。基于OFDM通信系统构建仿真数据集，并在多种信道条件下对模型性能进行验证。仿真结果表明，该方法在不同信道环境中均能够获得较优的误比特率性能，并在保证检测精度的同时有效降低计算复杂度，体现出良好的鲁棒性和应用潜力。

过量碘摄入导致甲状腺细胞损伤，引起甲状腺激素合成与分泌障碍，是甲状腺功能减退的重要诱因。内质网应激是细胞响应稳态失衡的关键过程，高碘暴露可诱发该应激。本研究体外培养人甲状腺滤泡上皮细胞Nthy-ori-3-1，以 5 mM 碘化钾（KI）干预72h构建损伤模型。采用内质网应激抑制剂4-苯基丁酸（4-PBA）预处理24h。结果显示，高碘抑制TSHR及其下游甲状腺激素合成关键基因TG、TPO及NIS表达，且内质网应激标志物GRP78、ATF4和CHOP表达量升高，细胞凋亡率增加。但4-PBA 预处理可降低内质网应激水平，恢复TSHR及下游基因表达，减少细胞凋亡。此外，腺苷酸环化酶激动剂Forskolin虽不能恢复TSHR表达，但可绕过受损的 TSHR 直接激活下游 cAMP 通路，改善TG、TPO、NIS表达。这些结果表明，高碘通过诱发内质网应激损害 TSH-TSHR 信号轴，抑制下游激素合成相关基因表达并促进细胞凋亡。靶向内质网应激可成为防治高碘性甲减的新策略。

针对传统单塔低温蒸馏工艺在氪氙净化过程中存在的能耗高、对外部液氮依赖性强以及操作灵活性差等问题，本研究提出了一种集成冷能自循环和塔间热集成的双塔耦合脱氧工艺。洗涤塔和脱氧塔实现了氪氙预分离和深度脱氧的功能分区，并通过节流阀减压和热交换器能量传递构建了一个闭式冷能循环系统，以取代外部液氮冷源。对关键操作参数进行了优化，并与传统工艺进行了技术经济性能的综合评估。结果表明，优化后的工艺能够生产出纯度大于或等于99.999mol%的高纯度氧气，氧气回收率大于或等于99.9999mol%。同时，冷却负荷和加热负荷分别降低至6.01千瓦和12.14千瓦。所提出的双塔工艺能显著增加运行范围，并且能耗显著降低。即便液氮价格出现±30%的波动，其成本优势仍十分显著。所提出的双塔耦合脱氧工艺为稀有气体提取行业的节能转型提供了全新的技术解决方案，并且对于具有类似分离需求的低温气体分离领域具有重要的应用价值。