Cramer-Rao下界是统计学中非常重要的下界，也是Fisher信息量的倒数。针对Cramer-Rao正则族成立的5个条件以及参数函数无偏估计的方差下限值，从微积分计算的角度对Cramer-Rao下界进行扩充解释，证明了帕累托分布参数倒数的最大似然估计能达到Cramer-Rao下界，并给出了该参数倒数的另一个无偏估计。结果表明只有在无偏估计与参数本身无关的情况下，该估计的方差下限值才是Cramer-Rao下界。

YOLOv5作为当前领先的目标检测模型之一，其快速高效的检测能力与dlib在面部关键点定位上的高精度结合，为人脸识别提供了新的解决方案。提出了一种基于YOLOv5-face检测和dlib识别技术的人脸识别方法。首先采用YOLOv5-face模型进行高效而准确的人脸检测，以实现对图像或视频中人脸的有效定位。然后使用dlib库进行人脸特征提取和识别，实现对检测到的人脸的身份验证。实验结果表明，该方法表现出较好的人脸识别性能，特别是在处理复杂环境时，能够稳健地保持高准确性。

频率选择表面(FSS)的设计方法高度依赖于全波数值模拟或等效电路模型(ECM)辅助分析。提出了一种基于深度学习的FSS结构智能设计方法，以提高其设计效率。首先，选择变分自编码器(VAE)将数据集样本压缩到低维潜在空间中；然后，将这些样本及其相应的标签转换并输入到多层感知机网络中进行训练；最后，将训练好的网络模型在输入所需的S曲线后预测结构参数。全波分析仿真结果表明，设计的方法达到了预期效果。

使用等离子体增强化学气相沉积（PECVD）制备技术，通过精确控制硅烷氨气流量比R（SiH4/NH3）,成功制备了可见光范围内发光高效可调制的非晶掺氧氮化硅（a-SiNxOy,a-SiNO）荧光薄膜。首先，采用积分球直接测量了不同R值情况下a-SiNO薄膜的光致发光量子产率（PLQY）,在发光波长490 nm处获得了高达（10.08±0.75）%的PLQY值，并通过拉曼光谱、傅里叶变换红外光谱（FTIR）以及X射线光电子能谱（XPS）,证实了非晶态固体薄膜中存在N—Si—O键合组态及相关发光缺陷态；然后，通过精确测量a-SiNO薄膜的变温荧光光谱（TDPL）特性，详细研究并计算了变温条件下a-SiNO薄膜的PLQY值以及与之相对应的光致发光内量子效率（PLIQE）;最后，讨论了a-SiNO薄膜在PLQY和PLIQE高值情况下的相关缺陷态发光机制。

传统网络架构由于其复杂性和冗余性，难以满足不同用户的个性化配置需求。为了应对这一挑战，基于SDN(软件定义网络)的设计理念，将网络的转发与控制功能分离，设计了一套可视化自动配置系统。系统由两个核心部分组成：基于GUI的图形化用户界面和控制层模块。前者负责收集用户的网络配置需求，并提供直观的操作体验；后者负责根据用户自定义的设置为网络设备自动部署配置，包括端口地址配置、OSPF功能配置、远程登录设置、静态路由配置以及智能路由。仿真结果表明，该系统能够实现网络的自动化配置，不仅提高了网络配置的灵活性和效率，还增强了网络管理的便捷性，给操作人员提供了便利。

以内酯杏仁豆腐为对照，对比分析乳酸菌发酵杏仁豆腐和内酯杏仁豆腐在不同贮藏温度条件下微生物、色泽、pH值等指标的变化，以探究乳酸菌发酵对新型无凝固剂杏仁豆腐品质的影响。结果表明：以性能最优的植物乳杆菌YY16为发酵菌株，当接种量为3%、发酵时间为4 h、压制时间为3 h时，豆腐品质最佳。乳酸菌发酵豆腐色泽比内酯杏仁豆腐更白亮，总体接受度更高。在4℃和10℃的贮藏温度下，乳酸菌发酵豆腐中细菌总数和pH值均低于内酯杏仁豆腐，延长了豆腐的贮藏期。本研究为开发乳酸菌发酵豆腐系列产品提供了参考。

对三维网格模型复杂度的评估及应用进行研究，提出基于Fractal Dimension+方法量化三维网格模型复杂度。该方法利用分形几何学的分形维度来确定三维网格模型的不规则性；为了全面量化复杂度并且提高量化的准确性和可信度，在分形维度算法中添加孔隙比和亏格数的概念，全面考虑介质内部空间分布和几何结构的连接性以及孔洞分布的信息。对大量三维网格模型进行实验，结果表明Fractal Dimension+方法可以有效计算出准确的复杂度。

针对拒绝服务(DoS)攻击下的二维F-M系统，基于事件触发机制设计了一种满足H∞性能的弹性滤波器。首先，对二维DoS攻击和事件触发机制进行建模，设计了一个弹性滤波器，构造了增广滤波误差系统并给出了预设的性能指标。其次，基于随机分析方法和Lyapunov理论，给出了确保二维增广滤波误差系统鲁棒稳定的充分判据，推广得出增广滤波误差系统具有鲁棒H∞性能。再次，通过求解相关矩阵不等式，给出了弹性滤波器参数的显式表达式。最后，通过仿真实例验证了理论结果的可行性。

预应力高强混凝土(PHC)管桩是桩基工程中应用的主要桩型之一，文章从宏观力学性能、耐久性和微观结构等方面对PHC管桩混凝土国内外研究进展进行了总结。目前关于PHC管桩混凝土的研究大都是围绕振动成型试样展开，未能考虑PHC管桩离心成型过程对混凝土性能的影响，建议采用与PHC管桩同材料、同养护条件、同等离心过程制备的混凝土试样，开展宏观至微观的多尺度系统研究。

以菊花脑为原料，乙醇为提取溶剂，采用超声波辅助法提取菊花脑多酚。通过单因素试验考察乙醇体积分数、料液比、超声时间和超声温度4个因素对菊花脑多酚提取率的影响，通过正交试验得出提取菊花脑多酚的最佳工艺，采用总抗氧化性能、ABTS自由基清除能力、DPPH自由基清除能力和羟自由基清除能力评价菊花脑多酚的抗氧化活性。结果表明，菊花脑多酚的最优提取条件为乙醇体积分数70%、料液比1∶10(g·mL-1)、超声时间90 min、超声温度70℃,此时提取率为0.253 mg·g-1;菊花脑多酚在浓度为0.015 mg·mL-1时抗氧化性能最强，达132.19 U·mL-1,对3种自由基具有良好的清除能力。

研究土体局部冻胀特性是揭示土体冻胀变形机理的关键。以苏州地区典型重塑饱和粉土为研究对象，开展了4种冷端温度条件下的封闭式土体单向冻结试验，并使用相机记录了土体冻胀变形的过程。试验结果表明：冷端温度的降低会加速冻结锋面的发展，增大土体的最大冻结深度；冻结过程中冻结锋面高度与冻结时间、锋面平均移动速率均近似符合指数函数；冻结结束后冻结区和未冻结区含水率的变化，验证了土体在单向冻结过程中发生了水分迁移，冷端温度越高，土体内部的水分迁移越显著；时序图像中原位冻结区、分凝冻结区和未冻结区厚度的发展，揭示了土体的冻胀变形过程；土体的冻胀率随冷端温度的降低而减小，因此在人工冻结工程中，冻结管内应使用较低温度的冷媒以有效减小冻胀。

对发展型微分方程线性二次最优控制问题和带有逐点控制约束的线性二次最优控制问题的数值求解进行了研究和分析，提出了一种新的时间并行算法，并通过数值算例验证了该算法的有效性和收敛性。新的时间并行算法将求解最优控制问题的计算任务拆分成多个独立的子问题进行求解，显著提高了计算效率。这为解决实际工程应用中的最优控制问题提供了一种高效的计算手段，对控制系统的优化和性能提升具有重要意义。

为研究影响磷酸镁水泥（MPC）凝结时间和力学性能的关键因素，通过改变养护时间、镁磷摩尔比（M/P）、硼镁质量比（B/M）、水胶比（W/B）、拌合体积(VMPC)、磷酸盐种类以及复配磷酸盐比例等，设计了52种MPC配合比，研究了以上因素对MPC凝结时间、抗压强度和抗折强度的影响。实验发现：MPC的凝结时间随着M/P的增大而减少，随着B/M的增大先增加后趋于稳定。磷酸氨镁水泥的凝结时间随着W/B的增大先增加后趋于稳定。M/P值在10～12时，磷酸氨镁水泥能获得较高的抗压和抗折强度；M/P值在4～6时，磷酸钾镁水泥能获得较高的抗压和抗折强度。将磷酸二氢钾和磷酸二氢铵复配时，MPC能获得比单掺磷酸盐更高的强度。借助SPSS软件分析出影响MPC凝结时间的主要因素贡献率大小为W/B>M/P>B/M>VMPC,影响MPC强度的主要因素贡献率大小为养护时间>M/P>W/B。

为了进一步提高移动D2D视频缓存网络用户设备的缓存效用，建立了用户设备缓存内容与缓存收益的数学模型，分析了随机缓存策略和基于网络编码的随机缓存策略的理论收益，提出了一种基于网络编码的截断式内容缓存方法NC-CFRC。多种测试条件下的数值实验结果表明，NC-CFRC方法较已有的随机缓存和截断式缓存等经典方法，内容命中率和适应性均有所提升。

为了解决电动车驾乘人员头盔佩戴检测问题,提出了一种基于改进YOLOv5s模型的电动车头盔佩戴检测方法。该方法以YOLOv5s模型为基础,首先使用GhostBottleneck模块替换YOLOv5s中的卷积模块以减少参数量;其次设计了GhostCSP Bottleneck来优化特征提取结构;最后在主干网络增加注意力机制提升检测精度。实验结果表明,改进后的模型平均准确率均值为84.2%,较YOLOv5s提升了1.3个百分点;模型参数量和体积分别压缩为原来的51.39%和47.95%,在小目标和密集目标场景下具有较好的泛化性;将模型移植到NVIDIA Jetson Xavier NX开发板上,检测速度达到28.2 FPS,满足检测的实时性和准确性要求。

农村已建老旧房屋以无圈梁构造柱的砌体结构为主,提高其抗震性能成为亟待解决的工程问题。提出外贴预制圈梁构造柱加固技术,以提高结构的整体抗震性能。对加固后墙体的损伤特性进行数值模拟和试验研究,结果表明:采用圈梁构造柱加固措施可明显提升砌体结构的抗震性能,预制和现浇两种加固方式产生的滞回变形幅值有所不同,预制圈梁构造柱加固墙体的变形幅值相对较小,变形滞回效应更为明显,抗震性能更好。

煤矿井下无线传感器网络存在着能量受限的问题,需要研究高效的数据压缩采集方法解决此问题。分布式压缩感知是一种高效的数据压缩采集方法。提出基于分布式压缩感知的煤矿井下图像压缩采集方法,将图像按列划分为多个图像块,对每个图像块单独压缩编码,在服务器上利用信号内相关性和信号间相关性联合解码。实验结果表明,在相同压缩率下, 新方法与传统的压缩感知相比能够获得 更好的图像质量,恢复图像所需的时间更少,实时性更强。

多模态智能情绪识别通过综合分析图像、音频、文本等多种数据源来识别和理解人类情绪。与仅依赖单一数据源的单模态情绪识别相比，它更适合处理复杂场景，能够更准确地捕捉情绪变化。介绍了多模态智能情绪识别领域的研究成果，首先对情绪识别的理论基础进行介绍，结合实际应用需求将情绪识别模态技术分为3类，即面部情绪识别、音频情绪识别和文本情绪识别，比较分析了单模态情绪识别的方法和效果。然后分析多模态情绪识别技术，通过介绍语音和图像数据混合融合多模态神经网络系统架构，了解多模态情绪识别工作流程。再从特征融合、决策融合和混合融合角度分析多模态融合方法，归纳多模态情绪识别的现存问题和解决方法。最后总结本篇综述内容，并对多模态情绪识别技术的发展趋势进行展望。

智能装配质量是复杂产品在装配过程中面临的一个重要问题,需要研究面向人机交互的复杂产品数字孪生装配模型以提升产品装配质量。在保证复杂产品装配模型安全和有效控制数据风险的前提下,设计的数字孪生系统依据物理产品装配各种数字化装配数据,构建数字孪生装配模型,并基于数字孪生AR技术生成复杂产品多视图动态,展示产品装配情况。提出基于Copula函数的装配过程质量优化方法,优化复杂产品装配质量。测试结果显示:所设计的模型能够完成复杂产品装配的AR多视图动态生成,评分结果均在0.90以上,具备良好的人机交互效果;能够实现船舶产品装配的实时管控,质量控制稳定性值均低于0.45。

为定量研究单目机器视觉测量机械零件长度、角度、直线度和平行度的精度问题,提出一种机器视觉精度可靠性建模与分析方法。该模型综合考虑外界光照、随机噪声、待测物体与观测台夹角、相机畸变和边缘检测算法对单目机器视觉测量精度的影响,采用蒙特卡洛法并结合常用的边缘检测算法模拟不同工况下单目机器视觉测量机械零件长度、角度、直线度和平行度。将实验结果与模拟结果比较得到：长度误差、角度误差、直线度公差和平行度公差分别相差0.22 μm、0.007 3°、0.002 2 mm和0.031 9 mm,验证了该方法的有效性。

针对普通悬索机器人位置控制精度不高、力传感成本高等问题,基于电机内部传感器设计一种具有力位混合控制功能的 悬索机器人。构建平面四索并联机器人模型,获取运动学反解方程及静力学平衡方程,设计力位混合控制系统；设计精准收放绳装置,以Arduino为控制核心、总线电机为驱动装置,实现机器人点位及轨迹控制。仿真及样机实验表明,系统具有较高的精确度和可行性,对实现悬索机器人高精度定位具有一定意义。

针对现有方法在风浪动态模拟方面可视化效果较弱、难于交互等问题，提出了一种风浪模型与WebGL耦合的动态模拟方法。基于WebGL技术绘制了风浪的三维场景，采用Three.js主流图形库，结合粒子系统，实现了多种条件下小型湿地风浪的动态模拟。实验结果表明：该动态模拟方法可行，且具有良好的鲁棒性，给用户提供了更加沉浸的交互体验与逼真的仿真场景，也为湿地管理提供了新的决策支持。

针对人工检查机柜网线接线缺陷时工作量大、效率不高等问题，提出了一种基于改进YOLOv8s的网线接线缺陷检测算法。首先，针对目前网线接线缺陷检测尚无公开数据集的问题，本文构建了由640个小样本组成的网线接线缺陷数据集；其次，为了提升小目标检测效果，在模型中增加P2检测层，强化了对细粒度特征的捕捉；最后，提出了C3f模块，并用C3f模块替换原YOLOv8s模型中骨干网络的C2f模块，进一步增强了模型对局部特征的表征能力。实验结果表明，改进后的YOLOv8s模型的mAPval50-95指标达85.2%,与YOLOv8s模型相比，精度提升了2.8个百分点，跟其他模型相比，能够更有效识别网线接线缺陷。

目前高炉矿渣(BFS)混合混凝土在基础设施中被广泛应用。通过试验研究了高炉矿渣混合混凝土的毛细孔结构与抗氯离子渗透性能之间的关系。试验结果表明:1)BFS能够通过降低混凝土结构毛细孔的连通性和有害毛细孔的占比来优化BFS混合混凝土的毛细孔结构,进而影响BFS混合混凝土的抗氯离子渗透性能;2)水灰比(W/C)和养护龄期可通过影响最可几孔径和有害毛细孔的占比，进而影响BFS混合混凝土的抗氯离子渗透性能;3)BFS混合混凝土快速氯离子迁移系数与直径大于50 nm的有害毛细孔占比相关性较高,与毛细孔隙率和最可几孔径的相关性较弱。

培养网络工程专业卓越人才是我国实施“互联网+”战略和十四五期间实现制造业等重要产业“网络化”的迫切需求。阐述了网络工程专业的发展历程,结合安徽建筑大学的办学定位和办学特色,从紧跟行业发展制定人才培养方案、重构专业课程体系、提出以学生为中心的教学方式、开展校企多方面深度融合、提升学生创新意识和创新能力几个方面入手,构建了基于工程教育理念的网络工程专业卓越人才培养模式。最后简述了人才培养成效，并对网络工程专业的未来人才培养进行了展望。

利用生物信息学方法,对NCBI中公布的猪缺氧诱导因子HIF 1α基因的5′端上游2 000 bp长度的候选启动子区进行了核心启动子及转录结合位点的预测;同时对其所编码蛋白的理化性质、亚细胞定位、跨膜结构域、信号肽、高级结构及进化关系进行了分析。结果显示:猪HIF 1α基因5′端上游存在潜在启动子区,存在CpG岛,存在多个转录因子结合位点,编码的蛋白为亲水性蛋白；蛋白质等电点为5.11,共由824个氨基酸组成,含量最高的为亮氨酸。HIF 1α蛋白主要定位于细胞核内,不存在跨膜结构域,为非跨膜蛋白,不存在信号肽,二级结构主要为α螺旋及无规卷曲。此外通过对猪HIF 1α基因序列的同源性比较发现,与猪HIF 1α基因同源性最近的是绵羊,同源性最远的是原鸡。此研究为猪HIF1α基因结构和功能的探索提供了一定的理论依据。

为了增强对信号的调制识别性能，将图域理论与卷积神经网络相结合的方法应用于二进制相移键控/正交相移键控(BPSK/QPSK)信号的调制识别任务中。首先，计算待识别时域信号的平方谱，并加窗得到截断序列；之后对截断序列进行归一化—量化—图构建的图域变换，提取图的拉普拉斯矩阵和无符号拉普拉斯矩阵作为卷积神经网络的输入，训练得到分类识别结果。仿真结果表明，在低信噪比条件下，该方法具有较好的识别性能，具有一定的工程应用价值。

为提高卷积神经网络的图像分类性能,通过图像数据集CIFAR10的数据实验,验证了数据集、隐藏神经元数目和训练方法等优化因素对卷积神经网络的分类准确度、运行时间和网络参数量的影响,从而为有效提高卷积神经网络图像分类性能的研究提供了参考。

对C波段微带天线阵列在雷达方面的工程应用进行了理论和实验研究。首先根据经典理论设计微带天线阵列的基本制造因素;然后通过全波仿真软件对微带天线阵列进行数值模拟和优化,从而确定贴片单元和馈电网络的参数;最后制作了微带天线阵列实物,验证了设计方法的有效性。试验结果表明：制作的微带天线阵列测量结果与仿真结果基本吻合,满足工程要求,并获得了高达27.24 dB的天线增益。