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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

对元宇宙中区块链技术的研究现状和发展趋势进行了探讨。首先介绍了元宇宙和区块链技术的概念和发展现状，随后重点探究了区块链技术在解决元宇宙中安全存储、资源管理、身份管理、互操作性、公平交易等应用场景的研究现状，最后从隐私保护、互操作性、治理系统3个角度探讨了元宇宙中区块链技术的发展趋势。通过梳理元宇宙中区块链技术的研究情况和面临的挑战，为未来研究提供参考。

为了弄清复合光催化剂ZnO/CoO/g-C3N4的制备和性能，采用XRD和SEM对材料进行表征和分析，研究了煅烧温度和ZnO/CoO与g-C3N4质量比的影响。以亚甲基蓝(MB)作为模拟污染物，研究了ZnO/CoO/g-C3N4的光催化性能，并通过电化学工作站研究了其电化学性能。结果表明：煅烧温度为550℃、ZnO/CoO与g-C3N4的质量比为1∶0.5的样品XRD效果最好；与单一或双组分体系相比，ZnO/CoO/g-C3N4三组分复合体系具有更好的光催化和电化学性能。

光致热弹光谱(LITES)技术在痕量气体检测领域的应用性能不断提高。主要介绍了基于不同结构吸收池的LITES痕量气体传感技术、提高系统灵敏度的各种技术手段以及LITES痕量气体传感技术的光强修正方法，并对目前LITES痕量气体传感技术的研究进展进行总结，展望了进一步提高系统检测灵敏度的方法，以期LITES痕量气体传感技术在环境监测、工业安全和生命科学等领域发挥更大的作用。

针对传统多视图谱聚类算法中二步法导致的公共视图质量低、权重超参确定困难等问题，提出了一种新的自适应融合相似图的多视图谱聚类算法。该算法利用各视图的一致性和互补性，充分挖掘数据隐藏的结构信息，依据各视图对公共视图的贡献自适应分配权重。不同于传统多视图谱聚类算法的二步法策略，该算法由公共矩阵直接得到聚类结果。在6个真实数据集上的实验验证了该算法的有效性。

为研究火灾下桥梁缆索钢丝群的温度响应，建立了考虑空腔效应的钢丝群非均匀受热传热计算方法，在通过试验验证准确性的基础上，考察了火源分布、钢丝数量、防火材料厚度等参数对温度场的影响机制。结果表明：在非均匀受热条件下拉索结构外缘的最大温差可达到最高温度的21%(172℃)以上，且温度分布呈现出凹形对称分布特点；拉索钢丝群温差随拉索直径的增大而增加，即使在均匀受热条件下，其最大温差也能达到最高温度的9.2%;在非均匀受热条件下，当采用玄武岩纤维作为防护材料时，材料厚度增加至7 mm时防火效率最高，温度从694.3℃下降至549.3℃,厚度继续增加后温度下降并不显著。

开关磁阻电机(SRM)的电磁具有明显的非线性特征，传统异步电机的计算公式无法适用于开关磁阻电机的磁通，针对此问题提出了一种磁通快速计算方法。该方法以磁路模型为基础，同时考虑了磁路饱和及相间互感对磁通分布的影响。首先，通过求解磁路方程组，求得铁心各分段中的磁通、磁阻，进而求得磁链特性曲线。然后，分析了齿轭比参数对饱和特性及互感特性的影响，推导出轭部铁心先于齿部饱和的齿轭比临界值表达式。最后，以一台12/10结构的六相SRM为样机，将计算结果与有限元仿真结果进行对比，验证了方法的准确性。该方法降低了初期设计和分析过程中对有限元法和实验测量的依赖，有效提高了计算速度，减少了仿真成本。

The old houses built in rural areas are mainly masonry structures without ring beams and structural columns, and improving their seismic performance has become an urgent engineering problem to be solved. The reinforcement technology of externally attached prefabricated ring beams and structural columns is proposed, so as to improve the seismic performance. The numerical simulation and experimental research on the damage characteristics of the reinforced wall are carried out.The results show that the seismic performance of masonry structures can be significantly improved by the reinforcement measures of ring beams and structural columns.The hysteretic deformation amplitudes of prefabricated and castinplace reinforcement methods are different. The deformation amplitudes of walls reinforced with prefabricated ring beams and structural columns are relatively small, and the deformation hysteresis effect is more obvious. The seismic effect of the reinforcement measures of prefabricated ring beams and structural columns exceed the reinforcement methods of cast in place.

为了研究单/双面焊接构造对钢桥面板顶板-纵肋焊接节点残余应力的影响，基于热-结构顺序耦合有限元分析方法，对顶板-纵肋单/双面焊接节点进行数值模拟，得到了垂直/平行于焊缝方向的横/纵向残余应力分布，并用试验数据进行验证。研究结果表明，双面焊构造会不同程度地增加垂直/平行于焊缝方向的横/纵向残余应力大小和焊接热影响区，改变横/纵向残余应力最大值出现的位置，从而影响疲劳危险点验算。成果为顶板-纵肋双面焊节点抗疲劳性能研究提供参考。

针对YOLOv8n模型在厨房闯入动物检测任务中存在的特征提取能力不足、模型感受野较小等问题，为了提高厨房闯入动物检测的实时性和准确性，文章提出了一种基于YOLOv8n的改进算法。在检测头处引入挤压-激励注意力机制，学习特征之间的关系来动态调整特征图的通道权重，从而提高网络的表征能力和泛化性能，使得网络能够更好地适应不同的输入数据分布。通过引入深度可分离卷积并在其基础上增加一个残差连接，创建了一个更为健壮的模型结构，提升性能的同时降低了训练难度。实验表明：改进后的YOLOv8n闯入动物检测算法的平均精度均值(mAP)达到了85.6%,比原生YOLOv8n算法的83.2%提升了2.4%,同时参数量只有原生YOLOv8n的83.28%。相比于原生YOLOv8n,改进后的YOLOv8n-SEM算法可以更加准确地识别出厨房闯入动物。

Aiming at solving the problem of wearing helmet detection of electric vehicle drivers and passengers, a wearing detection method of electric vehicle helmet based on improved YOLOv5s model is proposed. Based on YOLOv5s model, firstly, the network structure replaces convolution module in YOLOv5s with GhostBottleneck module to reduce the amount of parameters. Secondly, the GhostCSPBottleneck structure is designed to optimize feature extraction. Finally, attention mechanism is added in the backbone network to improve the detection accuracy. Experimental results show that the mean average precision of the improved model is 84.2%, which is 1.3 percent points higher than that of YOLOv5s. The parameters and weight of the model are compressed to 51.39% and 47.95%, which makes the model show good generalization in the scene of small targets and dense targets. The model is transplanted to the development board NVIDIA Jetson Xavier NX, and can achieve a detection speed of 28.2 FPS, which is able to meet the detection requirement of real time and accuracy.

In order to quantitatively study the accuracy of measuring length, angle, straightness and parallelism of mechanical parts with monocular machine vision, a reliability modeling and analysis method for accuracy of machine vision has been proposed. The model comprehensively considers the influences of external illumination, random noise, the angle between the object to be measured and the observation station, camera distortion and edge detection algorithm on the measurements accuracy of monocular machine vision. Monte Carlo method and common edge detection algorithm are used to simulate the monocular machine vision measurement of the length, angle, straightness and parallelism of mechanical parts under different working conditions. Comparing the experimental results with the simulation results, the length error, angle error, straightness error and parallelism error differ by 0.22 μm, 0.007 3°, 0.002 2 mm and 0.031 9 mm, respectively, which verify the effectiveness of the proposed method.