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。

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。

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。

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。

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。

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。

基于离散元理论，通过二维颗粒流数值分析模型研究了静压桩在层状砂土中的沉桩特性，对不同密实度层状砂土中沉桩引起的桩身和桩端土体位移进行了比较，分析了桩端周围土体孔隙率和端阻力的变化趋势。研究结果表明：沉桩引起的土体位移模式随土层分层的不同而不同，在上层中密、下层密实的砂土中，分层处的土颗粒偏向上运动，端阻力随桩身压入先增加后稳定再增加，端阻力的超前深度小、滞后深度大；在上层密实、下层中密的砂土中，分层位置的土颗粒向下运动，端阻力随桩身压入先增加后减小再稳定，端阻力的超前深度大、滞后深度小。

为了推进古建筑数字孪生，实现物理模型和虚拟模型之间的双向映射以深度融合虚实信息，提出古建筑数字孪生框架。考虑古建筑的结构复杂和力传递方式多样等，采用多尺度模型技术将关键节点部位进行精细化建模，非关键节点部位采用线单元进行建模并通过“MPC-Beam”进行相互连接。将该方法运用于穿斗木结构和井亭木结构，创建了结构多尺度模型和传统精细化模型，计算结果显示，采用该方法计算效率最大提高了53.41%,最小提高了31.11%。这一改进为古建筑数字孪生维护服务的研究和工程应用提供了一定的技术支撑。

软件依赖网络是指代码中各个实体因相互依赖而形成的复杂网络结构。当前，大多数的研究使用商业或闭源工具构建依赖网络数据集，工具之间缺乏统一的实体依赖模型，难以进行数据交换、工具迁移和性能对比。为此，采用源码解析的方式提取依赖关系，构建软件依赖网络，并在6个开源项目上，从依赖提取和依赖强度两个方面开展实证分析，构建一个规模不等、可复现、开放、共享的依赖网络数据集，以便研究人员开展基于软件依赖网络的应用研究。

基于ABAQUS有限元软件平台建立了海上风机群桩筒基础的有限元模型，对不同桩数、桩径及不同桩分布方式下群桩筒基础的力学性能进行研究，结果表明：不同基础形式的应力均集中于上部结构与筒体结构的连接处，桩身的应力集中于桩顶位置；筒体结构被动区的应力显著高于主动区的应力；群桩筒基础与土体的接触面积比筒型基础更大，提供了更好的转角控制效果。群桩筒基础提升了基础与地基土之间的协同度，有效地提高了群桩筒基础的承载能力。

对目前人脸伪造视频检测技术进行了总结，分析了相关技术的特点和面临的挑战以及未来发展趋势。首先，总结了目前人脸伪造视频检测发展现状；然后，根据检测依据不同，将人脸伪造视频检测技术分为基于传统图像取证、基于生物特征和基于深度学习等3种方法；最后，在对各种检测方法的特点和不足进行分析后，进一步讨论了目前人脸伪造视频检测技术所面临的主要问题和难点，指出了未来的发展趋势。

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。

对环形电网的故障进行快速准确定位是电网稳定运行的重要保障。对环形电网故障行波特征进行分析，通过小波变换结合新型行波双端测距法，对故障行波进行定位分析。采用仿真分析软件搭建环形电网模型，利用故障时三相电流行波的模值特征判别故障类型，确定故障最终位置。仿真结果显示，新型行波双端测距法相较于传统故障行波分析法降低了对波速的依赖，且不受线路参数变化的影响，减小了故障测距的误差，提高了环形电网中故障点定位的准确性。

针对水下场景环境复杂和图像模糊失真导致的水下目标检测精确度低的问题，提出一种基于YOLOv5的改进水下目标检测算法。将Swin Transformer集成到YOLOv5的基础骨干网络中，增强模型对水下模糊图像的处理能力，通过调整置信度损失函数，提高目标检测的准确性。经过实验验证，该改进模型在水下环境中的表现显著，平均精度(mAP)达到了77.13%,远超传统模型，提升了水下目标检测的效率。

为了提高地区常住人口回归结果的精度，表现地区及城市内部乡镇、街道以及更小尺度上人口分布特征，以里下河地区为研究区域，以NPP-VIIRS模拟的2020年DMSP-OLS夜间灯光数据为基础，结合土地利用/覆被数据、乡镇和街道常住人口统计数据，采用空间回归模型对各市县常住人口进行建模，并进行精度校验和结果修正，最终得到一种精度较高的人口格网化方法。结果表明：1)里下河地区夜间灯光强度累计值与人口统计数据间相关性为0.874 7(P<0.01),相关系数高；选择相关系数最高的二次项式函数作为最优模型，空间回归模型模拟效果较好；2)基于精度检验后各空间单元残差值大小不同，采用分段函数对人口格网化结果进行校正，所绘人口分布图能更加详细、准确地刻画人口的真实分布情况；3)在人口数量和密度都较小的乡镇和农村，将NPP-VIIRS数据模拟为DMSP-OLS夜间灯光数据比直接采用NPP-VIIRS数据做人口空间回归误差更小。

为了研究可变处理时间任务对应不同单机调度问题的性质，提出了一种可变处理时间的单机调度模型，该模型将基于累积时间和位置的学习效应作为可变处理时间的因素。交换同一序列中的两个相邻任务后，对两个序列对应的目标函数进行理论推导。对于目标函数是极小化完工时间和极小化总完工时间的问题，给出了最优解；对于目标函数是极小化加权总完工时间、最大延迟时间和总延迟时间的问题，给出了可能的最优解。为了更好地阐述定理，给出了相应的实例。

现有的坐标旋转数字计算机(CORDIC)算法计算二进指数时，需要采用乘法器进行换底操作，增大了硬件消耗。为了解决此问题，提出了全新的可直接用于计算二进指数的二元双曲旋转CORDIC(BHR CORDIC)算法，得到了定点数指数计算单元，并将其描述成Verilog硬件描述语言(HDL)。基于65 nm互补金属氧化物半导体(CMOS)工艺，对提出的定点数指数计算单元进行综合，结果表明：相较于现有技术，基于BHR CORDIC定点数指数计算单元的超大规模集成电路(VLSI)的实现，可节约11.92%的面积和7.63%的功耗，且频率提升2.45%。

通过阳极氧化结合水热法制备C掺杂TiO2纳米管阵列(C-TNTs),利用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、紫外-可见漫反射吸收光谱(UV-Vis)、X射线光电子能谱(XPS)对TiO2纳米管阵列的晶型、形貌进行表征。结果表明，制备的C-TNTs具有较强的锐钛矿衍射峰，纳米管排列整齐，孔径一致；C-TNTs的平均内径为150 nm,管长约4.4μm。在紫外光照射下，TNTs与C-TNTs均有较高的光催化效率，120 min对甲基橙(MO)的降解率分别为90.9%和96.6%。在可见光照射下，C-TNTs在120 min对MO的降解率达86.5%,是TNTs的2.24倍。C-TNTs在可见光照射下，经5次循环使用后催化率仅下降3.2个百分点，具有较强的催化稳定性。

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为了研究可变处理时间任务对应不同单机调度问题的性质，提出了一种可变处理时间的单机调度模型，该模型将基于累积时间和位置的学习效应作为可变处理时间的因素。交换同一序列中的两个相邻任务后，对两个序列对应的目标函数进行理论推导。对于目标函数是极小化完工时间和极小化总完工时间的问题，给出了最优解；对于目标函数是极小化加权总完工时间、最大延迟时间和总延迟时间的问题，给出了可能的最优解。为了更好地阐述定理，给出了相应的实例。

电网GIS设备通常被分段安装在钢型材框架上，一般没有专用顶升点，抬升、搬运、移位、落位效率低，作业安全性差。针对现有钢型材框架结构，设计了集搬运和抬升一体的U形搬运车，每台U形车上包含一个转向轮和两个舵轮，搬运时双U形车抱夹GIS设备两端，双车协调联动可实现小场地灵活万向运动；同时车上配备液压抬升装置，可实现设备抬升、保持、落地功能；开发了基于STM32的控制系统，经超带宽定位模块实现了车体实时定位；设计了车体位姿调节方法，可实现双U形车系统对GIS设备的自动搬运功能。与现有搬运方式相比，GIS设备的搬运效率和稳定性均有较大提升。

使用金属负载的方式对石墨相氮化碳进行改性，得到石墨相氮化碳负载钴光催化剂(Co/g-C3N4)。采用电子显微镜、X射线衍射仪、X射线光电子能谱仪、紫外可见漫反射光谱、光致发光光谱以及光电化学测试对制备的催化剂进行了表征。通过光催化评价系统探究了Co/g-C3N4光催化降解盐酸四环素(TC)的效果，以及不同催化剂投入量、污染物浓度等因素对Co/g-C3N4光催化降解TC的影响及机理。结果表明，钴金属的负载使得石墨相氮化碳电子-空穴对的分离效率进一步提高，催化剂的光催化活性得到改善，且钴负载后的石墨相氮化碳的晶体结构与表面形貌并未发生改变；1%Co/g-C3N4在120 min内可见光下对TC去除率可达95.68%,TC去除速率是纯g-C3N4催化下的2.3倍，5次催化循环后对TC的光催化降解效率仍保持在80%以上，有着良好的稳定性和可回收性；光催化反应中空穴和羟基自由基为主要活性物质。

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。