为定量评估石化园区规划中的区域尺度大气环境风险水平,该文从源头预防高风险产业集聚导致的布局矛盾,综合运用风险识别技术、 CALPUFF大气扩散模型、空间分析方法,构建了石化园区规划层面大气环境风险模拟方法。以某石化园区规划为例,对涉及丙烯腈、氯气、光气、硫化氢、氨气的6个重大危险源的大气风险开展了不同季节下的事故扩散模拟。结果表明:1141.5km²(占评价区域98.7%)范围内大气环境风险水平不同程度提高,其中事故后可能对人体造成不可恢复影响的范围达到326.5km²(28.2%); 秋季气象条件最不利于事故扩散,区域风险水平高于其他季节;二苯基甲烷二异氰酸酯(MDI)项目对区域大气风险水平变化的贡献超过90%。

为了完善建筑工程健康损害评价体系,提升施工人员职业健康水平,该文基于健康风险评价法和健康损害量化评价,建立施工粉尘健康损害评价框架。针对不同施工阶段不同工种进行粉尘损害评价,并用社会意愿支付法货币化损害结果。结合实际工程,将评价模型运用于某住宅项目主体结构施工阶段,得到各工种的粉尘健康损害值,并进行对比分析。结果表明: 评价模型可以用于施工粉尘的健康损害评价; 不同工种的粉尘健康损害存在明显差异; 在主体结构阶段,木工受到的粉尘污染最为严重。

该文以目前在日资企业工作的有过国营企业工作经验的管理层为主要研究对象,通过问卷调查获取他们在国营企业的教育培训经历、职务经历等资料,并要求其对自身国营企业教育职务经历的有效性进行评价,在此基础上进而进行了实证分析。通过分析可以确认受访者在国企期间的教育培训经历以及积累的工作经验有助于他们胜任在外企承担的工作,国企的技能、工作经验在外企仍然是有效的。改革开放为这些人才提供了重新选择职业的机会,计划经济体制下积累的人力资本在经济转型以后得到了继承,国企的教育投资以一种新的形式回馈于社会。

工业控制设备(ICDs)广泛应用于石油化工、电力水利、轨道交通等国家关键基础设施领域,其正常运行直接关系到工业生产安全、经济安全甚至是国家安全。该文总结了现有工业控制设备普遍存在的共性安全问题,分析了其存在的根源。在此基础上从信息空间和物理空间这2方面分析了网络攻击带来的危害影响,最后总结了工业控制设备安全测试的标准规范、测评认证与面临的问题和挑战。

该文在行人检测技术方面介绍了基于卷积神经网络（CNN）模型的目标识别、检测技术与改进的区域卷积神经网络（R-CNN）、任务辅助卷积神经网络（TA-CNN）模型技术。在立体匹配技术方面简述了基于孪生网络的立体匹配的深度学习模型技术。在多传感器融合技术方面回顾了基于深度学习网络的视觉传感器、雷达传感器与摄像机传感器的多源数据融合技术。在汽车控制技术方面分析了基于卷积神经网络实现无人驾驶车辆端到端的横向与纵向控制技术。深度学习技术在自动驾驶领域的感知层、决策层与控制层的广泛运用，不断地提高感知、检测、决策与控制的准确率，并取得一定的成功，分析表明深度学习技术将加速自动驾驶技术的发展速度，为自动驾驶成为现实带来巨大的可能性。

近来，一种结合语音识别中深度神经网络（deep neural network，DNN）模型和说话人识别中身份认证矢量（identity vector，i-vector）模型的方法被证明对说话人识别十分有效。为了进一步提升系统性能，该文提出使用基于说话人标签的DNN模型提取Bottleneck特征代替该模型中的短时频谱特征来计算充分统计量，从而使统计量中包含更多有利于说话人识别的信息。在美国国家标准与技术研究院说话人识别库2008年度女性电话对电话英语测试任务上进行的实验证明了该方法的有效性。相比原来的短时频谱特征，基于Bottleneck特征的说话人识别系统在等错误率和最小检测代价上相对减小了7.65%和5.71%。

汽车安全技术正向着统一化的方向发展,传统的汽车被动安全领域可以通过如毫米波雷达、摄像头等主动式传感器进一步提高乘员保护效果。由于被动安全技术关注的车辆前方范围比主动安全近,该文以汽车被动安全研究为出发点,为了实现对目标的准确探测和定位,提出了以车辆纵向对称平面为基准的毫米波雷达和摄像头的联合标定方法,获取了必要的标定参数,并建立了2种传感器之间的坐标转换关系。试验结果表明,使用该标定方法后毫米波雷达和摄像头对目标的测量精度较高,坐标转换后也能较好地还原目标的真实位置,可以为汽车被动安全系统提供可靠的数据。

为探索快速、高效的填筑工程建造方法，该文介绍了一项填筑工程3D打印技术及其多种机器人装备系统。该技术系统由填筑工程3D打印技术调度系统和3D打印流水线机器人作业系统两部分组成。基于填筑工程3D数字设计模型，3D打印技术调度系统根据施工组织设计进度对填筑工程3D数字设计模型进行分层“切片”，获得单层施工填筑料信息，规划配料路径，存入填筑工程调度数据库以便共享。填筑料开采、配送、智能摊铺与碾压环节的工程机器人根据任务进行高效的流水线作业，在线检测填筑质量，实时反馈施工状态信息。填筑工程3D打印系统完全在调度控制下逐层填筑，层层循环，直至完成整个填筑工程的3D打印建造。

该文根据燃料电池在线性电位扫描下的响应特征, 建立了等效电路模型, 以区分电池内部的电化学过程, 包括氢脱附、双电层电容充电、电子内部短路以及氢气渗透。基于该模型, 改善了线性电位扫描的分析方法, 消除了扫描速率对结果的影响, 并解析得到了氢气渗透电流和电子电阻。根据模型假设, 详细阐述了恒电流扫描测量氢气渗透电流和电子电阻的分析方法。在一个34 cm²的单体电池上应用两种方法进行测量对比, 结果表明: 线性电位扫描得到的氢气渗透电流为1.19 mA·cm^-2, 电子电阻为479 Ω·cm²; 恒电流方法得到的氢气渗透电流为1.25 mA·cm^-2, 电子电阻为413 Ω·cm²。该模型可用于分析燃料电池各种电化学测量过程, 线性电位扫描方法和恒电流方法为燃料电池不同场合的测量和分析提供了参考。

小尺度实验是测量服装热阻常用的方法之一。为了测量高温下服装热阻,该文在锥形量热仪的基础上,设计了一套用于研究多层织物热传递机理的小尺度实验测试装置,建立了高温热辐射下使用热平板测量热阻的计算公式。基于该实验装置,在1~10 kW/m²的低热辐射强度下测量了多层防护服织物的内部温度变化以及穿透防护服之后的热流密度。结果表明: 随着热辐射强度的增加,尤其是在热辐射密度超过5 kW/m²时,总热阻减小,外层、防水层和隔热层的热阻减少,而舒适层的热阻先增大后减小; 低辐射强度下(不超过10 kW/m²), 织物对热辐射吸收率的变化对高温低辐射条件下热阻的测量影响可以忽略不计。

在“智慧城市”建设大背景下,“智慧水务”的构想应运而生。该文文结合当前水务发展遇到的实际问题和国家战略部署详细阐述了智慧水务建设的必要性和迫切性,并从现有基础、新技术和社会认识3个方面出发,分析了智慧水务建设的可行性。最后提出了应落实顶层设计和完善评价体系的建议,为未来智慧水务建设提供了一定的参考。

夜间灯光的遥感图像可去除大部分的自然干扰，使人类活动获得有效的反映，为社会经济空间化研究提供技术支持。该文用Suomi-NPP卫星获取的夜间灯光数据与GDP数据建立多种空间关系模型，以探索两者的空间分布规律，并对其中的影响因素进行分析。文中先对中国内地各省级行政区进行灯光信息统计，并计算各灯光指标，从而选取最佳灯光指标。实验结果表明，灯光区域的归一化总辐射指数与统计GDP的相关性更强。再以其作为灯光指标与统计GDP建立线性与非线性空间模型，最后选出较好的模型对GDP进行预测，其中线性、幂指数和Logistic曲线模型的拟合优度均达0.8以上。采用幂指数模型对2014年各行政单元的GDP进行预测，其平均相对误差为26.0%。

分析了重油航空活塞发动机的两条技术路线：点燃式（Otto循环）和压燃式（Diesel循环）。点燃式重油航空活塞发动机功重比较高，但是燃油消耗率高，存在爆震、起动困难、电磁兼容性较差、可靠性较低、功率覆盖范围较小等弱点。缸内直喷、气动喷嘴和高能点火技术是点燃式发动机需攻克的关键技术。压燃式重油航空活塞发动机燃油消耗率低、续航能力强、电磁兼容性较好、可靠性高、功率覆盖范围较大，但是功重比较低、振动较大。高功重比、先进电控及燃油喷射、可调高压比增压技术是压燃式发动机需攻克的关键技术。研究了目前重油航空活塞发动机的主要案例，结果表明：点燃式和压燃式方案均是可行的，且各有一些关键技术需要攻克，压燃式技术路线将是未来主流。

针对现有整车质量观测方法受路面坡度影响较大、待标定量较多、需传感设备较多、估计实时性较差等问题,利用电驱动车辆纵向驱动力准确的特点,将质量与坡度解耦,提取了驱动力信号和纵向行驶加速度信号的高频部分,用递归最小二乘法得到了整车质量。在获得比较准确的质量估计结果后,采用了运动学和动力学方法对路面坡度进行了多方法联合观测,通过运动学方法和动力学方法的协调互补,解决了坡度估计严重依赖于车辆模型精度、受加速度传感器静态误差影响较大的缺点。该方法在多种工况下能够对坡度作出迅速有效估计。动力学方法考虑了坡度的时变特性,利用带有遗忘因子的递推最小二乘法对坡度进行估计;运动学方法则利用了坡度与传感器静态偏差强相关的特点,直接得到当前坡度。实车实验结果表明: 所提出的整车质量与路面坡度估计方法鲁棒性好,收敛速度快,估计准确。

电池的直流内阻是电池内部离子电阻与电子电阻之和。它决定电池功率特性, 同时也反映电池的老化状况与一致性, 因此对于电池的外特性建模与应用非常重要。该文提出了一种基于电池恒流外特性的直流内阻测试方法。该方法将不同恒流工况下的电池荷电状态(state of charge, SOC)变化过程归一化, 从而能够利用恒流充放电曲线来获取不同工作电流及SOC条件下的直流内阻。该方法在保证测试精度的同时比已有方法更加简便。

心冲击信号（ballistocardiogram，BCG）是由心脏搏动和大动脉血液循环引起的人体对外压力的变化，可用于无接触心脏活动检测。该文使用PVDF（polyvinylidene fluoride）压电薄膜，研制心冲击信号-心电信号（electrocardiogram，ECG）联合采集设备，并提出自适应模板匹配算法，基于心冲击信号计算心动周期，实现心率实时检测。采集24名健康成年人信号，对比ECG与BCG在心率检测方面的差异，同时评价算法的有效性。结果表明：BCG和ECG在计算心率方面无显著差异，自适应模板匹配算法查准率达到99.77%，查全率达到99.56%，准确性符合要求。

晶体塑性理论是将晶体微观尺度的位错运动与宏观尺度的塑性形变相结合的重要理论，提供了在细观尺度内研究材料力学行为的有效方法。位错的密度变化对金属晶体的硬化行为有着重要的影响。该文在晶体塑性理论的基础上引入位错运动理论，建立基于位错密度的体心立方晶体（body center cubic，BCC）塑性本构模型，研究BCC的力学行为；并借助ABAQUS有限元软件，编写UMAT子程序，实现对BCC结构的铁单晶及多晶单轴拉伸试验的数值模拟。结果表明：该本构模型能有效地模拟铁单晶及多晶单轴拉伸的力学行为。

近年来，随着软件规模和复杂度的日益增加，软件漏洞挖掘技术正逐渐向高度自动化和智能化演变，该文从传统漏洞挖掘技术和基于学习的智能化漏洞挖掘技术两方面深入调研和分析了相关的研究进展。首先，从静态和动态挖掘技术2方面详细介绍了传统漏洞挖掘技术的研究现状，涉及的技术包括模型检测、二进制比对、模糊测试、符号执行以及漏洞可利用性分析等，并分析了各项技术存在的问题，提出当前的研究难点是实现漏洞挖掘全自动化。然后，介绍了机器学习和深度学习技术在漏洞挖掘领域的应用，具体应用场景包括二进制函数识别、函数相似性检测、测试输入生成、路径约束求解等，并提出了其存在的机器学习算法不够健壮安全、算法选择依靠经验、数据样本不足、特征选择依赖专家知识等问题。最后，对未来研究工作进行了展望，提出应该围绕提高漏洞挖掘的精度和效率、提高自动化和智能化的程度这2方面展开工作。

车牌识别数据是一种具有数据量大、时空相关、位置可测等特征的车辆监测数据，基于此类数据的相似轨迹查询面临着诸多问题。该文给出一种基于“点伴随关系”的车辆相似轨迹定义，提出了一种多级任务并行的相似轨迹查询方法，并给出了基于MapReduce迭代计算模型的方法实现，可支持在海量车牌识别数据集中利用分布计算环境高效地完成相似轨迹查询。基于近千万条真实车牌识别数据的实验表明，相对于传统方法，该方法在保证相似轨迹查询结果准确的前提下具有更好的查询性能。

基于互联网的新技术、新模式的快速发展，对可再生能源的开发利用具有积极影响。以能源互联网为核心的第三次工业革命开始兴起，通过以信息、通信和传感技术为代表的信息物理系统（cyber physical system，CPS）与以电力技术为代表的能源系统深度融合，促进分布式可再生能源的充分利用与共享。在之前的能源互联网研究中，对于信息物理系统与能源领域的融合较少探讨。在此背景下，该文从CPS的概念出发，阐述能源互联网的技术体系与技术特征，围绕能源生产、传输、存储和分享深入探讨互联网与能源系统的融合，对基于CPS的能源互联网应用前景进行研究，分析制约其发展的困难与挑战，并提出发展建议。

采用方波脉冲信号作为激励获取导电介质的电阻抗信息时,方波信号频谱中高次谐波的幅值衰减一直是难以克服的问题。对一阶阻容型传感系统添加电感或电容元件构成二阶谐振单元,在激励信号的上、下沿处会出现自由衰减振荡信号,可使激励信号频谱在谐振单元的谐振频率附近得到增强。通过测量方波下降沿处自由衰减振荡信号第一个波峰的峰值电压,即可得到谐振单元中等效电阻的测量值。实验结果表明: 这种检测方式只需要数字电路产生固定频率的方波激励信号,即可实现30 kHz~1 MHz范围内的电阻测量,可用于电解质溶液、水、人体皮肤等介质电导率的有线及无线测量。

互联网上充斥着大量恶意用户，而互联网服务提供商通常有海量的注册用户，使得系统难以从中发现虚假账户。针对海量注册数据中，恶意用户批量注册的虚假账户通常具有相似性的特点。该文提出海量数据中定位虚假账户的系统模型，利用用户名字符串组成模式对海量数据进行预分类，进而对每个分类中元素计算字符串相似度，即计算字符串Levenshtein距离。设置合适的阈值，进行层次聚类分析，从而定位藏匿在海量注册数据中的成组的虚假账户。实验结果表明：该系统模型有效，与现有的模型相比，该系统对数据维度、数据特性依赖较小。

当接收机天线被建筑物遮挡或信号被强噪声淹没时,接收机为正常捕获信号,需进行长时间相干积分和多次非相干积分以提取全球卫星导航(GNSS)弱信号,但长时间相干积分会因为导航数据位跳变导致积分后信号能量衰减影响捕获,且多次非相干积分会带来平方损耗限制了对弱信号的捕获能力。针对这一问题,该文在非相干积分基础上提出以最大能量为准则估计最优导航数据位方法,消除导航数据跳变对积分时间长度限制,从而提高弱信号的捕获能力。捕获仿真结果表明: 该方法能大幅提高增益,可捕获到20 dBHz的弱信号。

为设计一种能在保证准确率的条件下提高识别效率的驾驶人换道意图识别算法, 分析驾驶人的换道决策, 使用对驾驶人换道决策有影响的环境参数, 设计了基于模糊逻辑理论的综合决策因子, 反映驾驶人做出换道决策的可能性。提出一种基于隐Markov模型的换道意图识别算法, 以综合决策因子与表征车辆横向运动的特征参数为观测变量, 以驾驶人意图为隐状态, 搭建并训练隐Markov模型, 通过其解码方法实现驾驶人的换道意图识别。使用真实驾驶人在驾驶模拟器上进行换道的数据进行算法验证。结果表明:引入综合决策因子作为观测变量之一时, 该换道意图识别算法能保证准确性并提高识别效率。

该文提出一种适用于各种复杂噪声场景下的鲁棒性活动语音检测方法。采用能量、主频率分量和短时谱熵3种声学参数形成三维特征，这3种参数在各种各样的噪声中表现出很强的互补性；在活动语音脉冲检测中，采用K均值聚类算法自适应地选择特征并且计算语音检测过程中所用到的阈值。在美国国家标准与技术研究院说话人评测2008和2012年任务上进行实验，结果表明：所提出的方法在各种不同噪声环境下均具有较好的性能，相比传统的非监督和有监督活动语音检测算法更加鲁棒高效。

工业控制系统(ICS)是监测和控制电力、水务、石油天然气、化工、交通运输、关键制造等国家关键基础设施行业物理过程运行的信息物理系统(CPS)。基于ICS系统中控制通信数据流的持续性和稳定性, 该文提出了从ICS系统工业控制协议交互模式中提取系统级行为特征来作为ICS场景指纹的创新思路和方法。ICS场景指纹不仅能用于识别特定ICS系统, 而且还能用于建立ICS系统正常行为基准并进一步用于识别系统的异常行为。该文构建了采用真实工控设备和软件以及仿真物理过程的实验系统并进行了相关实验验证测试。实验结果表明, ICS场景指纹是ICS系统安全研究方面的一种非常有前景的方法。

为研究土地供给的价格弹性(以下简称土地供给弹性)所代表的政府土地出让行为对土地和住房市场的影响,该文构建在垄断土地供给条件下的土地和住房市场均衡理论模型,并针对“供过于求”和“供不应求”的市场状态分别进行分析。理论分析表明:土地供给弹性是影响土地和住房市场均衡状态的重要因素,地方政府可以通过提高土地供给弹性增加土地出让收入。基于中国35个大中城市2006-01—2013-09数据的实证分析表明:住房市场价格和交易量的波动以及地方政府财政对土地出让金的依赖程度是决定土地供给弹性的重要因素。政府应当根据城市发展情况,合理确定土地供给计划,确保住房用地的有效供应。

三维人脸扫描数据的配准是三维人脸统计学习的基础和前提。为了解决离散点群数据的精确配准问题,该文提出一种融合弹性形变的非刚性最近点迭代(ICP)三维人脸数据配准算法。该算法利用稀疏的特征点逐步形变一个高分辨率的三维模板网格(模板三维人脸)以逼近三维人脸扫描数据(目标三维人脸)。此形变过程可以建模为一个关于模板人脸上每个顶点的仿射变换的优化问题。此外,该算法通过引入弹性形变在不损失配准精度的前提下加速了配准过程。在此基础上,该文提出一种融合弹性形变和三维配准的三维人脸的头部缺失数据补齐算法,使得三维人脸模型更具有真实感和完整性。实验表明,该算法比一种目前较为广泛应用的人脸头部补齐算法更具鲁棒性。

该文建立了一套针对城市暴雨内涝灾害的定量风险评估方法。通过二维水力学模型模拟积水的时空分布, 并采用基于国内实地调查获得的脆弱性曲线估算内涝灾害损失。以福建省龙岩市新罗区为例进行了内涝风险评估, 模拟了该地区不同降雨情景下的内涝时空分布和灾害损失情况。结果显示:持续时间越长、重现期越长的暴雨导致的积水和经济损失越严重, 但不同的暴雨导致的积水区域在很大程度上是一致的。通过不同雨水井分布情况下经济损失总量的估算, 分析了雨水井对降低城市暴雨内涝风险的作用。结果表明:雨水井可以有效降低内涝风险, 但应对短时强降雨的效果有限。