供应链是由诸多上下游企业因利益攸关而构建。供应链的形成和运行具有买方驱动、自发构建、协同作业、持续改进等特点。现如今竞争已从企业之间延伸到企业的供应链之间，主要体现在三个维度，一是供应链运行效率高低；二是供应链的持续优化能力；三是对数据资源的汇聚和利用能力。打造一个服务于采购招标和供应链管理的信息化、数字化系统，其本质是探讨数字化如何赋能供应链管理。深入研究用户的业务场景，对底层架构、技术路径、产品形态以及运行方式进行高度统筹的“顶层设计”。数字化赋能必须聚焦供应链伙伴企业的协同作业，以及可持续发展所依赖的资源，包括供应商资源和数据资源的汇聚和利用。 　

在工业物联网（IIoT）中，工业机器人和员工在制造过程中扮演着非常重要的角色。一个安全、高效的工业机器人和员工认证方案一直是研究热点，并面临诸多挑战。例如，工业机器人和员工在身份验证阶段容易受到模拟和去同步攻击。同时，控制中心很难找到不受控制的工业机器人。针对上述情况，提出了一种支持工业物联网故障检测的混合互认证方案。分别为员工和工业机器人（IR）设计了基于椭圆曲线加密（ECC）的认证和基于物理不可克隆函数（PUF）的认证。使用了基于阈值的故障检测，添加了禁用表以防止无授权员工访问监控和数据采集中心（SCDAC）。最后，分析论证了该方案的可行性和高效性。

计算机程序基因技术是在恶意程序不断演化与检测识别技术的对抗博弈中发展起来的，传统的恶意程序检测技术已难以应对恶意程序的快速动态增长趋势，计算机程序基因技术开启了恶意程序检测分析的一个新的思路，从汇编指令层中萃取出计算机程序的真实行为意图，从而对程序进行分析和识别。根据给出的计算机程序基因的定义以及提取方法，可以找出计算机程序最本原的特征，有效提高新型的或变种的恶意程序的分析和检测效率。

软件质量检测常用的方法是软件测试，符号执行作为主流的测试技术已被广泛应用于学术界与工业界中。但是随着程序规模的增大和函数调用的增加，因某些路径约束条件的特殊性，而难以生成正确的测试用例，从而导致符号执行不能对所有路径做到全覆盖。为了提高符号执行在特殊约束条件对路径的覆盖率等问题，本文提出了基于参数约束的符号执行优化算法。首先，该算法通过搜索收集程序代码中函数的特殊参数，然后利用这些特殊参数作为约束条件，最后将约束条件添加到路径的约束集中。该算法使符号执行生成的测试用例更加精确，从而实现覆盖特殊约束条件下的路径分支，以提高符号执行的精确性和路径覆盖率。在开源符号执行平台CREST中实验并验证上述优化算法，验证及测试结果表明本文提出的算法能够提高符号执行在特殊约束条件下对路径的覆盖率。

　　工业互联网安全问题日益突出，对工业互联网安全漏洞知识库的深入研究是解决问题的关键。为解决漏洞数据利用价值低、关联分析手段欠缺、可视化程度不足等问题，以工业互联网安全漏洞库为基础，提出了构建工业互联网安全漏洞知识图谱的方法，通过原始数据信息提取、关联关系分析、数据存储等手段，将知识图谱导入到Neo4j图数据库，以实现高效存储、查询。从时间维度、空间维度、关联关系维度进行知识图谱的分析，将查询结果进行了可视化展现。结果表明：提出的方法可以有效、直观地展现工业互联网安全漏洞数据的自身属性与关联关系，实现漏洞数据内在价值的深度挖掘。

针对CPABE方案在解密阶段中存在访问策略可能泄露隐私的问题，提出了一种改进的群签名策略隐藏方案。首先，通过权重门限访问结构构建属性集合，在安全模型中对属性集合分割确定挑战者和敌对手的属性集合。然后，应用群签名方法实现访问策略的隐藏。最后，构建改进的策略隐藏方案的算法，对方案的安全性进行证明。通过对比分析，证明了提出的改进群签名策略隐藏方案在保护用户隐私的同时，适用范围更广泛。

针对电网企业在内网环境下应用系统访问出现安全问题，结合传统访问控制机制，提出了一种基于软件定义边界（Software Defined Perimeter，SDP）的用户多维度数据身份验证模型。首先分析了当前电网企业应用系统中访问控制模型存在的不足，然后对现有的模型引入信任的属性，依照最小化授权方式，建立每个人与公司业务系统的对应关系，创建千人千面的安全软边界网关。实际应用和理论分析表明，该模型可以实现用户只能看到被授权访问的应用，建立强信任、强可控、强防护的新安全架构，有效保护电网企业的各类应用系统。

介绍了电力物联网在配电网的应用场景，总结了我国电力物联网信息安全防护的发展历程，分析了当前电力物联网信息安全应用中存在的主要问题和解决电力物联网信息安全的关键技术，最后提出了电力物联网终端本体的信息安全防护的四道防线模型和实践。

以气体流动控制方程为基础，基于湍流大涡算法研究国防工程不同出口类型防火分区不同位置着火点发生火灾时烟气扩散规律，分析走廊烟气特征参数分布和人员逃生时的火灾危险性。研究表明：对于双向型出口，走廊烟气和空气分布有明显热分层现象，走廊能见度最好、温度最低；单向型出口温度沿走廊呈衰减趋势，在着火房间处走廊温度较高；CO2浓度在各种出口类型下均能满足人员逃生要求；全封闭型分区能见度低，火场温度高，火灾危险性最大。

利用计算机视觉对环境进行建模是机器人环境感知相关研究的一项重要工作。提出了一种基于双目SLAM的建模方法。该方法的主要思想是利用双目SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同步定位与地图构建）技术获取相机位姿，并利用双目相机直接获取场景的深度图，然后将二者融合成场景的点云地图。由于双目相机直接获取的深度图像误差点较多，因此提出了一种基于视线约束的点云滤波方法，来消除场景点云中的误差点。经过实验验证了建模的效果，以及视线约束点云滤波的有效性。

针对目前传统人脸表情识别算法存在特征提取复杂、表情识别率低等问题，提出一种基于混合注意力机制的ResNet人脸表情识别方法。该方法把通道注意力模块和空间注意力模块组成混合注意力模块，将混合注意力模块嵌入ResNet残差学习分支中。针对CK+人脸表情数据集过小问题，采用数据增强策略扩充数据集。实验结果表明，改进后的ResNet在CK+数据集上表情识别准确率为97.04%，有效提高了表情识别准确率。

基于方面的情感分析（AspectBased Sentiment Analysis）通常使用长短期记忆网络和注意力机制方法，这两种模型结构复杂，运行时间长。现有的卷积神经网络结构简单，具有代表性的是GCAE（Gated Convolutional Networks with Aspect Embedding）模型。但其由于未充分地利用词语的顺序信息，不能准确快速地关注到关键词。因此提出了一种融合位置信息的卷积门控网络方法。采用SemEval数据集进行实验，并与采用GCAE模型的实验结果进行对比，结果表明，所提模型迭代一次约用时5.96 s，优于长短期记忆模型的81 s。该模型对句子中有多个方面的情感极性判断准确度为55.00%，高于GCAE模型的53.00%。该研究对于提高基于方面的情感分析的迭代时间和准确度有一定的参考意义。

结合深度信息以及RGB视频序列中丰富的纹理信息，提出了一种基于DenseNet和深度运动图像的人体行为识别算法。该算法基于DenseNet网络结构，首先获取彩色纹理信息和光流信息，然后从同步的深度视频序列获取深度信息，以增强特征互补性；再将空间流、时间流和深度流三种特征信息分别作为网络的输入；最后通过LSTMs进行特征融合和行为分类。实验结果表明，在公开的动作识别库UTDMHAD数据集上，该算法识别准确率为 92.11%，与该领域中的同类算法相比表现优异。

近年来，网络空间对抗形势日趋严峻，网络攻击技术更是日益复杂。但对网络攻击技术的测试不能在现实的网络环境中进行，对此，网络靶场技术成为近年来关注的一个热点。为在网络靶场中高逼真地模拟现实网络，大规模用户行为仿真技术至关重要。研究了如何在有限的资源条件下，通过虚拟化容器技术，实现大规模的用户行为仿真，并实现其部署和调度问题。

低压电力线信道中普遍存在较大的脉冲噪声，这对OFDM电力线通信系统的自动增益控制（AGC）带来了极大的挑战。在分析电力线通信系统架构及脉冲噪声特点的基础上，提出了一种抗脉冲噪声能力强的自动增益控制新方法。该方法通过在自动增益控制中嵌入脉冲检测电路，在检测到脉冲噪声或系统帧同步时，停止增益调整，可有效防止脉冲噪声引起AGC误动作，降低接收过程中脉冲噪声对AGC的干扰。仿真结果表明，所提出的自动增益控制方法能有效提高电力线通信接收机的性能。

光网络设备（Optical Network Terminal,ONT）是XPON网络接入方案中的产品，是一种应用在用户端的光网络终端，有GPON和EPON。介绍以PON ONU SOC为主控芯片的16线POTS ONT的硬件设计及遇到的问题以及如何解决这些问题。此设计是一款基于GPON（ITU-T G.984）标准并支持以太网和语音接口的ONT，适用于北美市场，满足NEBS1标准。本设计的特点是有16线的语音用户接口和1个GE的接口，上联是GPON，支持Dying Gasp且功耗低。

针对传统的有轨电车能耗分析方法缺少对异常数据的判断分析，难以有效发现能耗数据特点以及各数据之间潜在关系等问题，提出结合控制图与灰关联分析法的有轨电车能耗分析集成方法。利用控制图对能耗数据波动情况进行分析，并结合灰关联数据分析算法对影响能耗数据因素进行分析，通过利用已开通运营的广州有轨电车能耗数据进行仿真实验，实验结果表明有轨电车能耗分析法能够更好地对各项能耗数据波动情况进行监测，实现对能耗异常数据识别、找出影响能耗的相关因素，为有轨电车系统节能提供辅助决策，可为已运营的有轨电车系统能耗数据分析提供一定参考。

在当代许多电子信息系统中，信号源的性能参数往往对系统的功能起着决定性作用。采用直接数字频率合成技术（Direct Digital Synthesize，DDS），基于现场可编程门阵列（FieldProgrammable Gate Array，FPGA）设计了能同时输出4路信号的高精度信号发生器。同时依靠串口通信的方式，通过PC端的控制界面实时调节系统输出信号的频率、相位和死区时间。

对从实验中采集到的剩余油图像进行分析研究，可以为油藏后期开采提供理论依据。通过收集确定类型的剩余油特征数据作为样本集向量空间，对待分类剩余油特征数据进行归一化处理，之后求取欧氏距离。使用KNN（K近邻）分类方法近邻投票确定剩余油类别，可以较为快速准确地得到分类结果。

针对云计算中心运维数据分散、可视化程度低等问题，提出了建设基于InfluxDB和Grafana的云计算中心运维指标可视化平台。该平台从多个维度对运维数据进行展示，使用户能够全面了解云计算中心运行情况，提高运维管理工作的效率。