为了深入分析区块链技术与应用发展态势，研判中国区块链技术发展现状与问题，选择中美对比研究视角展开研究。研究认为，美国在区块链技术和应用方面的探索位居世界前列，疫情下中美在基于区块链技术的跨境支付、供应链管理等领域的推广应用将显得十分关键。建议我国应抓住区块链发展机遇，推动基础技术研发与应用布局，完善区块链生态建设；建立区块链敏捷治理体系，制定和推广区块链风险评估框架，设立区块链登记平台；加快区块链人才联合培养，创新区块链人才制度，扩大涉及区块链的技术移民试点范围。

在银行业区块链的热潮中，选取区块链在贸易金融领域的经典应用，详细分析了区块链创新的业务场景、技术架构、运维难题、业务标准等区块链应用中的常见问题。同时阐明了区块链在金融行业的独特技术优势，以及融合产业、金融、监管以后的应用前景。

针对目前中国福利彩票系统存在的数据安全程度有限、公开透明力度不足问题，结合实际情况，采用哈希函数和联盟链技术，对传统彩票系统中数据传输记录、开奖号码产生方面进行了改进，设计了一种具有可实践性的彩票系统。该系统具有的优点：分布式存储保障数据安全；节点权限的层次化降低了联盟链中心化程度，维护购买者隐私；全体购买者均可参与数据监督，对开奖号码随机性进行验证。

知识产权保护存在确权认证周期长、证明权利归属难、维权保护举证难、知识共享效率低、交易及赔偿价值评估难、保护监管手段少等问题。从知识产权保护问题出发，对现有区块链技术进行改造，依据特有的自组织区块链技术、凭证携数据技术、跨组织身份信任技术和端到端协同交换技术构建知识产权保护服务体系，从根本上解决了产权全生命周期痕迹数据缺失，产权产生、交易和使用环节证据链条断裂，产权管理系统和其他信息系统存在条块分割，产权监管的事前预防、事中监控、事后追责缺乏技术支撑等技术难题。

随着我国信息化和工业化融合不断深入，工业控制系统的网络安全就显得尤为重要。从主动防御现状、系统架构、实现方法等角度出发，介绍了针对工业控制系统设计的蜜网系统，并对其网络架构和关键技术进行了深入的分析，提出了适合在工控系统中使用的蜜网系统设计方案。通过设计符合工控行业实际情况的蜜网架构，在蜜网中部署传统蜜罐、PLC蜜罐、真实PLC设备以及通过高仿真等关键技术做到攻击诱捕，改变网络攻防博弈不对称局面，使企业运维人员面对威胁早发现早预防。

为解决大数据驱动下的满语数据平台的安全问题，利用现行的各种安全防范技术，针对满语平台本身的特征，为其搭建平台安全防范模型。综合分析平台的搭建框架，从物理层、数据采集和汇聚层、数据平台建设层、安全服务分析层以及终端层，为数据平台的安全防护提供全面综合的防范体系框架与技术指导。其中重点论述了安全服务分析层，内容涵盖日志分析、平台管理和渗透测试。平台安全防范技术方面则综合了平台防护、检测和恢复三大类手段。实际应用表明，该模型具有一定的安全防范作用，可有效为平台安全的防范工作提供思路和帮助。

语音伪装是指以隐藏说话人身份为目的对说话人的个性特征进行的改变。近年来，随着智能语音交互技术和声纹认证产品的快速发展，语音伪装被应用到语音产品隐私保护中，但是也被不法分子用以实施违法犯罪行为。因此，语音伪装成为目前语音处理和信息安全领域非常有实用意义的研究问题。在简要介绍语音伪装的典型模型和方法的基础上，梳理了语音伪装威胁量化评估方案，总结了近几年伪装语音的防御对策，分析了目前防御对策中存在的问题及技术难点，并对语音伪装的未来研究发展方向进行了展望。

在创建草图时，设计师经常使用多个过度绘制的笔画来描述预期的曲线。对于这样的草图，观察者们很容易将这些笔画判别为是同一个笔画类型。为了将过度绘制的笔画修整为单一笔画，提出了一种基于几何变换的草图重叠笔画的判定和拟合方法。该方法首先找到输入的笔画中最长的一条，并将该笔画经过折点化处理后得到一个逼近该笔画的折点序列。将折点化的线段经过变换后得到一个变换矩阵，通过这个矩阵来判断哪些属于过度绘制笔画，再将聚类后笔画进行拟合从而修整为单一笔画，这样既能提高运算速度又达到了设计师的意图草图。

动态目标检测是获取视频中信息的关键步骤。ViBe算法广泛运用于视频序列中动态目标检测，但传统ViBe算法存在鬼影和阴影现象，均会对目标检测的准确性产生影响。融合均值背景建模算法对传统ViBe算法做出改进，并在此基础上融合阈值自适应混合色度空间阴影消除算法，提出了一种更有效的动态目标检测算法。实验结果表明，该算法不仅可以准确地提取出运动目标，而且可以有效地消除阴影。

测振仪中使用的数字加速度传感器信号存在自身噪声和环境噪声,采用MATLAB仿真工具对加速度传感器信号进行频谱分析，识别干扰信号。干扰信号影响加速度传感器输出的准确性和稳定性，针对噪声干扰分别采用IIR低通数字滤波器设计和MATLAB工具箱Fdatool进行陷波数字滤波器设计得到滤波器数字模型。在对单个滤波器效果进行仿真验证之后，再对它们实施级联设计，从而获得双重的滤波效果。对经级联滤波处理后的加速度传感器数据进行仿真分析，结果表明所设计的级联滤波器实现了低通滤波和陷波滤波的双重目的，且不会对有用信号造成影响，有效提高了系统的抗干扰能力。

鱼类分类识别在渔业资源研究、鱼类知识的科学推广、水产养殖加工、稀有物种保护等领域具有广泛的应用前景。针对大菱鲆、黄鳍鲷、金钱鱼、鲻鱼这四种鱼类，利用PyTorch框架为基础，通过ResNet50网络模型，用不同的算法对其进行分类识别，不断对模型进行优化，对四种鱼类训练学习，通过测试其准确率达到96%以上。同时用PyQt5开发了GUI可视化界面，通过界面图片的选择和预测功能按钮的操作，测试结果实际类别与预测类别一致，用DSOD框架做了水下目标实时跟踪检测，提高了对小目标的检测率，同时保持了模型的检测速度，检测结果达到期望。

针对燃煤电厂湿式石灰石-石膏湿法烟气脱硫(WFGD)过程中浆液pH值测量时间长，不利于WFGD作业的问题，建立高精度的浆液pH值模型。基于深度学习的框架，利用长短期记忆神经网络(LSTM）算法对时间序列处理上的优越性进行建模，该模型具有良好的精确度和泛化能力。将燃煤机组实际运行数据中与浆液pH值变化相关的变量作为模型的辅助变量，建立基于LSTM神经网络的浆液pH值预测模型。对模型进行仿真验证，并分别与BP神经网络模型和最小二乘支持向量机(LSSVM)模型比较，结果表明LSTM神经网络模型的预测精度最高，验证了LSTM神经网络在工业建模中的优良性能。

当前众多传感器、设备终端、仪器仪表需要具备超低功耗特性，同时又需要连入Modbus工业现场总线，而传统的Modbus通信机制无法适应低功耗模式，导致超低功耗特性器件在工业应用中的局限性。为解决此问题，提出了一种可用于Modbus总线协议的超低功耗信息处理机制。通过对传统Modbus协议和常用设备的低功耗处理机制分析，重新搭建了Modbus协议信息处理机制，在通信处理过程中对寄存器进行显式和隐式抽象，将寄存器操作与仪器功能动作紧密联系起来，提高任务执行效率和仪器整体的实时性。搭建Modbus主机到低功耗传感器的测试系统，结果表明，该Modbus协议处理机制可以在传感器保持超低功耗特性运行的同时，实现与主机稳定可靠的通信。

主要研究了城市轨道交通领域中ACLC系统的信息安全。通过分析防护现状以及存在的安全隐患，结合信息安全相关政策，提出了一种基于安全管理中心的ACLC系统信息安全防护方案，并首次应用于轨道交通ACLC专业。该方案能够有效保护ACLC系统不受外部或内部的入侵和攻击，确保城市轨道交通的安全稳定运行。