生态学的理论与方法为国产基础软硬件技术和产业的发展研究提供了新视角、新思路和新方法。对基础软硬件生态及相关的几个概念的内涵、语义关系及应用等进行了深入研究。在此基础上，对当前我国信息技术基础软硬件生态的现状进行了总结和评估，指出了存在的若干问题。同时，针对如何建设好面向信息产业发展的基础软硬件生态提出了若干建设性的意见建议。

设计并实现了一种基于FPGA的四通道数据采集系统。系统由65 MS/s的模数转换器AD9219实现对信号的高速采样。为满足采集数据实时存储的要求，设计了高速、大容量的DDR2硬件电路和接口逻辑。采集数据可通过USB接口上传至上位机，上位机负责数据的保存、处理和显示，同时控制数模转换器以直接数字合成的方式输出波形。测试结果表明，系统运行稳定可靠，可灵活控制。该系统为高性能数据采集提供了一套包括软硬件的整体解决方案，可以满足低温等离子诊断的要求。

针对在关键领域实现国产化的需求，解决航天发射指挥过程中各系统数据互相独立、智能化程度低、决策难等问题，在采用基于国产化的基础软硬件平台环境下，设计并实现了多系统集成的一体化测发指挥决策软件，提出了基于插件的一体化软件体系架构，并对数据订阅分发机制、显示页面快速定制、软件性能优化等关键问题进行了研究，对在国产化平台下应用软件开发有一定借鉴价值。

网格参数化是计算机图形学、数字几何处理领域的研究热点，在动画、医疗、工业设计等领域中都发挥着重要作用。现有参数化方法主要思路是构造一个高度非线性的全局优化问题，因此计算效率低，难以并行。提出了一种可并行、可扩展的参数化算法。该算法通过引入辅助变量。然后使用交替方向乘子算法(Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM)，迭代优化每个面和每条边上的子问题得到参数化映射。为了验证算法模型的高效性，使用GPU加速，相比于现存单线程算法，本文算法因为高度并行化运行时间缩短了至少百倍以上。

“支撑平台+应用/服务”是信息系统的典型架构，在不同因素的驱动下，支撑平台和应用/服务都处在不断发展变化中，从而表现为信息系统的整体更新换代。当前，随着业务需求和技术的不断发展，“云+端”成为这一架构的具体模式，并且表现出众筹众创的新型开发形态。该平台是一个基于国产基础软硬件生态、面向日常办公和业务处理的私有云平台，也是一个支持业务信息系统持续众创发展的应用生态服务环境。基于该应用支撑平台提出了一个支持众创开发的私有云平台通用模型，并对该平台的架构、组成、主要特点及应用等进行深入研究。本文的成果能够为面向众创众筹和持续集成的办公及业务信息系统研发提供解决方案，同时为基础软硬件生态、私有云、微服务、容器等新技术在党政机关办公及业务领域的应用提供参考和借鉴。

对国产基础软件运行环境及运行依赖库进行了研究，提出了一种多架构应用软件开发及运行方法，并在FT1500A、X86(CPU)与麒麟(OS)相组合的两类架构环境上实现了该方法。运行结果表明，该方法能够提供良好的多架构应用软件开发及运行服务，为国产基础软硬件生态的软硬件适配、整体解决方案提供技术支撑。

针对一些在数字版权保护和多媒体信息安全领域中，需要对嵌入的水印信息进行加密来确保水印信息的机密性，提出直方图移位安全可逆的图像水印算法。对载体图像的最大像素值和最小像素值分别进行减一加一的操作，并且对该像素值进行标记，图像预处理的方法，解决了嵌入水印信息时像素值修改产生的溢出问题。利用祖冲之序列密码算法(ZUC算法)对水印信息进行加密。在水印嵌入阶段，计算每个半平面像素的四邻域、八邻域的预测差值，来构建二维直方图，嵌入加密的水印。实验结果表明，算法能够无损地恢复原始载体图像，加密水印信息能够正确解密，含加密水印图像的峰值信噪比均达到50 dB以上；该方案具有良好的加解密效果，水印图像具有很好的质量和水印隐蔽性，算法具有可逆性，并且解决了像素溢出的问题。

近年来，我国高度重视网络空间安全人才的培养与体系建设。网络安全的竞争归根结底是人才的竞争，网络空间安全人才体系与机制的建立，对网络安全人才培养至关重要。从美国、欧盟、日本等政府对网络安全人才培养体系进行介绍，并对我国当前网络安全人才培养体系现状进行深度分析，同时给出网络安全人才培养的思路和方法。围绕“培养实践型的网络安全人才”的核心思想，在高校建立网络空间安全靶场，以系统化、实践化方式来培养高质量的网络安全人才。

以个人隐私信息为例构建了一种泄露数据价值评估的模型。首先建立了包含不同类型数据的泄露数据集，通过抽取个人隐私相关的信息元素进行建模，利用层次分析法对各准则层的元素进行计算，得到个人隐私信息元素泄露价值的权重比例，并进行了一致性检验，通过模糊综合评价的方法对个人隐私信息泄露数据价值进行评价，得到泄露价值的评估结果。

针对光线通过介质会产生散射现象，提出了一种基于神经网络的端对端图像去散射方案，对于散射退化的图片进行退散射的处理，此方案不需要复杂的光学设备，应用场景广泛，在仿真和实际实验中都取得了预期的结果。提出了一套利用拍摄屏幕来建立散射退化图片和无散射图片的数据集的方法，且这一方法在许多其他的图像处理图像恢复工作中有应用价值。

针对车辆检测任务，设计更高效、精确的网络模型是行业研究的热点，深层网络模型具有比浅层网络模型更好的特征提取能力，但构建深层网络模型时将导致梯度消失、模型过拟合等问题，应用残差网络结构可以缓解此类问题。基于YOLO算法，改进残差网络结构，加深网络层数，设计了一种含有68个卷积层的卷积神经网络模型，同时对输入图像进行预处理，保证目标在图像上不变形失真，最后在自定义的车辆数据集上对模型进行训练与测试，并将实验结果与YOLOV3模型进行对比，实验表明，本文设计的模型检测精准度(AP)达90.63%，较YOLOV3提高了4.6%。

针对命名数据网络(Named Data Networks，NDN)中数据缓存的问题，提出了一种基于分布式部分可观测马尔科夫决策过程(Dec-POMDP)的缓存优化模型。在该模型框架下，NDN网络节点间以分布式协作的方式逐渐收敛至最优联合缓存策略，从而使NDN中的有限缓存资源得到充分利用。仿真实验表明，与现有NDN缓存方法相比，该方法能有效提升NDN网络的缓存效率，实现较高的缓存命中率及较小的请求平均跳数。

针对激光雷达的微弱信号探测，设计了一种实时功率谱分析系统。系统使用12位1 GS/s的模数转换器(Analog to Digital Converter，ADC)进行采样，采用FPGA作为数据采集处理的控制核心，并通过DDR3及千兆以太网实现数据的存储上传。在上位机软件控制下，结合各个功能模块，实现了参数可配置的两种功率谱估计方案。测试结果表明，系统有效提升了数据处理速度，并通过分段累加改善了功率谱估计的性能。

基于脉冲飞行时间测距法构建了一套近程高精度脉冲激光测距系统，系统采用直接探测工作方式，利用FPGA(Field Programmable Gate Array)主控芯片控制脉冲激光的发射以及回波信号的采集和处理，进而实现高精度测距。在实验室条件下，借助测距性能验证实验，获得了泡沫板目标的距离信息，且系统测距精度可达5.43 mm@8.08 m。主要介绍了脉冲激光测距系统的工作原理、系统构成以及基于FPGA的距离信息提取算法。

在国产化背景下，针对航天测控体系中指挥显示软件系统(简称指显系统)在设计和开发过程中可移植性、可复用性较低的问题，在分析指显系统的任务需求和体系结构基础上，提出了基于组件技术的通用指显系统框架(General Command and Display Architecture，GCDA)，解决了显示平台/编辑平台与组件耦合问题，使用Qt实现了基于组件的指显系统原型。GCDA框架和组件化方法是指显系统研发技术的积累和提升，在提高航天测控软件的研发水平方面提供了可行的技术途径。