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面對越來越多的基于群成員協同操作的需求，群密鑰交換協議在近期的研究中受到了廣泛的關注。基于同源的密碼協議是抗量子密碼中的重要組成部分，因此文章主要關注基于同源的群密鑰交換協議。針對超奇異同源的困難問題，提出了兩個2輪的基于超奇異同源的群密鑰交換協議，均是針對Burmester-Desmedt（BD）協議的優化。此外，為了證明協議的安全性，分別針對兩個優化版本的群密鑰交換協議給出了安全性證明。通過與現有的協議進行比較，可發現所提出的兩個協議在通信量和計算復雜度上都有所降低。

隨著物流行業向高柔性、高協同性、高效率的智能物流時代快速發展，智能物流數據治理與智能物流技術相互推動，并對智能制造發展生態產生重要影響。闡明了智能物流實物流、信息流、資金流三維視角與數據治理的緊密聯系，以及智能物流數據治理框架發展進程和演化規律，結合行業案例分析總結了我國智能物流數據治理與技術發展現狀，并從政策、行業、企業三個角度提出了對智能物流數據治理與技術未來發展的建議及展望，為我國智能物流發展提供借鑒與參考。

隨著科技發展，軟件也在日益更新，其功能和結構愈發復雜多變，從而伴生的軟件配置漏洞導致的安全問題也日益增多。傳統的人工對配置進行核查不僅耗費時間和精力，而且效率低下，無法滿足及時高效確保軟件配置安全的需求。知識圖譜的發展在各個領域逐顯成效，它具有能處理海量數據、建立知識間關聯關系等優勢，因此通過構建軟件配置漏洞知識圖譜，來整合存儲軟件配置漏洞數據，并達到可視化推理分析、關聯查詢等功能，以實現軟件配置漏洞分析更加智能化的目標。

面對復雜多變的國際網絡空間安全形勢以及日益嚴峻的惡性網絡攻擊態勢，針對集團化企業面臨的主機安全、設備安全、網絡安全、數據安全、業務安全等安全威脅，論述了基于實戰化的防范網絡對抗的關鍵技術與策略，包括基于網絡對抗的主動誘捕系統設計、基于分級分類的安全自動編排技術(SOAR)、基于輕量級零信任策略的設備監控技術、數據和供應鏈的安全防護與管控技術等，并詳細討論了攻擊暴露面的全面收斂和平戰結合的對抗性網絡應急實訓、不同安保時期的網絡應急措施、應對惡意攻擊的平臺聯動與安全運營等實戰化網絡安全運營實踐與措施。

隨著計算機網絡的不斷發展，安全問題也日益凸顯，文章從網絡攻擊效果評估入手，提出了DEMATEL-ANP指標權重計算模型，克服了傳統基于層次分析法的評估中不考慮指標間相互關聯關系的問題，并提出了VIKOR-灰色關聯度法，既彌補了灰色關聯度從單一角度評估的問題，又彌補了TOPSIS方法不考慮自身權重、容易產生逆序的問題。通過仿真實驗，證明了該算法在網絡攻擊效果評估中的可行性和有效性，并且相較于傳統算法對相似度較大的攻擊具有更強的區分性。

針對目前基于深度學習的超分辨率算法特征提取較為單一、結構復雜且參數龐大的問題，提出了一種基于多層次特征提取的輕量級超分辨率重建算法。該算法采用了多層次特征提取的方式，首先提取圖像的淺層特征；其次，使用包含多個并行卷積的深層特征提取模塊提取圖像的深層特征。設計了一種帶學習權重的多尺度特征融合重建模塊，以充分利用提取出的多層次信息重建圖像。實驗結果表明，其重建圖像的峰值信噪比和結構相似性在多數情況下領先于目前主流算法；與對比算法相比，在參數量和運算時間上均保持領先，證明了網絡的輕量化特性。

在復雜場景下，針對傳統人體姿態估計模型中關鍵點分配算法存在正確率低、資源分配不均等優化問題，在OpenPose模型的基礎上提出了一種改進的匈牙利算法，該算法在傳統數學模型的基礎上采用親和度向量場與鄰接矩陣結合的方式，通過對矩陣內的數值處理，來獲取關鍵點的最佳匹配。實驗表明，改進算法的運行時間有一定的減短，同時保證在100×100以內的矩陣中運算的精確度誤差率不高于0.014，且在使用本地圖像測試的實驗中證明了模型的可行性和性能的提升。

多音軌的自動作曲算法需要同時兼顧單條序列的連貫性與多個序列之間的和諧程度。以往工作通常選擇合并序列或并行多生成器兩種方案，它們都無法同時完全捕獲音符之間的依賴關系以及做到單條序列的連續性。提出了MuseTransformer框架，其包括由多個Transformer組成的生成器池模塊，并設計了多生成器的異步執行策略與同步機制，以確保細粒度依賴關系的捕獲。在樂譜的序列表示方面，提出了關鍵位置符號(Key Position Symbol，KPS)以提高表示效率。多種音樂領域評價指標的實驗結果表明，所提模型生成的多軌序列之間在和諧程度、連貫性以及序列表示空間效率上，均等同或優于其他先進方法。

目前在空間域上關于對抗樣本的研究成果已經相當成熟，但是在頻域上的相關工作卻是十分缺乏。從頻域的角度對對抗樣本進行深入的研究，發現對抗樣本在DCT域上表現出了高度可識別的偽影，并利用這些偽影信息訓練了一個基于頻域的對抗樣本檢測器CNN-DCT，結果表明，對于常見的對抗樣本在數據集CIFAR-10和SVHN上都能達到98%的檢測準確率。此外，針對對抗樣本在頻域上存在的偽影，也提出一種通用的改進算法IAA-DCT來解決。簡而言之，本文不僅填充了對抗樣本在頻域上工作的缺少，也改進了對抗攻擊算法在頻域上存在偽影的弊端。

惡劣環境下的低質圖像會嚴重影響基于視覺的位移測量效果。圖像超分辨率重建有望能改善圖像質量、突出目標特征以提高測量精度和可靠性，進而應用于視覺測量場景。故提出了一種關注細節特征的圖像超分辨率重建算法，該算法設計了一個角點增強支路，并通過角點損失函數進行約束實現對角點信息的增強，此外增加邊緣損失函數提升邊緣的重建效果。實驗結果表明，該算法在客觀評價指標上表現優異，視覺效果上取得了更加清晰的紋理細節，設計的驗證實驗證明，該算法重建的邊緣與角點更加準確，對目標定位有一定幫助，適用于視覺測量應用場景。

雙相抑郁癥(Bipolar Disorder)會使人們因為嚴重的情緒問題無法參與正常的社會生活，甚至導致自殘和自殺行為。為了準確檢測患者當下心理狀態以協助醫生進行更精準的治療，提出了一種結合注意力機制的CNN-LSTM網絡的混合模型的雙相抑郁癥檢測方法。該方法首先使用在人臉表情數據集上微調的Resnet50模型提取視頻幀的空間特征，其次通過結合注意力機制的LSTM網絡提取幀之間的時序信息去檢測雙相抑郁癥。在AVEC2018雙相抑郁癥數據庫開發集上，驗證了該方法的有效性。

由于傳統的無人機由人工進行操控，無人機群在強電磁干擾和復雜多變的戰場環境中表現較為呆板。在這項研究中，開發了一種靈活智能的無人機控制器。通過使用一個經過多智能體深度強化學習技術訓練的神經網絡，無人機可以在飛行中控制自己的行為，從戰場環境中獲取狀態信息，自主決策，并且和其他無人機形成有效戰斗隊形，靈活協調和配合，并產生了最優的動作。

核電儀控系統關系國家的核電安全，采用國產芯片實現儀控系統至關重要，只有基于國產技術平臺才能從內在保障核級儀控系統的安全。基于國產芯片實現儀控系統過程中，面臨系統設計、器件選型，以及新的系統架構下如何滿足產品的穩定性、可靠性、獨立性和確定性等問題，給出了基于國產芯片、計算機技術平臺的核級儀控系統主控板卡的設計與實現，并重點對獨立性和確定性設計進行了說明。對主控板卡的性能指標進行了測量，結果表明使用國產芯片實現的控制系統滿足關鍵指標要求，主控板卡的設計與實現對核電儀控系統國產化具有參考意義。

碳達峰、碳中和作為生態文明建設的重要組成部分，對于福建省高質量發展具有重要的意義?；趪姨歼_峰、碳中和目標和福建省能源行業現狀，分析了福建省發展核電、海上風電等清潔能源的可行性，并對清潔能源發展的路徑進行探討，提出積極有序發展核電、大力發展海上風電、按需配套儲能電站的發展思路。