DNA-N6甲基腺嘌呤 (6-mA) 甲基化修饰是重要的表观遗传修饰标记之一。异常的6-mA位点会影响基因表达，进而引发多种重大疾病，因此预测6-mA位点对理解治病机理和治疗疾病具有重要意义。提出一种基于K-mer方法和One-hot方法复合特征编码的长短期记忆 (Long Short-Term Memory，LSTM) 神经网络用于基因甲基化位点预测，通过K-mer编码方法增加基因序列字符信息量，再使用One-hot编码方法对编码后的字符序列进行扩展，形成复合编码矩阵。改进后的序列编码矩阵可增加LSTM模型从基因序列数据中可提取的特征维度和种类，以提高LSTM模型对基因序列的处理性能。通过交叉验证实验表明本方法在公共数据集上的准确率可达93.7%，敏感度、特异性和马氏相关系数分别为93.0%、94.5%、0.875，均优于现有方法。进一步，在其他6个不同物种的基因数据集上，受试者工作特征曲线线下面积 (Area Under the Curve，AUC) 值介于0.9055~0.9262，表明本方法可适用于动物、植物和微生物的甲基化位点预测。本方法对水稻NC_029258.1基因序列进行全碱基位点的预测，经4种不同的在线工具校验，本方法预测出的86%~96%的潜在甲基化位点在其他工具中也获得相似结论，预测结论可靠，可应用于基因序列甲基化位点的预测分析工作。

经典的推荐系统着重于推荐的准确性，随着用户多样化需求的增加，推荐结果的多样性受到越来越多的关注。推荐的精度与多样性存在冲突，传统的推荐算法往往忽略系统中的用户活跃度差异。本文提出一种基于物品评价次数的用户分层多目标推荐算法，将用户分为评价次数高、中、低三种层次，对应三种不同的算法初始化方式，为不同用户提供更合适的推荐结果。对已有基于概率的多目标进化算法的初始化方式和参数进行对比分析，获得更优的算法交叉和变异方式。实验结果验证了改进后的多目标进化算法在推荐精度和多样性方面都有更优的结果。总结出的基于用户分层的推荐方案有助于提高对不同用户的推荐效果。

为了研究网约车隐私保护问题，本文构建了政府(监管，不监管)和平台(自律，不自律)的演化博弈模型，运用复制动态方程寻找演化稳定策略，并运用 Matlab 软件模拟不同情形下的演化路径，分析政府监管带来声誉提升的程度等4个参数对演化路径的影响。研究发现：(1) 政府监管收益大于不监管，平台自律收益大于不自律时，会出现(监管，自律)的理想结果；(2) 平台自律成本较低、政府监管成本较高时，即使政府不监管，平台也会自律；(3) 公众对政府监管给予肯定的程度提升、政府监管成本降低会引导政府由不监管转化为监管；(4) 平台获得来自社会的正向收益提高、自律成本降低会使平台由不自律转化为自律。这些结论对于政府优化监管政策设计具有指导意义。

针对传统基于图像处理技术的结霜检测方法难以对处于复杂生产环境的冷链制冷机组进行灵活且准确的检测，还易受光照、起雾等环境因素的影响而误判的问题，设计了一种基于脉冲神经网络的冷链制冷机结霜检测方法。该方法以制冷机图像为输入，自动检测制冷机蒸发器结霜区域的动态变化情况，修正因光照、起雾等干扰因素引起的异常，并以脉冲发放率累积值划分双阈值作为结霜程度的判断依据。在多个投入至生产环境的冷链制冷机上进行实验，结果表明所设计的脉冲神经网络能够在实际生产环境下自适应地对制冷机蒸发器的结霜区进行动态区域检测、划分的双阈值可准确判断蒸发器的结霜程度，检测效果良好，稳定性强，可为制定冷链制冷机组除霜策略提供可靠的除霜时刻依据。

尽管首席信息官(Chief Information Officer，CIO)肩负着主导数字化创新的重要职责，但依靠传统的结构权力和专家作用难以应对其中涉及的组织变革的挑战。基于政治技能和议题营销理论，本文探讨CIO利用政治技能推动企业数字化创新的作用机理，对218份CIO-业务高管配对问卷进行实证分析。结果表明：CIO政治技能正向影响CIO议题营销能力，进而正向影响企业数字化创新；CIO议题营销能力完全中介了CIO政治技能对企业数字化创新的正向影响；业务高管的社会行为整合正向调节了CIO议题营销能力与企业数字化创新的关系。据此，提出了企业数字化创新的驱动力模型，即CIO政治技能和议题营销能力是CIO主导数字化创新的驱动力，CIO议题营销能力和业务高管社会行为整合分别发挥着中介效应和调节效应。该模型弥补了现有研究关于CIO如何在组织内有效推动企业数字化创新的缺口，并为企业数字化创新实践提供参考。

设计了一个基于Lyapunov函数的事件触发函数，并在此基础上研究了一类具有随机发生不确定性和随机发生非线性的多智能体系统在事件触发脉冲控制策略下的领导跟随一致性。与人为设置脉冲时刻序列的控制方式不同，事件触发脉冲控制策略中脉冲控制时刻的产生依赖于事件触发函数，且当触发条件被满足时才激发脉冲控制，从而减少不必要的控制次数以及系统的资源消耗。基于脉冲微分方程理论、代数图论和Lyapunov稳定性理论，给出了受控多智能体系统实现领导跟随一致性所需要满足的充分性条件，同时证明了Zeno行为可以被排除。最后，通过Matlab实例仿真验证了本文理论结果的有效性。

视觉里程计是SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 领域中的基石，单目视觉里程计因其成本低廉和仅需较少的相机标定工作而占据着重要的地位，但它存在着尺度不确定、尺度漂移、鲁棒性差等缺点。本文在ORB_SLAM3的基础上，提出了一种基于深度特征的单目视觉惯导里程计，简称DF-VIO(Visual Inertial Odometry Based on Deep Features)，它采用深度学习网络提取的深度特征替代传统的人工点特征，并融合了人工线特征，强化了系统在现实复杂场景下的鲁棒性；另外，系统提供了多种位姿跟踪方式，除了基于恒速模型和跟踪参考关键帧的方式外，还提供了一种基于深度学习网络的可重复性图的位姿跟踪方法，进一步提高了系统位姿跟踪的精度。在公开数据集EuRoC上进行对比实验，在纯视觉模式下，平均轨迹误差下降了25.9%，在视觉惯导模式下，平均轨迹误差下降了8.6%，证明了本文提出的系统在复杂的场景下能够具有更高的鲁棒性。

低剂量单光子发射型断层扫描(Single-Photon Emission Computed Tomography，SPECT) 能够减少放射性示踪剂对人体的辐射损害，因此其临床应用变得愈发重要。SPECT扫描可通过投影角度稀疏采样实现低剂量成像；若直接对稀疏采样投影数据进行迭代重建，投影角度的缺失将导致重建图像中出现严重的射线伪影。现今主流的临床方法普遍在图像重建优化模型中引入特定的正则项以抑制射线伪影，然而该类方法不具有通用性，并且正则项过度依赖于经验选取。本文提出一种新颖的神经网络结构以学习稀疏采样投影数据与全角度采样投影数据之间的映射关系；通过所提网络结构合成缺失角度的投影数据，来提升重建图像的质量。数值实验表明，相较于传统迭代重建方法，论文重建方法所得图像的结构相似性(Structural Similarity, SSIM)提高了59%，标准均方误差(Normalized Mean-Square-Error, NMSE)降低了67%，峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR)提高了2.48 dB。因此，所提方法能较好地改善稀疏采样投影数据成像后的图像质量。

脑瘤是影响国民健康状况的重大难题。为了确定脑瘤的发展程度，以确定下一步治疗方案，通常需要对脑瘤组织进行穿刺活检手术。由于核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)对软组织有更好的分辨率，常用来检测脑部肿瘤。因此，针对MRI兼容的机器人的相关研究是非常必要的。本文基于一种核磁共振兼容的液压驱动穿刺手术机器人，根据液压连通器的原理，推导了该机器人的运动学模型，并基于流体力学的相关理论，得到了该机器人的动力学模型。为了精确控制所设计的机器人系统，根据H_∞控制理论设计了该液压驱动系统的状态反馈H_∞控制率，使机器人可以快速、稳定地跟踪目标信号。最后，通过实验研究，该机器人系统的综合定位精度为0.56 mm，在x轴、y轴、z轴、俯仰轴和横滚轴上的平均定位精度分别为0.41 mm、0.6 mm、0.67 mm、0.886°和1.17°。研究结果验证了机器人辅助定位穿刺针的性能，所建立的动力学模型和控制方法对穿刺机器人的控制算法研究有一定的参考价值。

为提升围棋对弈与教学过程中的交互性，设计了一种用于围棋机器人的落子指引装置，包括视觉处理模块与运动控制模块。针对视觉处理模块，提出一种基于多尺度检测的标准棋盘图像提取方法，提高了棋盘图像提取的稳定性。对棋盘中的反光区域采用单独的棋子检测器进行检测，提高了不均匀光照区域棋子的检测效果。针对运动控制模块，利用高精度数字舵机和激光指引器构建运动执行机构，并采用伸缩关节模拟激光光路实现运动学建模。提出一种基于透视变换的误差补偿方法，实现关节变量的映射，并通过仿真计算完成运动末端位置补偿。最后，通过实验对视觉模块的准确性与运动控制模块误差补偿方法的有效性进行了验证。

地表形变引发的地质灾害屡见不鲜，尤其是在城市区域，其严重阻碍了城市化的可持续发展。为了评估城市地表形变引发地质灾害的风险，高时间空间分辨率的地表形变监测分析变得尤为重要。本文基于2019年1月至2021年1月的Sentinel-1A卫星影像，利用SBAS-InSAR以及PS-InSAR技术获取南昌市地表形变的时间序列，并结合小波周期分析和灰色关联度分析评估形变区域与气候环境的相关性。研究表明，南昌市的中心城区受到城市建设和黏土层厚度的影响，表现出大范围的沉降信号；东南部的农业生态地区由于地下水的补充而表现出抬升的信号。周期分析进一步表明南昌市地表形变皆受降水量变化的影响。本研究结合外部数据，从多个角度考察了地铁线路在变形幅度较大的地区发生沉降灾害的可能性，为防灾减灾提供参考。

针对目前船舶关键部件维修不合理导致的维修费用过高、使用率低的问题，提出基于延迟时间理论的船舶关键部件预防性维修策略。该策略以各部件的定期检测为基础，根据缺陷阶段和故障阶段的不同特点，将各部件维修分为检测维修和延迟维修，在延迟阶段引入机会维修思想，建立了船舶关键部件机会维修模型。根据部件检测维修记录和故障数据，运用极大似然估计法估计模型参数。以检测周期和延迟时间为优化变量，以最小费用率为优化目标，得到长期使用下的船舶关键部件机会维修策略。研究结果表明，与单纯的检测维修策略和传统的预防性维修方法相比，该策略能有效降低船舶维修费用，减少停机维修次数，提高船舶的使用效率，为船舶维修提供决策依据和参考。

提出了一种适用于三相有源电力滤波器的不对称拓扑，该拓扑结构将无源滤波器与低功率有源滤波器结合以降低电压型逆变器(Voltage Source Inverter,VSI) 的容量，减少系统损耗。该拓扑包含一个三相桥、两相双谐振LC无源滤波器和一相耦合电感。所设计的拓扑方案通过减少器件数量，探讨器件参数差异对有源滤波器(Active Power Filter, APF) 补偿效果的影响。并提出了一种基于虚拟电容电压的补偿控制策略，实现对系统的有效控制，仿真和实验表明本文所提出的拓扑和控制策略是可行的。该拓扑及其控制策略方案在减少器件数量的同时，也便于结合传统对称控制策略使用，易于工程实现。

研究轻型车辆碳排放测算方法，分析车辆碳排放与运行工况关系。基于车辆实际行驶污染物排放(Real Drive Emission, RDE)车载测试数据，以CO₂当量CO_2e代表碳排放，分析得出碳排放速率随车速、比功率(Vehicle Specific Power, VSP)增大而上升；运用BP (Back Propagation) 神经网络算法建立车辆碳排放与车速、加速度、比功率多参数间非线性关系测算模型，计算得出世界轻型车测试循环(World Light Vehicle Test Cycle，WLTC)、新欧洲行驶循环(New European Driving Cycle, NEDC)和中国轻型商用车行驶工况(China Light-duty Vehicle Test Cycle-commercial Car, CLTC-C)3种台架测试循环工况下的碳排放因子。比较发现3种台架测试循环工况下的碳排放因子均高于实际道路行驶碳排放因子，其中WLTC下碳排放因子最高，其次是NEDC，再是CLTC-C，原因是加速度越大、车速越高的测试工况导致碳排放增加。

为研究天然气掺氢后在家用燃气灶上的燃烧特性变化，将天然气掺氢燃烧技术应用于家用旋流式燃气灶上，进行数值模拟和热态实验。首先对详细燃烧机理GRI-Mech 3.0进行了简化，通过对比验证，简化机理与详细机理的计算误差小于1%。然后使用简化机理进行燃气灶的数值模拟，将数值模拟与热态实验计算结果进行对比分析，发现燃烧区域平均温度的最大误差不超过12%，证实了数值模拟的可行性。最后进行了天然气掺氢工况的数值模拟，结果表明家用燃气灶的一次空气系数随着掺氢体积分数的提高逐渐上升，对燃烧特性影响较大。同时，掺入体积分数15%的氢气后，CO排放的摩尔分数降低了约9%；燃烧区域平均温度基本保持稳定，证实了天然气掺氢技术的有效性。研究成果为天然气掺氢燃烧技术在燃气灶上的推广应用提供参考。

聚酰亚胺具有优异的力学性能及耐热性，一直是微电子产业的重要电介质材料之一。近年来，随着微电子行业的发展和5G通讯技术的兴起，从能耗要求到信号接收等方面都对降低聚酰亚胺的介电常数和介电损耗提出更高的要求。如何在保留聚酰亚胺优异性能的同时尽可能降低其介电常数与损耗是目前亟需解决的问题。本文综述了近年来多孔聚酰亚胺和聚合物填料、无机纳米填料复合改性聚酰亚胺等复合型低介电聚酰亚胺的研究及应用进展，探讨了如何在降低聚酰亚胺介电常数的同时保持其他性能，并对其发展进行了展望，为新型复合型低介电聚酰亚胺材料的设计与制备提供新思路。

运用3D皮肤模型法评价五味子油对H₂O₂诱导的HaCaT细胞氧化损伤的保护作用。利用水蒸气蒸馏法提取得到五味子油, 采用GC-MS分析其化学成分, 通过DPPH、ABTS自由基清除实验, 以及H₂O₂诱导HaCaT细胞损伤2D、3D皮肤模型评价五味子油的抗氧化作用。结果表明, 五味子油中主要化学成分包括依兰烯、β-喜马烯、L-α-蒎烯等37种化合物, 五味子油对DPPH、ABTS自由基具有良好的清除效果, 其清除率的IC₅₀分别为5.6 mg/mL、9.4 mg/mL; 五味子油能提高H₂O₂处理后的HaCaT细胞存活率, 增加3D皮肤模型的表皮层厚度, 降低白细胞介素-6 (Interleukin-6,IL-6)水平, 上调SOD酶和CAT酶活性。研究结果证实, 五味子油对H₂O₂诱导的HaCaT细胞氧化应激损伤模型具有保护作用, 可为五味子油皮肤抗衰老产品的研发奠定基础。