受昆虫复眼启发，为提高光学成像质量，如获得高分辨率图像或大视场图像，研究者提出了许多多孔径光学成像系统。光场采集数学模型是联系多孔径光学成像系统结构设计与应用的纽带，但光场采集数学模型较少被关注。本文系统梳理了典型多孔径光学成像系统（仿生复眼、光场相机、相机阵列），总结了不同结构下多孔径光学成像系统的一般性光场采集数学模型。列出的数学模型既可用于计算特定多孔径光学成像系统的关键指标，如视场大小和子图像重叠比等，也可作为数学工具，便于研究者完成对成像系统的定量设计与评估。

传统高性能计算系统提供了标准的预置环境来支持科学计算。然而，高性能计算的发展需要为越来越多应用提供支持，如人工智能、大数据等。标准的预设环境已无法满足这些多样化的要求。如果用户仍然在高性能计算系统上运行这些新兴应用程序，他们需要手动维护应用程序的特定依赖项（库、环境变量等），这增加了用户的开发和部署负担。此外，多用户模式也带来用户之间的隐私问题。像Docker和Singularity这样的容器可以封装作业的执行环境，但是在高度定制的高性能计算系统中，Docker和Singularity的跨环境应用部署是受限的。容器镜像的引入也给系统管理员增加了维护负担。针对上述问题，本文提出一种适用于高性能计算的自部署执行环境（SDEE）。SDEE结合了传统虚拟化和现代容器的优点，为用户提供了一个独立、可定制的环境（类似于虚拟机）。该用户是此环境中的根用户。用户开发和调试应用程序，并在此环境中部署其特殊的依赖项，然后可以通过传统高性能计算系统的作业管理系统，直接将作业加载到计算节点。作业及其依赖项将被自动分析、打包、部署和执行。该过程实现了透明、快速的作业部署，不仅减轻了用户负担，而且保护了用户隐私。实验表明，SDEE引入的开销可忽略不计，比Docker和Singularity都要低。

冗余策略经常被用于分布式存储系统，以保证数据的可靠性与可用性。纠删码是一种代表性的冗余策略，具有低存储开销优势，这种优势促进了它在分布式存储系统中的应用。在各种纠删码机制中，异或类纠删码凭借高计算效率变得越来越流行。采用异或类纠删码机制的存储系统，如果发生单节点故障，便会进行数据恢复，该过程需要从幸存节点中下载数据，然后恢复故障节点中的数据。然而，数据恢复过程中的数据传输通常需要相当长时间。目前研究主要集中在通过减少数据恢复过程所需数据量，减少数据传输所需时间，但存在复杂度高和局部最优解等问题。本文提出一种随机搜索恢复算法，SA-RSR，该算法能加速异或类纠删码单节点故障恢复。SA-RSR利用模拟退火技术寻找读取和传输最少数据量的最优恢复机制，且该搜索过程可在多项式时间内完成。最后，为验证该方法的有效性，使用多种异或类纠删码进行仿真验证，并在真实存储系统Ceph中验证。实验结果表明，与传统恢复方法相比，SA-RSR减少了30%的数据读取与传输量，提高了20.36%的数据恢复性能。

群成员可撤销的群签名中，验证者本地撤销机制似乎是一种更为灵活的选择，因为在签名验证过程中，仅需验证者获取最新的撤销信息，而不涉及签名者。与经典的数论型构造相对应，Langlois等人给出了后量子安全的首个格上验证者本地撤销群签名。然而，截至目前，所有格上验证者本地撤销群签名方案暂不满足后向无关联性，该特性可保障群成员被撤销前其对消息签名的匿名性和无关联性。本文给出了首个格上后向无关联性安全的验证者本地撤销群签名方案，从而解决了这一公开问题。新方案为群公钥和群成员签名密钥节省了O(log N)的比特大小，并且没有任何公钥加密。特别地，新方案在随机谕言机模型下是可证明安全的，其困难性可归约至两个经典格上难题假设，即小整数解难题和差错学习难题。

由于区块链技术的发展，许多传统应用程序得以改进。其中一项服务是不可否认性，在这种服务中，通信过程中的参与者不能否认他们的参与。由于不可否认协议的脆弱性，通信中的一方当事人往往可以规避不可否认规则，获取预期信息，从而损害另一方当事人利益，造成不良影响。本文利用概率模型检测技术对该协议的公平性保证进行定量研究。利用概率时间自动机对协议建模，并验证概率计算树逻辑中指定的属性，来衡量协议的公平性。此外，提出为协议相关参数选择合适值的建议，以获取一定程度的公平，从而回答了另一个问题：对于一定程度的公平性度量ε，如何指定协议参数以确保公平性？

本文聚焦固定翼无人机集群仿射编队跟踪控制问题，其中固定翼无人机被建模为具有非对称速度约束的独轮车。无人机集群控制目标是生成并跟踪一个由名义编队仿射变换得到的时变目标编队。针对这一目标，在领航跟随者编队控制框架下，提出一种基于应力矩阵的分布式编队控制策略，并从理论上证明，跟随者在跟踪不同飞行轨迹的同时，能够收敛到由领航者位置决定的期望位置，实现编队队形的仿射变换。进一步，为满足固定翼无人机飞行速度约束，提出一种基于饱和函数的控制策略。数值仿真结果证实，所提仿射编队控制策略能有效提高机动性。

本文展示了一种可潜在帮助单侧膝受伤患者正常行走的传感引导步态同步下肢外骨骼系统。外骨骼能够减轻人体体重对受伤膝下肢的负载，并维持与健康侧下肢行走步态摆动相同步。传感引导步态同步系统集成了人体传感网络，它能感知健康侧下肢的运动步态。基于测量的关节角度轨迹引导，安装电机的髋关节在行走中提起腿杆，并将膝受伤步态和健康步态以半周期延时进行同步。实验验证了下肢外骨骼的效果。本文比较了健康腿和膝受伤腿的测量关节角度轨迹、仿真的膝受力、人机交互力等方面，结果说明髋关节安装电机受控制的下肢外骨骼能够将受伤腿和体重支撑外骨骼的融合步态与健康腿步态进行同步。

由于多径效应的影响，甚高频雷达低角估计是雷达领域难题之一，尤其是在反射条件未知的复杂情况下，低角估计更难解决。针对这一问题，提出一种目标高度和多径衰减联合估计算法。该算法首先利用数据本身的特性估算反射系数幅度，当该幅度估计值很小时，认为没有反射信号，然后将反射系数的相位和直达信号与反射信号之间的相位差当作同一部分，即多径相位衰减，并对其进行搜索。推导了该算法的克拉美罗界。最后，计算机仿真和实测数据处理结果表明，该算法在复杂场景下具有良好估计性能，并且在仅有单次快拍的条件下仍能较好地工作。

提出一种新的基于计数器的华莱士树（CBW）8×8乘法器。乘法器的计数器使用基于传输门技术的新型混合全加器单元。所提全加器、基于传输门的与门和混合半加器生成M:3（4≤M≤7）数字计数器，能够节省至少50%的面积。通过90 nm技术仿真证明所提全加器和数字计数器在不同条件下均优于当前最先进设计。通过使用所提单元，CBW乘法器表现出高驱动、低功耗和高速性能。CBW乘法器在焊盘中的芯片面积为0.0147 mm2。后布局提取证明了实验的准确性。同时提出一种图像融合机制，其中MATLAB和HSPICE之间的直接接口用于在图像处理应用中评估所提CBW乘法器。峰值信噪比和结构相似性指数度量被用作图像质量参数，结果证实所提CBW乘法器可以替代文献中的设计。

针对全球城市化带来的挑战，南加州大学的David Bollier提出将信息技术应用于城市规划的新理念。IBM响应了这一理念，于2008年启动“智慧地球”（Smart Planet）计划。此后，智慧城市概念迅速被全球各大城市采用，逐渐演变为先进城市的战略选择。本文通过回顾智慧城市概念的提出和探讨智慧城市的本质，来研究智慧城市发展和演进的趋势。具体而言，我们调查了中国智慧城市发展的关键驱动力，总结了中国与其他国家智慧城市的主要差异，讨论了建设未来智慧城市的4大重要挑战。

提出一种应用于极化/方向图分集的新型宽带环形天线。该天线由8个环形排列的印刷偶极子天线组成，相邻偶极子臂交叠排列以实现容性加载。与传统环形阵列天线不同，本文首次提出相邻两个单元抽取式激励的馈电方式，并证明此方法可保持天线的宽带特性。在该环形天线的口径下，具有4个独立馈电端口，因此可通过适当的馈电网络实现极化/方向图分集特性。以该环形天线为例，设计了一个宽带双极化环形天线。为在Z方向上实现两个具有最大辐射的正交线极化，周期性地提取两个相邻单元，并通过一个端口馈电。考虑阻抗和相位匹配，差分馈电网络和集成巴伦被设计为实现定向辐射模式。由于所提天线是空心的，它可以作为多频带共用孔径天线单元应用。仿真和测试结果表明该天线的两个正交极化同时具有电压驻波比小于2的50.5%（1.04–1.82 GHz）工作带宽，端口间隔离度小于23 dB。测试的实际增益范围是6.1–8.1 dBi，并且在整个频带内具有稳定的定向辐射波束。

本评论回顾1998年提出的“一次性学习”（once learning，OLM）机制，和随后出现的用于图像分类的“一瞥学习”（one-shot learning）以及用于目标检测的“你仅看一次”（you only look once，YOLO）。基于目前人工智能（AI）研究现状，提出将其划分为以下子学科：人工类人智能、人工机器智能、人工仿生智能和人工量子智能。这些被认为是AI研发的主要方向，并按以下分类标准区分：（1）以类人、机器、仿生或量子计算为本的AI研发;（2）升维或降维的信息输入;（3）小样本或大数据知识学习。