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　　供應鏈是由諸多上下游企業(yè)因利益攸關而構建。供應鏈的形成和運行具有買方驅動、自發(fā)構建、協同作業(yè)、持續(xù)改進等特點。現如今競爭已從企業(yè)之間延伸到企業(yè)的供應鏈之間，主要體現在三個維度，一是供應鏈運行效率高低；二是供應鏈的持續(xù)優(yōu)化能力；三是對數據資源的匯聚和利用能力。打造一個服務于采購招標和供應鏈管理的信息化、數字化系統，其本質是探討數字化如何賦能供應鏈管理。深入研究用戶的業(yè)務場景，對底層架構、技術路徑、產品形態(tài)以及運行方式進行高度統籌的“頂層設計”。數字化賦能必須聚焦供應鏈伙伴企業(yè)的協同作業(yè)，以及可持續(xù)發(fā)展所依賴的資源，包括供應商資源和數據資源的匯聚和利用。 　

在工業(yè)物聯網（IIoT）中，工業(yè)機器人和員工在制造過程中扮演著非常重要的角色。一個安全、高效的工業(yè)機器人和員工認證方案一直是研究熱點，并面臨諸多挑戰(zhàn)。例如，工業(yè)機器人和員工在身份驗證階段容易受到模擬和去同步攻擊。同時，控制中心很難找到不受控制的工業(yè)機器人。針對上述情況，提出了一種支持工業(yè)物聯網故障檢測的混合互認證方案。分別為員工和工業(yè)機器人（IR）設計了基于橢圓曲線加密（ECC）的認證和基于物理不可克隆函數（PUF）的認證。使用了基于閾值的故障檢測，添加了禁用表以防止無授權員工訪問監(jiān)控和數據采集中心（SCDAC）。最后，分析論證了該方案的可行性和高效性。

計算機程序基因技術是在惡意程序不斷演化與檢測識別技術的對抗博弈中發(fā)展起來的，傳統的惡意程序檢測技術已難以應對惡意程序的快速動態(tài)增長趨勢，計算機程序基因技術開啟了惡意程序檢測分析的一個新的思路，從匯編指令層中萃取出計算機程序的真實行為意圖，從而對程序進行分析和識別。根據給出的計算機程序基因的定義以及提取方法，可以找出計算機程序最本原的特征，有效提高新型的或變種的惡意程序的分析和檢測效率。

軟件質量檢測常用的方法是軟件測試，符號執(zhí)行作為主流的測試技術已被廣泛應用于學術界與工業(yè)界中。但是隨著程序規(guī)模的增大和函數調用的增加，因某些路徑約束條件的特殊性，而難以生成正確的測試用例，從而導致符號執(zhí)行不能對所有路徑做到全覆蓋。為了提高符號執(zhí)行在特殊約束條件對路徑的覆蓋率等問題，本文提出了基于參數約束的符號執(zhí)行優(yōu)化算法。首先，該算法通過搜索收集程序代碼中函數的特殊參數，然后利用這些特殊參數作為約束條件，最后將約束條件添加到路徑的約束集中。該算法使符號執(zhí)行生成的測試用例更加精確，從而實現覆蓋特殊約束條件下的路徑分支，以提高符號執(zhí)行的精確性和路徑覆蓋率。在開源符號執(zhí)行平臺CREST中實驗并驗證上述優(yōu)化算法，驗證及測試結果表明本文提出的算法能夠提高符號執(zhí)行在特殊約束條件下對路徑的覆蓋率。

　　工業(yè)互聯網安全問題日益突出，對工業(yè)互聯網安全漏洞知識庫的深入研究是解決問題的關鍵。為解決漏洞數據利用價值低、關聯分析手段欠缺、可視化程度不足等問題，以工業(yè)互聯網安全漏洞庫為基礎，提出了構建工業(yè)互聯網安全漏洞知識圖譜的方法，通過原始數據信息提取、關聯關系分析、數據存儲等手段，將知識圖譜導入到Neo4j圖數據庫，以實現高效存儲、查詢。從時間維度、空間維度、關聯關系維度進行知識圖譜的分析，將查詢結果進行了可視化展現。結果表明：提出的方法可以有效、直觀地展現工業(yè)互聯網安全漏洞數據的自身屬性與關聯關系，實現漏洞數據內在價值的深度挖掘。

針對CPABE方案在解密階段中存在訪問策略可能泄露隱私的問題，提出了一種改進的群簽名策略隱藏方案。首先，通過權重門限訪問結構構建屬性集合，在安全模型中對屬性集合分割確定挑戰(zhàn)者和敵對手的屬性集合。然后，應用群簽名方法實現訪問策略的隱藏。最后，構建改進的策略隱藏方案的算法，對方案的安全性進行證明。通過對比分析，證明了提出的改進群簽名策略隱藏方案在保護用戶隱私的同時，適用范圍更廣泛。

針對電網企業(yè)在內網環(huán)境下應用系統訪問出現安全問題，結合傳統訪問控制機制，提出了一種基于軟件定義邊界（Software Defined Perimeter，SDP）的用戶多維度數據身份驗證模型。首先分析了當前電網企業(yè)應用系統中訪問控制模型存在的不足，然后對現有的模型引入信任的屬性，依照最小化授權方式，建立每個人與公司業(yè)務系統的對應關系，創(chuàng)建千人千面的安全軟邊界網關。實際應用和理論分析表明，該模型可以實現用戶只能看到被授權訪問的應用，建立強信任、強可控、強防護的新安全架構，有效保護電網企業(yè)的各類應用系統。

介紹了電力物聯網在配電網的應用場景，總結了我國電力物聯網信息安全防護的發(fā)展歷程，分析了當前電力物聯網信息安全應用中存在的主要問題和解決電力物聯網信息安全的關鍵技術，最后提出了電力物聯網終端本體的信息安全防護的四道防線模型和實踐。

以氣體流動控制方程為基礎，基于湍流大渦算法研究國防工程不同出口類型防火分區(qū)不同位置著火點發(fā)生火災時煙氣擴散規(guī)律，分析走廊煙氣特征參數分布和人員逃生時的火災危險性。研究表明：對于雙向型出口，走廊煙氣和空氣分布有明顯熱分層現象，走廊能見度最好、溫度最低；單向型出口溫度沿走廊呈衰減趨勢，在著火房間處走廊溫度較高；CO2濃度在各種出口類型下均能滿足人員逃生要求；全封閉型分區(qū)能見度低，火場溫度高，火災危險性最大。

利用計算機視覺對環(huán)境進行建模是機器人環(huán)境感知相關研究的一項重要工作。提出了一種基于雙目SLAM的建模方法。該方法的主要思想是利用雙目SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同步定位與地圖構建）技術獲取相機位姿，并利用雙目相機直接獲取場景的深度圖，然后將二者融合成場景的點云地圖。由于雙目相機直接獲取的深度圖像誤差點較多，因此提出了一種基于視線約束的點云濾波方法，來消除場景點云中的誤差點。經過實驗驗證了建模的效果，以及視線約束點云濾波的有效性。

針對目前傳統人臉表情識別算法存在特征提取復雜、表情識別率低等問題，提出一種基于混合注意力機制的ResNet人臉表情識別方法。該方法把通道注意力模塊和空間注意力模塊組成混合注意力模塊，將混合注意力模塊嵌入ResNet殘差學習分支中。針對CK+人臉表情數據集過小問題，采用數據增強策略擴充數據集。實驗結果表明，改進后的ResNet在CK+數據集上表情識別準確率為97.04%，有效提高了表情識別準確率。

基于方面的情感分析（AspectBased Sentiment Analysis）通常使用長短期記憶網絡和注意力機制方法，這兩種模型結構復雜，運行時間長。現有的卷積神經網絡結構簡單，具有代表性的是GCAE（Gated Convolutional Networks with Aspect Embedding）模型。但其由于未充分地利用詞語的順序信息，不能準確快速地關注到關鍵詞。因此提出了一種融合位置信息的卷積門控網絡方法。采用SemEval數據集進行實驗，并與采用GCAE模型的實驗結果進行對比，結果表明，所提模型迭代一次約用時5.96 s，優(yōu)于長短期記憶模型的81 s。該模型對句子中有多個方面的情感極性判斷準確度為55.00%，高于GCAE模型的53.00%。該研究對于提高基于方面的情感分析的迭代時間和準確度有一定的參考意義。

結合深度信息以及RGB視頻序列中豐富的紋理信息，提出了一種基于DenseNet和深度運動圖像的人體行為識別算法。該算法基于DenseNet網絡結構，首先獲取彩色紋理信息和光流信息，然后從同步的深度視頻序列獲取深度信息，以增強特征互補性；再將空間流、時間流和深度流三種特征信息分別作為網絡的輸入；最后通過LSTMs進行特征融合和行為分類。實驗結果表明，在公開的動作識別庫UTDMHAD數據集上，該算法識別準確率為 92.11%，與該領域中的同類算法相比表現優(yōu)異。

近年來，網絡空間對抗形勢日趨嚴峻，網絡攻擊技術更是日益復雜。但對網絡攻擊技術的測試不能在現實的網絡環(huán)境中進行，對此，網絡靶場技術成為近年來關注的一個熱點。為在網絡靶場中高逼真地模擬現實網絡，大規(guī)模用戶行為仿真技術至關重要。研究了如何在有限的資源條件下，通過虛擬化容器技術，實現大規(guī)模的用戶行為仿真，并實現其部署和調度問題。

低壓電力線信道中普遍存在較大的脈沖噪聲，這對OFDM電力線通信系統的自動增益控制（AGC）帶來了極大的挑戰(zhàn)。在分析電力線通信系統架構及脈沖噪聲特點的基礎上，提出了一種抗脈沖噪聲能力強的自動增益控制新方法。該方法通過在自動增益控制中嵌入脈沖檢測電路，在檢測到脈沖噪聲或系統幀同步時，停止增益調整，可有效防止脈沖噪聲引起AGC誤動作，降低接收過程中脈沖噪聲對AGC的干擾。仿真結果表明，所提出的自動增益控制方法能有效提高電力線通信接收機的性能。

光網絡設備（Optical Network Terminal,ONT）是XPON網絡接入方案中的產品，是一種應用在用戶端的光網絡終端，有GPON和EPON。介紹以PON ONU SOC為主控芯片的16線POTS ONT的硬件設計及遇到的問題以及如何解決這些問題。此設計是一款基于GPON（ITU-T G.984）標準并支持以太網和語音接口的ONT，適用于北美市場，滿足NEBS1標準。本設計的特點是有16線的語音用戶接口和1個GE的接口，上聯是GPON，支持Dying Gasp且功耗低。

針對傳統的有軌電車能耗分析方法缺少對異常數據的判斷分析，難以有效發(fā)現能耗數據特點以及各數據之間潛在關系等問題，提出結合控制圖與灰關聯分析法的有軌電車能耗分析集成方法。利用控制圖對能耗數據波動情況進行分析，并結合灰關聯數據分析算法對影響能耗數據因素進行分析，通過利用已開通運營的廣州有軌電車能耗數據進行仿真實驗，實驗結果表明有軌電車能耗分析法能夠更好地對各項能耗數據波動情況進行監(jiān)測，實現對能耗異常數據識別、找出影響能耗的相關因素，為有軌電車系統節(jié)能提供輔助決策，可為已運營的有軌電車系統能耗數據分析提供一定參考。

在當代許多電子信息系統中，信號源的性能參數往往對系統的功能起著決定性作用。采用直接數字頻率合成技術（Direct Digital Synthesize，DDS），基于現場可編程門陣列（FieldProgrammable Gate Array，FPGA）設計了能同時輸出4路信號的高精度信號發(fā)生器。同時依靠串口通信的方式，通過PC端的控制界面實時調節(jié)系統輸出信號的頻率、相位和死區(qū)時間。

對從實驗中采集到的剩余油圖像進行分析研究，可以為油藏后期開采提供理論依據。通過收集確定類型的剩余油特征數據作為樣本集向量空間，對待分類剩余油特征數據進行歸一化處理，之后求取歐氏距離。使用KNN（K近鄰）分類方法近鄰投票確定剩余油類別，可以較為快速準確地得到分類結果。

針對云計算中心運維數據分散、可視化程度低等問題，提出了建設基于InfluxDB和Grafana的云計算中心運維指標可視化平臺。該平臺從多個維度對運維數據進行展示，使用戶能夠全面了解云計算中心運行情況，提高運維管理工作的效率。