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為了深入分析區塊鏈技術與應用發展態勢，研判中國區塊鏈技術發展現狀與問題，選擇中美對比研究視角展開研究。研究認為，美國在區塊鏈技術和應用方面的探索位居世界前列，疫情下中美在基于區塊鏈技術的跨境支付、供應鏈管理等領域的推廣應用將顯得十分關鍵。建議我國應抓住區塊鏈發展機遇，推動基礎技術研發與應用布局，完善區塊鏈生態建設；建立區塊鏈敏捷治理體系，制定和推廣區塊鏈風險評估框架，設立區塊鏈登記平臺；加快區塊鏈人才聯合培養，創新區塊鏈人才制度，擴大涉及區塊鏈的技術移民試點范圍。

在銀行業區塊鏈的熱潮中，選取區塊鏈在貿易金融領域的經典應用，詳細分析了區塊鏈創新的業務場景、技術架構、運維難題、業務標準等區塊鏈應用中的常見問題。同時闡明了區塊鏈在金融行業的獨特技術優勢，以及融合產業、金融、監管以后的應用前景。

針對目前中國福利彩票系統存在的數據安全程度有限、公開透明力度不足問題，結合實際情況，采用哈希函數和聯盟鏈技術，對傳統彩票系統中數據傳輸記錄、開獎號碼產生方面進行了改進，設計了一種具有可實踐性的彩票系統。該系統具有的優點：分布式存儲保障數據安全；節點權限的層次化降低了聯盟鏈中心化程度，維護購買者隱私；全體購買者均可參與數據監督，對開獎號碼隨機性進行驗證。

知識產權保護存在確權認證周期長、證明權利歸屬難、維權保護舉證難、知識共享效率低、交易及賠償價值評估難、保護監管手段少等問題。從知識產權保護問題出發，對現有區塊鏈技術進行改造，依據特有的自組織區塊鏈技術、憑證攜數據技術、跨組織身份信任技術和端到端協同交換技術構建知識產權保護服務體系，從根本上解決了產權全生命周期痕跡數據缺失，產權產生、交易和使用環節證據鏈條斷裂，產權管理系統和其他信息系統存在條塊分割，產權監管的事前預防、事中監控、事后追責缺乏技術支撐等技術難題。

隨著我國信息化和工業化融合不斷深入，工業控制系統的網絡安全就顯得尤為重要。從主動防御現狀、系統架構、實現方法等角度出發，介紹了針對工業控制系統設計的蜜網系統，并對其網絡架構和關鍵技術進行了深入的分析，提出了適合在工控系統中使用的蜜網系統設計方案。通過設計符合工控行業實際情況的蜜網架構，在蜜網中部署傳統蜜罐、PLC蜜罐、真實PLC設備以及通過高仿真等關鍵技術做到攻擊誘捕，改變網絡攻防博弈不對稱局面，使企業運維人員面對威脅早發現早預防。

為解決大數據驅動下的滿語數據平臺的安全問題，利用現行的各種安全防范技術，針對滿語平臺本身的特征，為其搭建平臺安全防范模型。綜合分析平臺的搭建框架，從物理層、數據采集和匯聚層、數據平臺建設層、安全服務分析層以及終端層，為數據平臺的安全防護提供全面綜合的防范體系框架與技術指導。其中重點論述了安全服務分析層，內容涵蓋日志分析、平臺管理和滲透測試。平臺安全防范技術方面則綜合了平臺防護、檢測和恢復三大類手段。實際應用表明，該模型具有一定的安全防范作用，可有效為平臺安全的防范工作提供思路和幫助。

語音偽裝是指以隱藏說話人身份為目的對說話人的個性特征進行的改變。近年來，隨著智能語音交互技術和聲紋認證產品的快速發展，語音偽裝被應用到語音產品隱私保護中，但是也被不法分子用以實施違法犯罪行為。因此，語音偽裝成為目前語音處理和信息安全領域非常有實用意義的研究問題。在簡要介紹語音偽裝的典型模型和方法的基礎上，梳理了語音偽裝威脅量化評估方案，總結了近幾年偽裝語音的防御對策，分析了目前防御對策中存在的問題及技術難點，并對語音偽裝的未來研究發展方向進行了展望。

在創建草圖時，設計師經常使用多個過度繪制的筆畫來描述預期的曲線。對于這樣的草圖，觀察者們很容易將這些筆畫判別為是同一個筆畫類型。為了將過度繪制的筆畫修整為單一筆畫，提出了一種基于幾何變換的草圖重疊筆畫的判定和擬合方法。該方法首先找到輸入的筆畫中最長的一條，并將該筆畫經過折點化處理后得到一個逼近該筆畫的折點序列。將折點化的線段經過變換后得到一個變換矩陣，通過這個矩陣來判斷哪些屬于過度繪制筆畫，再將聚類后筆畫進行擬合從而修整為單一筆畫，這樣既能提高運算速度又達到了設計師的意圖草圖。

動態目標檢測是獲取視頻中信息的關鍵步驟。ViBe算法廣泛運用于視頻序列中動態目標檢測，但傳統ViBe算法存在鬼影和陰影現象，均會對目標檢測的準確性產生影響。融合均值背景建模算法對傳統ViBe算法做出改進，并在此基礎上融合閾值自適應混合色度空間陰影消除算法，提出了一種更有效的動態目標檢測算法。實驗結果表明，該算法不僅可以準確地提取出運動目標，而且可以有效地消除陰影。

測振儀中使用的數字加速度傳感器信號存在自身噪聲和環境噪聲,采用MATLAB仿真工具對加速度傳感器信號進行頻譜分析，識別干擾信號。干擾信號影響加速度傳感器輸出的準確性和穩定性，針對噪聲干擾分別采用IIR低通數字濾波器設計和MATLAB工具箱Fdatool進行陷波數字濾波器設計得到濾波器數字模型。在對單個濾波器效果進行仿真驗證之后，再對它們實施級聯設計，從而獲得雙重的濾波效果。對經級聯濾波處理后的加速度傳感器數據進行仿真分析，結果表明所設計的級聯濾波器實現了低通濾波和陷波濾波的雙重目的，且不會對有用信號造成影響，有效提高了系統的抗干擾能力。

魚類分類識別在漁業資源研究、魚類知識的科學推廣、水產養殖加工、稀有物種保護等領域具有廣泛的應用前景。針對大菱鲆、黃鰭鯛、金錢魚、鯔魚這四種魚類，利用PyTorch框架為基礎，通過ResNet50網絡模型，用不同的算法對其進行分類識別，不斷對模型進行優化，對四種魚類訓練學習，通過測試其準確率達到96%以上。同時用PyQt5開發了GUI可視化界面，通過界面圖片的選擇和預測功能按鈕的操作，測試結果實際類別與預測類別一致，用DSOD框架做了水下目標實時跟蹤檢測，提高了對小目標的檢測率，同時保持了模型的檢測速度，檢測結果達到期望。

針對燃煤電廠濕式石灰石-石膏濕法煙氣脫硫(WFGD)過程中漿液pH值測量時間長，不利于WFGD作業的問題，建立高精度的漿液pH值模型。基于深度學習的框架，利用長短期記憶神經網絡(LSTM）算法對時間序列處理上的優越性進行建模，該模型具有良好的精確度和泛化能力。將燃煤機組實際運行數據中與漿液pH值變化相關的變量作為模型的輔助變量，建立基于LSTM神經網絡的漿液pH值預測模型。對模型進行仿真驗證，并分別與BP神經網絡模型和最小二乘支持向量機(LSSVM)模型比較，結果表明LSTM神經網絡模型的預測精度最高，驗證了LSTM神經網絡在工業建模中的優良性能。

當前眾多傳感器、設備終端、儀器儀表需要具備超低功耗特性，同時又需要連入Modbus工業現場總線，而傳統的Modbus通信機制無法適應低功耗模式，導致超低功耗特性器件在工業應用中的局限性。為解決此問題，提出了一種可用于Modbus總線協議的超低功耗信息處理機制。通過對傳統Modbus協議和常用設備的低功耗處理機制分析，重新搭建了Modbus協議信息處理機制，在通信處理過程中對寄存器進行顯式和隱式抽象，將寄存器操作與儀器功能動作緊密聯系起來，提高任務執行效率和儀器整體的實時性。搭建Modbus主機到低功耗傳感器的測試系統，結果表明，該Modbus協議處理機制可以在傳感器保持超低功耗特性運行的同時，實現與主機穩定可靠的通信。

主要研究了城市軌道交通領域中ACLC系統的信息安全。通過分析防護現狀以及存在的安全隱患，結合信息安全相關政策，提出了一種基于安全管理中心的ACLC系統信息安全防護方案，并首次應用于軌道交通ACLC專業。該方案能夠有效保護ACLC系統不受外部或內部的入侵和攻擊，確保城市軌道交通的安全穩定運行。