为解决深度学习在图像水印算法中计算量大且模型冗余的问题，提高图像水印算法在抵抗噪声、旋转和剪裁等攻击时的鲁棒性，提出基于快速神经网络架构搜索（neural architecture search，NAS）的鲁棒图像水印网络算法。通过多项式分布学习快速神经网络架构搜索算法，在预设的搜索空间中搜索最优网络结构，进行图像水印的高效嵌入与鲁棒提取。首先，将子网络中线性连接的全卷积层设置为独立的神经单元结构，并参数化表示结构单元内节点的连接，预先设定结构单元内每个神经元操作的搜索空间；其次，在完成一个批次的数据集训练后，依据神经元操作中的被采样次数和平均损失函数值动态更新概率；最后，重新训练搜索完成的网络。水印网络模型的参数量较原始网络模型缩减了92%以上，大大缩短了模型训练时间。由于搜索得到的网络结构更为紧凑，本文算法具有较高的时间性能和较好的实验效果，在隐藏图像时，对空域信息的依赖比原始网络更少。对改进前后的2个网络进行了大量鲁棒性实验，对比发现，本文算法在CIFAR-10数据集上对抵抗椒盐噪声和旋转、移除像素行（列）等攻击优势显著；在ImageNet数据集上对抵抗椒盐高斯噪声、旋转、中值滤波、高斯滤波、JPEG压缩、裁剪等攻击优势显著，特别是对随机移除行（列）和椒盐噪声有较强的鲁棒性。

单幅图像雨雾去除是计算机视觉研究的热点之一，现有的去雨方法往往需根据雨的特性恢复图像，忽视了场景中的雾以及场景深处雨累积的影响。提出了一种新型单幅图像去雨雾方法，设计了一种基于先验知识的三阶段单幅图像去雨雾框架。首先，将深度图作为图像透射率的引导，利用暗通道先验知识对输入图像的低频部分去雾，然后，采用残差网络学习高频雨痕特征，最后，引入条件生成对抗网络（conditional generative adversarial network，cGAN），对图像局部细节进行精细化修复，cGAN对图像的空间信息和纹理细节更为敏感，能有效恢复去雨雾过程中丢失或未能填补的细节。分别用高质量的合成雨雾数据集和真实数据集进行实验测试，结果表明，本文方法在峰值信噪比和结构相似度上均较基准方法优，能将雾浓度各异和雨分布变化情况下的图像恢复至细节丰富的干净场景图。

景深视频因高清、美观广受大众喜爱。然而，要从海量视频中检出此类视频十分困难。已有较多研究基于景深图像成像原理，开展景深像素分割算法研究，但难以直接应用于实际视频分类场景。本文针对景深视频类型，设计了可预测视频类型的深度网络。根据景深成像原理，各语义物体之间相对相机的景深深度存在一定的逻辑关系。为此提出以图像深度为指导，利用深度预测模块预测图像的景深深度信息，将其合并后输入至分类网络进行训练检测，以降低景深视频误检率，提升网络模型的性能。此外，针对现实需求中该领域有标数据较少，而不同数据集分布会降低性能的问题，设计了迭代式景深视频数据集收集方法，以较低的劳动成本快速收集所需要的视频数据，具有一定的实际应用价值。本文算法在快手线上的景深视频数据集中识别准确率达85.7%。

运用代数学与模糊集的基本原理和运算方法深入研究有界Heyting代数的扩张模糊LI-理想理论。在有界Heyting代数H,≤,→,0,1中，引入了模糊LI-理想f关于H上的模糊子集κ的扩张模糊LI-理想和不变模糊LI-理想概念，给出了扩张模糊LI-理想和不变模糊LI-理想的若干重要性质和等价刻画；讨论了扩张模糊LI-理想与生成模糊LI-理想之间的关系；考查了扩张模糊LI-理想在构造格结构研究中的应用，证明了有界Heyting代数H,≤,→,0,1的模糊LI-理想全体之集FLIH的三类子集在模糊集合包含序?下均构成完备Heyting代数。

研究了在R3有界区域内多孔介质中的Darcy流体方程组解的结构稳定性，给出了温度T的Robin边界条件。借助一些有用的先验界，证明了解对Robin边界系数k?的连续依赖性和收敛性的结果。

在毕达哥拉斯犹豫模糊数的距离基础上，定义毕达哥拉斯犹豫模糊集（Pythagorean hesitant fussy set，PHFS）的加权距离测度和有序加权距离测度，在兼顾属性权重和位置权重的基础上，提出广义PHFS混合加权距离测度（D_GPHFHWA），并研究其性质和特殊形式。针对属性值为毕达哥拉斯犹豫模糊数且属性权重未知的多属性决策问题，利用毕达哥拉斯犹豫模糊指数熵确定属性权重，并结合逼近理想解排序法（technique for order preference by similarity to an ideal solution，TOPSIS）思想，提出基于D_GPHFHWA测度的决策方法。最后，通过实例验证所提方法是有效、合理的。

近年来，随着我国家政服务业的快速发展，如何对家政服务人员与雇主进行合理有效的匹配是一类值得研究的现实问题。提出了一种考虑服务技能约束的家政服务人员与雇主双边稳定匹配方法。首先，对家政服务人员和雇主的双边匹配问题进行数学描述，并给出技能约束稳定匹配的定义。然后，给出家政服务人员和雇主满意度的计算方法，在此基础上，构建考虑服务技能约束的双边稳定匹配优化模型，并证明所建模型的合理性。进一步采用ε-约束算法获得双方的帕累托最优稳定匹配方案。最后，通过算例说明方法的可行性和实用性。

随着电力计量业务的不断扩展，迫切需要由业务信息、技术知识、行业标准及其内在联系所组成的电力计量知识图谱，为电网的决策和发展提供更为全面有效的支持。命名实体识别是构建知识图谱的基础。针对电力计量领域需要，结合中文分词技术特点，基于联合学习思想，提出了一种基于联合学习的中文电力计量命名实体识别技术。该技术联合CNN-BLSTM-CRF模型与整合词典知识的分词模型，使其共享实体类别和置信度；同时将2个模型的先后计算顺序改为并行计算，减少了识别误差累积。结果表明，在不需要人工构建特征的情况下，方法的正确率、召回率、F值等均显著优于以往方法。

在芯片项目中，回归测试是一项重复进行的工作，需耗费大量资源，用例集的反复执行可确保设计的正确性，但会产生较大的测试运行代价。将遗传算法的特点与局部搜索策略的优点有机结合，对约简问题进行数学建模，设计了Memetic算法，对其中的全局策略和各算子、局部策略进行了改进，以功能覆盖率为衡量标准，在完全覆盖的情况下，Memetic算法较标准遗传算法的收敛速度更快，用例集更精简，并较大程度地降低了回归测试的运行代价。

岩石中的自然热释光强度是辐射诱发的热释光生长与衰退共同作用的结果。热释光的衰退包括热衰退和异常衰退两部分，其中，热衰退与温度有关。在岩石从地下向地表剥露过程中，随温度的降低热衰退减小，从而使岩石中的自然热释光强度增强，利用此现象可从热释光中得到岩石的冷却历史。钾长石热释光的封闭温度为40 ℃~80 ℃，低于其他低温热年代学方法的封闭温度，因此钾长石热释光热年代学方法能约束浅地表的剥露。同时，由于该方法具有更短的时间尺度和更高的精度，可精确描述剥露速率随时间的变化关系，因此可更好地揭示构造、侵蚀、气候三者间的关系，尤其是揭示第四纪以来这三者间的关系。最后，介绍了钾长石热释光热年代学在东喜马拉雅构造结以北中的应用，证实100 ka以来东构造结以北存在快速剥露，其可能是构造结向北扩张的结果。

人、车、路、环境和交通管理构成了道路交通系统，造成道路交通事故的原因是综合、复杂的。正确快速地分析事故成因，有助于提升交通管理水平，减少交通事故的发生。近年来，关联规则模型及其扩展在事故多发点成因分析中备受关注。针对关联规则分析中传统的兴趣度度量方法和Apriori算法的局限，考虑小概率因子对交通事故的影响，提出了改进的交通事故多发点成因分析方法，明确评价因素和结果之间的关联程度，提高挖掘效率。基于浙江省某市交通事故数据，结合人、车、环境与时空因素对方法进行了验证，并对方法的分析效率和结果的有效性进行了讨论。

新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情全球暴发，严重危害人们身体健康，阻碍经济快速发展。基于地理学视角对重点地域时空传播模式进行解析，有助于疫情防治。鉴于此，以浙江省为研究区，借助多源时空数据，综合运用文本分析、数理统计、空间回归分析等方法，解析确诊病例的社会人口学特征与疫情的时空演化过程，进而分析其影响因素。结果表明：（1）确诊病例年龄分布跨度较大，呈“中段大，两端小”的正态分布格局。（2）在时间上，疫情发展演化可分为初发期、暴发突增期、稳步下降期、内部稳定期、境外输入期5个时期；新增确诊病例通报时间与发病时间间隔集中于0~6 d，外地病例通报时间与发病时间间隔长于本地病例，且外地病例多发病于离开原住地当天；日发病人数性别构成比无明显差异，年龄构成比具有阶段性特征。（3）在空间上，确诊病例呈“东南-西北”走向，演变趋势呈“单一散发”向“多地群发”再至“重点输入”演变，具有“高-高”“高-低”集聚特征；确诊病例路径迁移呈现明显的核心-边缘结构，迁出地以武汉市为核心的首位流显著。（4）老龄人口比、人均GDP、第三产业占比、规模以上工业企业数、与武汉市的空间距离是影响疫情分布的主导因素。最后，提出了针对性的防控建议，指出了研究中的不足与未来努力的方向。

山岳型景区一直是热门旅游目的地之一，关于山岳型景区景观审美的研究目前尚较少见。以太白山为例，从游记文本中提取评判词表，运用美景度评价（SBE）法和语义差别（SD）法分别得到风景照片的美景度值和景观要素测量值，结合因子分析法、多元线性回归法和词频分析法，自下而上构建山岳型景区景观审美语义计算式。研究发现，山岳型景区景观审美由激励性、和谐性、多样性和神秘性4个维度组成，且以激励性、和谐性为主导，反映的是对山岳型景区景观“刚柔疏密共存”的审美要求，其中，“势”之美最为重要，“色”之美多角度影响审美。通过选取合适的观景台位置、植被和建筑材料，提升山岳型景区的旅游体验。

自2008年以来我国大陆地区入境旅游危机不断，影响路径众说纷纭且缺乏系统的解释框架。以2000年—2018年28个国家或地区入境我国大陆地区客流量为依据，从国内、周边国家（洲内）和洲际三圈市场以及客源地、目的地和旅游通道三断面的博弈关系出发，分析各客源市场入境我国大陆地区客流量的变化情况，并建立了突发危机事件影响下入境旅游衰退的归因模型。结果发现：2009年爆发的全球金融危机和随后出现的欧洲债务危机，是影响三圈市场入境客流量减少的客源地断面经济因素；2008年的汶川地震和2012年—2015年大范围雾霾污染，是影响洲内、洲际市场入境客流量下降的目的地断面安全因素；2012年—2015年钓鱼岛问题和2017年萨德事件，分别导致洲内市场日本、韩国入境客流量减少，属于旅游通道断面政治因素。2008年—2018年，我国大陆地区入境旅游的“两降两升”危机周期，是受客源地、目的地和旅游通道三断面多起危机事件影响所致，并非单纯由景区门票上涨、旅游签证不便及服务质量不佳造成。本研究为突发危机事件的国际旅游研究提供了新的借鉴，对加强危机事件的预警和入境旅游市场拓展具有重要启示。