针对GNSS坐标时间序列噪声性质的复杂性及其对测站速率估计的不利影响，基于香港地区15个GNSS站欧亚框架下2014—2024年的坐标时间序列产品，采用极大似然估计法(maximum likelyhood estimation, MLE)分析了不同长度时间序列的噪声特性，进而修正当地的速度场。结果表明，随着时间序列长度的增大，香港地区绝大部分测站的最优噪声模型表现为白噪声+幂律噪声(WN+PL),同时测站速率的准确度得到有效提高；不同噪声模型引起的测站速率差异在E、N、U方向上分别可达0.32、0.56、2.11 mm·a-1,速率不确定度相比于WN提高2～9倍；香港地区水平运动的平均速率为6.603 mm·a-1,运动方向为21°34′15″SEE,香港大部分区域的平均抬升速率为0.196 mm·a-1,西南部分最大沉降速率达到3.361 mm·a-1。
提出一种新型双时特征融合的目标跟踪算法XT-SORT,旨在解决遮挡、远距离检测及复杂场景下的跟踪挑战。该方法在YOLOv10架构中引入多尺度特征提取全局空间注意力机制模块，有效提升小目标和远距离目标的检测精度，同时引入双时特征融合模块，以增强目标重识别能力，提高遮挡和快速运动情况下的跟踪表现。实验结果表明，XT-SORT在MOT17中MOTA指标可达到77.8,特别是在遮挡、远距离目标检测和多目标场景中表现突出，为复杂环境下的目标跟踪提供了高效、精准的解决方案。
生鲜农产品供应链溯源场景中数据查询效率与真实性保障难以协同优化的问题，极大影响了各类溯源系统在产业链中的推广应用。针对以上问题的多种解决方案中，基于Hyperledger Fabric框架的可信溯源系统是其中各项指标表现较为优异的一种。该系统集成了MongoDB数据库与SHA-256算法，构建包含可信查询中间层(TrustQL)的系统架构；采用事务数据转存机制将链上数据按集合结构迁移至MongoDB,优化存储模式并利用交易键值替代ObjectID字段，极大降低内存占用；同时创新性地实施分集合哈希校验机制，通过对比待查数据集哈希与链上存储哈希值实现快速验证。实验表明，相较于传统链码查询，该系统在批量数据检索场景下响应时间缩短65%,数据处理能力提升3.2倍，验证了这套溯源系统的高效性与可行性。该系统设计为生鲜农产品供应链信息溯源提供了存储优化与可信验证的融合解决方案，确保了溯源数据的真实性与完整性，能很好满足供应链各环节参与方的溯源查验需求。
在高等教育扩招与宏观经济增速放缓的双重压力下，高校大学生就业问题愈发凸显。为更好地应对这一挑战，提出基于支持向量机(SVM)-ReliefF-RFE算法的高校大学生就业预测模型。基于ReliefF与RFE算法提取高校毕业生成绩数据的特征，将成绩数据作为输入、学生就业情况作为输出，交由SVM模型进行训练得到就业的预测模型。实验结果显示模型预测准确率达90.91%,性能显著优于传统方法。研究结果为高校的精准就业服务提供量化依据，同时为高校优化人才培养方案及教学管理改革提供数据支撑。
提出了一种熵加权优化二值模式方法，该方法在二值模式直方图累计中引入局部熵信息进行统计加权，在保证算法稳定性的同时显著提升了纹理描述子的判别性。在国际公开数据集上的大量实验表明，熵加权优化二值模式方法的分类性能明显优于基准方法和近几年行业内提出的先进方法，在纹理分类领域具有广泛的应用前景。
通过激光直写技术制备激光诱导石墨烯(LIG)及其复合材料的柔性电极，评估其多模态传感性能。在应变传感中，LIG基复合材料有弯曲应变性能，ZnS/LIG优势显著，灵敏度较纯LIG提升10.2倍，1 000次循环测试后，电流衰减率为10.8%。在37～70℃温度传感时，纯LIG响应灵敏，复合材料热稳定性和恢复率提升。在压力传感中，评估灵敏度和响应时间关键指标发现CdS/LIG综合性能最优。基于上述特性，CdS/LIG可构建多模态传感器，实现人体运动捕捉，为可穿戴医疗等领域提供创新方案，推动集成传感技术实用化。
以双向升降压变换器为研究对象，提出基于峰值电流控制的双向控制策略。首先，分析了双向升降压变换器的拓扑结构与基本工作原理。在此基础上，给出了一个周期内电感电流变化量的计算公式。然后，基于峰值电流控制设计了适用于双向升降压变换器的控制策略。在控制策略中引入切换信号M以控制功率流向并采用RS触发器实现了所设计的控制策略。最后，通过PSIM仿真软件进一步验证了所设计控制策略的有效性。理论分析和仿真验证证明所设计的控制策略对变换器的输出电压、峰值电流及功率流向可以实现高效、可靠的控制。
针对超宽带(UWB)定位精度受多径效应和非视距(NLOS)等因素影响的问题，分析了HDS-TWR方法的测距误差特征，提出了一种基于基站筛选和K-Means融合的UWB室内定位算法。首先，引入拉依达准则对测距数据中的异常值或缺失值进行处理，其次，设计了基站筛选和最小二乘法相结合的标签初始定位算法，最后，基于K-Means聚类算法确定k个可信度高的参考位置及聚类点密度，进而利用基于密度的加权质心算法求出标签的最优位置。实验结果表明，对比Chan算法和LSM-Kalman算法和Chan-KMeans算法等，该算法定位精度分别提高了48.86%、23.29%和41.60%。
以福建省某大型体育场馆为例，运用数字孪生技术构建大型体育场馆运维管理平台，从运维管理的不同阶段提高福建省大型体育场馆的数字化管理水平，以解决大型体育场馆存在资源闲置和运维管理不善等共性问题。采用三维建模软件进行BIM建模，对大型体育场馆内的设施设备及建筑物建立可视化模型，利用数字孪生赋能大型体育场馆的网络化建设，并搭建数字孪生的数据底座，最后将数字孪生运用在运维管理应用阶段，进行灾害应急管理、状态评估与维护、安全高效运行管理。在数智时代下，助力大型体育场馆的高效运维管理。