光量子系统在量子技术中的作用至关重要，伴随光子集成技术的发展，光量子集成被认为是推进量子信息技术的重要途径.同时，量子纠缠是量子信息处理中重要的物理资源，其中高维纠缠的量子系统与二维系统比较，具有更为独特的优势.然而，随着维度的增加，高维量子纠缠态的产生和操控也面临挑战.综述近年来高维集成量子技术的相关研究，先回顾不同自由度片上高维纠缠态制备方案，再从量子光源、可重构量子调控、前沿量子信息应用等三个方面分别进行分析和总结.在量子光源方面，重点对产生非线性效应、光源结构和产生纠缠方式进行说明，并对其适用性和优势进行分析；在可重构量子调控中，针对基本操控单元、通用操控线路和结构改进三个方面进行综述，阐述面临的困难和目前的解决思路；最后，对集成高维光量子纠缠态在各个领域的应用场景进行归纳，并对未来的发展做出展望.
合理使用有源噪声控制技术，有望兼顾建筑开口的自然通风和低频降噪.针对面积较大的开口，实施多通道有源噪声控制时，全耦合式系统的复杂度和成本随通道数目的增多而急剧增加.研究布放在开口边框的四通道有源噪声控制系统的降噪和收敛性能，首先对次级源和误差传声器位置进行优化，再通过基于特征值修正的方法改善独立式系统收敛性，最后实验验证所设计系统的性能.针对尺寸为0.5 m×0.5 m的开口，可以使用四通道的独立式边框控制系统在频率550 Hz以下实现有效降噪.
QRD（Quadratic Remainder Diffuser）作为调控房间声场均匀度的常见材料，其在房间中的分布位置影响房间声场均匀度的调控效果.研究了QRD在房间中不同的位置分布对房间声场均匀度的影响.通过混响室实验测试的方法，改变QRD在混响室中的分布位置，测试了六种布置方案，研究频域、时域分析QRD位置的改变对不同测点间声压级关系的影响.结果发现：频域内，Sp（声压级平方的标准差）比SL（声压级的标准差）描述声场均匀度更加合适，尤其适用于低频声场；随着频率的升高，SL对声场均匀度的描述准确度提高；时域内，当房间内QRD的面积一定时，其均匀分布于房间的天花板或者侧墙时，声场内各点的声压级标准差较小，声场均匀度较好；为发挥QRD低频吸声的优势，应将其布置于房间低频模式声压值极大位置，即降低由于共振频率引起房间声场不均匀的影响程度.
铁路车站售票厅功能日趋多样化，因其客流量大、嘈杂，声环境有待改善.测试了某售票厅内的噪声，确定其主要噪声源，针对测试结果，提出了吸声降噪方案，建立售票厅降噪前后的声场仿真模型，计算了售票厅的吸声降噪量.研究表明，售票厅内平均声压级为74.2 dB （A），主要噪声源是售票员与顾客交流时由扬声器发出的声音.综合考虑降噪量和混响时间，吸水性海绵降噪效果较佳.采用吸水海绵降噪时，室内平均降噪量为5.4 dB，降噪后售票厅内平均声压级为68.8 dB （A），混响时间为1.2~1.3 s，声压级达到限值要求，混响时间符合最佳混响时间要求.
寻找如何实现幺正量子操作是量子计算领域的基本问题，主要研究通过环上的离散时间量子游走实现任意幺正量子操作的可能.首先推广引入了特殊的环上的离散时间量子游走模型，并对模型实现任意量子操作的有效性进行了探讨.对于两量子比特的量子系统，给出了通用量子门集合与量子傅里叶变换的构造解.由于高维情况构造解较难精确给出，引入机器学习中常用的随机梯度下降算法，得以在高维系统近似实现所需要的幺正量子操作.此外，如对算法进行进一步微调，可以在位置空间上的实现任意的幺正量子操作以及两结果半正定算子测量.在高维情况下，这意味着通过控制两能级的硬币系统即可控制位置空间上大型系统，从而实现小系统对大系统的间接完全控制.这些任务的完成表明，基于随机梯度下降算法可以实现对整个环上量子游走过程的动态完全控制.
铝土矿的矿石矿物主要为三水铝石、一水软铝石和一水硬铝石，是化学风化作用的产物，主要形成于炎热而潮湿气候条件下的风化壳中，但不同矿床中的主要矿物组合存在显著差异.其中，一水软铝石既是铝土矿中重要的矿石矿物，也是一种重要的无机新材料，查明该矿物的成因机制对理解铝土矿的成因及其资源的高效利用均有重要的意义.研究表明，细粒三水铝石（D50=0.5 μm）作为前驱体分别在175 ℃的水蒸气和热水中恒温12 h后，三水软铝石消耗殆尽，完全转化为具有完好自形晶体的一水软铝石.粗粒三水铝石（D50=120 μm）在165 ℃的水蒸气中恒温12 h后，在三水铝石的（001）晶面上生长出呈平行四边形板片状形貌的一水软铝石微晶；在175 ℃的热水中恒温12 h后，同样生成了大量平行四边形板片状一水软铝石微晶.一水软铝石晶体的大小和形貌特征表明，三水铝石向一水软铝石的转变受溶解?沉淀机制控制.由此可见，铝土矿中一水软铝石的形成可能与三水铝石的溶解有关，即受控于溶解?沉淀机制.
水质目标管理是以保障水体物理、化学及生物的完整性为目标的流域水环境管理模式，将其融入我国现行的水功能区管理，对水生态系统及人类健康安全具有重要意义.从水质目标管理角度剖析了我国现行水功能区管理存在的两大不足，主要表现为在目标设定上，缺乏生态系统连通度、种群规模及种群结构、生物完整性指数等物理完整性及生物完整性目标；在功能设定上，排污控制区的设置忽视了生物安全性要求.以保障水体的完整性为流域管理的核心目标，提出了水功能区调整及其目标体系构建的技术方法.首先，在功能设定上取消排污控制区，结合排污控制区对应的水生态功能、压力状况及实际用水需求，进行功能调整.其次，根据水功能区功能需求、水生态系统安全性需求、生境物理完整性需求，提出水功能区保护目标的指标体系.并对淮河流域的主要支流沙颍河流域进行了功能调整实践，对颍河登封?禹州段进行了调整可行性和目标可达性验证，可为我国水功能区管理提供新思路.
对如东国清寺遗址地层微体古生物的鉴定发现，该剖面的底栖有孔虫大致可以划分出半咸水、广盐滨岸和盐度要求较高（多盐?真盐）的近岸浅海属种等三类，再加上浮游有孔虫共计可分为四大类.其中半咸水类在我国东、黄海沿岸主要见于盐度低于20‰的潮上带、潮间带和河口等少盐至中盐的半咸水环境.广盐类是我国东海和黄海沿岸广布的底栖有孔虫，广见于潮上带、潮间带、潮下带、潟湖和河口的少盐（1‰~5‰）至真盐（30‰~35‰）内陆架海水中.近岸浅海类在现代主要分布于水深小于100 m的内?中陆架和河口地区的前三角洲正常盐度的海水中.自110 cm以后，直至5 cm，发现较多的陆相介形虫：Ilyocypris bradyi，Candoniella albicans，Candona sp..这是首次在全新世海侵的末期发现如此多的陆相介形虫.这一发现表明当时本区有淡水流入，也表明海湾相从此进入消亡期，由海湾相逐渐变成淡水湖泊相，海水慢慢地退出本区.分析了遗址剖面有孔虫和介形虫剖面数量变化特征，重建了当地海岸线在全新世海侵末期后的变化规律，对深入认识我国东部海岸线在历史时期的变化过程和与人类活动的关系具有一定的参考价值.
为保证关键属性在属性约简时能够被保留，可对信息系统的属性进行加权，从而提高关键属性的影响力.基于此，在属性加权的模糊序决策信息系统中建立了上、下近似约简的模型，得到两种约简的判定定理，并且给出求解上、下近似约简的辨识矩阵以及约简方法.最后，通过实例验证了该约简方法的有效性.
基于脑电图（Electroencephalography，EEG）信号的运动想象（Motor Imagery，MI）意图识别是脑机接口（Brain?Computer Interface，BCI）研究中的重要问题.然而，EEG信号存在严重的个体性差异，不同被试之间的EEG信号特征空间分布差异很大，不同被试之间的分类模型不能通用.针对这一问题，提出一种基于欧式空间的加权逻辑回归迁移学习方法，算法首先将不同被试的EEG数据进行欧几里得空间对齐，使各信号更加相似，减少差异性，然后计算特定被试共空间模式（Common Spatial Pattern，CSP）获得不同的特征值，并计算这些特征值的KL（Kullback?Leibler）散度，进而利用KL散度调整迁移学习的加权逻辑回归算法，得到分类模型.实验结果表明：对于BCI竞赛IV中的数据集2a，提出的方法可以极大地提升BCI的学习性能，算法分类准确率比基线算法（线性判别分析）高出15%.在数据样本增多的情况下，被试的分类准确性也得到了明显的提升，和同类算法相比，分类准确率提升4%，说明提出的算法能进一步提高BCI的学习性能，改善分类模型的通用性问题.
在许多实际应用场景中，可以从不同层次、不同角度获取相同对象的特征数据，如何有效地利用获取的多视角数据是一个值得研究的问题.和传统的单视角学习相比，多视角学习在多源数据的应用中显示了一定的优势.多角度学习（Multi?View Learning，MVL）面临的一个重要问题是在满足不同视角互补性的前提下如何保持视角之间的一致性.针对以上问题，提出一种新的多视角特权协同核化随机向量功能链接网络（KMPRVFL）来有效地解决多视角分类问题，其基本思想是将冗余视角的额外信息与平均视角上的特权信息相结合来监督当前视角的分类任务，将多视角数据用核化后加权线性组合成综合第二视角.同时，还设计了一种增量学习方法，可以有效地减少计算量.在真实数据集上的实验结果表明，和传统的多视角学习方法相比，KMPRVFL的能力更强，其平均测试精度要优于对比算法.
词汇简化的目的是在保持句子原始语义的前提下用更易于理解的简单词替代复杂词，同时使语句保持流畅.传统方法依赖人工标记的数据集或者只关注复杂词本身而未能有效地关注复杂词的上下文，导致生成的候选词不符合上下文语境.为了解决上述两个问题，提出一种基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的无监督候选词生成及排序算法Pretrained?LS，还同时考虑了复杂词和上下文.在候选词生成阶段，Pretrained?LS利用BERT模型生成候选词；在候选词排序阶段，除了常见的词频和BERT预测顺序排序特征，Pretrained?LS提出BERT词嵌入表示语义相似度、基于Roberta（A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach）向量的上下文相似度以及常见词复杂分数字典三个排序特征.实验中，在候选词生成阶段，Pretrained?LS采用广泛使用的精确率P、召回率R以及两者的调和平均值F作为评价标准，在候选词排序阶段同样采用精确率P以及准确率A作为评价标准.在三个英语基准数据集上的实验结果表明，与目前表现最好的词汇简化算法相比，在候选词生成阶段，Pretrained?LS的评测指标F值提升5.70%；在候选词排序阶段，准确率A提升7.21%.
光场相机传感器有限的空间分辨率阻碍了光场图像处理相关研究的进展.提出一种融合全局和局部特征的光场图像空间超分辨率算法，提高了对光场子视点全局关系建模的能力.由于光场相机捕捉的图像亮度较低，严重影响了超分辨率图像的质量，提出一个改进的4D零参考深度曲线估计网络（4D Zero?DCE?Net），充分利用光场全部子视点信息来提高光场图像的亮度.为了解决光场图像空间分辨率低的问题，提出一个基于生成对抗网络的光场图像空间超分辨率网络模型.生成器包含三个部分：第一部分是Transformer和4D卷积以并行方式结合的网络结构，能以较浅的网络层捕捉图像的全局和局部细节信息；第二部分是一个交互融合注意力模块IFAM （Interactive Fusion Attention Module），能有效地融合上述两个分支得到的全局自注意力和局部细节信息；第三部分是一个重建模块PS?PA （Pixel Shuffle?Pixel Attention），能提高整个光场的空间分辨率.最后，利用相对判别器来指导生成器的训练.实验结果表明，提出的算法和其他算法相比，峰值信号比（PSNR）至少提升了1 dB.
微服务技术的快速发展为企业系统集成和网络化业务协同提供了技术支持，软件服务系统中的流程需要不断演化以适应业务变化的需求，而现有的研究多从单一维度评估服务流程演化的影响.提出包括流程层和服务层在内的服务系统双层依赖关系模型DoubleDM，从服务演化和流程演化两个方面分析服务系统演化问题.针对服务层演化，基于服务间的依赖关系分析服务变更的影响范围，给出了服务依赖关系表达、依赖关系演化影响范围及求解和相应算法；针对流程演化的不同类型，给出了流程依赖基础上的流程化简处理步骤和算法.最后给出了微服务系统中流程演化的实现逻辑，并以微服务系统处理供应链销售流程为例进行了分析.
通信网络中数据传输能力强的节点实时负载高、传输价值高，在进行故障探测时会产生较高的探测成本.为了减少探测成本，提出一种基于主动探测的探测路径选择算法，该算法定义节点权值以衡量节点的数据传输能力.在探测站选择阶段，算法迭代地选择权值最小的节点作为探测站；在选取探针时，通过合适的
复杂的室内环境中存在的各种无法躲避的障碍物会导致无线定位的测距精度较低，其中最主要的因素是存在非视距传播，因此识别信道状态是否为非视距对室内定位精度较为重要.提出一种基于信道信息的视距/非视距信道识别方法：首先对信号进行过滤，获取重要的信道抽头；然后提取过滤后信号的峰值，并计算其功率；最后通过计算得出该信道信号的峰均比，并联合假设检验对信道状态进行判决.仿真结果表明，峰均比特征在视距/非视距信道上有明显差异，可以作为识别视距/非视距信道的特征.该特征的视距识别正确率达到93.56%，非视距识别正确率达到87.23%，比使用峰度特征在视距场景下的识别正确率提高了2.65%，非视距正确率提高了0.71%.使用本算法在定位过程中进行验证，能够有效降低定位误差，提高定位精度，说明该算法的识别效果较好，具有一定的应用前景.
识别与检测车道线作为自动驾驶感知周围环境的一环，为自主车辆在众多复杂场景中提供交通数据信息参考.为了提取车道线本身含有的交通语义信息，按照实际含义分为不同类别，提出一种多尺度分辨率特征的图像分割方法提取车道线，生成低分辨特征，同时保持高分辨尺度子网.针对卷积神经网络无法充分探索空间信息的局限，引入全自注意力网络结构改进下采样解码部分，将特征图通过嵌入向量映射完成线性采样，再经由全自注意力网络结构提取空间上下文语义信息，最后对图像进行降采样完成最终的下采样过程.利用滑窗多头注意力机制，解决嵌入向量映射层因划分造成边界上下文语义信息的不连续问题.针对改进的模型采用交并比损失函数进行优化，能够在保持精度的情况下正确识别相应类别，交并比和F1系数分别达到49.36%和63.02%.经实际测试，在遮挡、阴影等复杂场景下的车道线识别也能更加准确，具有更好的鲁棒性.
基于130 nm BiCMOS（Bipolar Complementary Metal Oxide Semiconductor）工艺提出一款超宽带低附加相移可变增益放大器.该设计采用可变增益放大器和开关衰减器的组合结构，其中可变增益放大器在宽带、高效率的反馈式放大器的基础上通过改变偏置实现增益控制，而开关衰减器的应用在拓宽增益控制范围的同时减小了偏置变化范围，从而减小了不同增益状态下的附加相移.提取版图寄生参数后的仿真结果表明：在1.6 V供电电压下，该可变增益放大器在3.5~11 GHz范围内增益平坦度小于±0.75 dB，增益控制范围为-22~10 dB，增益步进值为0.5 dB，噪声系数小于6.5 dB，不同增益状态下的附加相移小于±5°，电路输出1 dB压缩点大于12 dBm，动态功耗小于155 mW.该可变增益放大器拓扑在满足项目需求的同时为减小可变增益放大器的附加相移提供了一种思路.
提出一种基于谐振微扰技术的聚丙烯酰胺（Polyacrylamide，PAM）溶液浓度的测量方法.通过高频结构模型的建立与仿真分析，设计工作频率为7 GHz的TE011模圆柱形谐振腔，在传统微扰理论的基础上考虑材料微扰技术中介质的介电常数变化相对较大时计算值的偏差，并结合形状微扰技术分析电导率对谐振腔谐振频率的影响.结合理论推导与仿真数据获得了修正参数，建立了适用于高损耗溶液介质的微扰数学模型.配制浓度梯度为25 mg·L-1、浓度范围为100~300 mg·L-1的九组PAM溶液，通过矢量网络分析仪（Vector Network Analyzer，VNA）进行实验验证.实验结果表明，谐振腔谐振频率与溶液浓度的对应关系与理论计算一致，浓度测量的总体相对误差低于4.1%，平均测量误差为2.62%.
滤波?x最小均方（Filtered?x Least Mean Square，FxLMS）算法是前馈有源噪声控制系统中应用最广的算法，但滤波器阶数选择和运算量是制约其在多通道系统中应用的重要因素.引入一种自校正自适应算法，通过串联多个低阶滤波器以简化滤波器阶数选择并降低计算复杂度.在有源降噪耳机实例中的对比结果表明，该算法能在计算量较小的情况下获得与FxLMS算法相当的降噪性能.
