针对严重的尺度变化和遮挡导致在不同密集场景人群计数任务中性能差的问题，在密集场景识别网络（CSRNet）的基础上通过增加多尺度特征融合结构并引入空间注意力机制，提出了一种多尺度空间注意力特征融合网络（MAFNet）。在MAFNet进行特征提取之前，需要对添加了人头标记的场景图进行高斯滤波生成真实密度图；此外，MAFNet还通过联合使用两种基本损失函数的方法来约束密度估计图与真实密度图的一致性。接着，MAFNet以多尺度特征融合结构为主干，首先采用边提取多尺度特征边融合的策略得到多尺度融合特征图，然后使用空间注意力模块对特征图进行校准和再融合，之后通过扩张卷积生成密度估计图，最后对密度估计图逐像素积分得到场景中的人数。为了验证所提出模型的有效性，在四个人群计数数据集（ShanghaiTech、UCF_CC_50、UCF_QRNF和World-Expo’10）上进行了评估。其中ShanghaiTech数据集PartB的实验结果显示，MAFNet与CSRNet相比，平均绝对误差（MAE）降低了34.9%，均方误差（MSE）降低了29.4%。在多个数据集上的实验结果表明，采用注意力机制和多尺度特征融合策略使MAFNet可以提取更多细节信息，减少尺度变化和遮挡带来的影响。

针对救灾物资分配中效率和公平性的均衡问题，提出一种基于二维整数编码的高维多目标自适应分配算法。首先构建了一个综合考虑应急响应总时间、灾民恐慌度、救灾物资未满足度、物资分配公平性、灾民损失、应急响应总成本的高维多目标优化模型，然后采用二维整数编码和自适应个体修正（AIR）解决潜在的应急资源冲突，最后引入移位密度估计和第二代强度帕累托进化算法（SPEA2）设计了一个救灾物资高维多目标分配算法。在仿真实验中，与带有编码修正机制的非支配排序差异演化算法（ERNS-DE）和基于贪心搜索的多目标遗传算法（GSMOGA）相比，所提算法在两种应急环境中的覆盖值分别提高了34.87%、100%和23.59%、100%，同时所提算法的超体积值也远远高于两种对比算法。实验结果表明，所提模型和算法可以让决策者根据实际应急需求选择应急方案，具有更好的灵活性和求解效率。

为了降低目标追踪过程中光照变化、尺度变化、局部遮挡等因素的影响，提出一种引入目标分块模型的核相关滤波（KCF）目标追踪算法。首先，通过融合方向梯度直方图特征和色名属性特征来更好地表征目标；其次，通过构建尺度金字塔对目标进行尺度预测；最后，利用特征响应图的峰值旁瓣比值检测遮挡，并通过引入高置信度分块重定位模块和模型自适应动态更新来处理局部遮挡问题。在多个数据集上与当前多个主流算法进行对比实验，实验结果表明，所提算法具有最高精度和成功率，且比KCF算法分别提升了11.89%和15.24%，表明所提算法在应对光照变化、尺度变化、局部遮挡等因素时具有更强的鲁棒性。

针对现有的NAND闪存垃圾回收算法中回收性能不高，磨损均衡效果差，并且算法内存开销大的问题，提出了一种基于逻辑区间热度的垃圾回收算法。该算法重新定义了热度计算公式，把连续逻辑地址的NAND内存定义为一个热度区间，以逻辑区间的热度来代替逻辑页的热度，并将不同热度的数据分开存储到不同擦除次数的闪存块上，有效地实现了数据冷热分离，并且节约了内存空间。同时，算法还构造了一种新的回收代价函数来选择回收块，在考虑回收效率的同时，还兼顾了磨损均衡的问题。实验结果表明，该算法与性能优异的FaGC算法相比，总的擦除次数减少了11%，总的拷贝次数减少了13%，擦次数最大差值减少了42%，内存消耗能减少了75%。因此，该算法有利于增加闪存可用空间，改善闪存系统的读写性能，延长闪存使用寿命。

针对现有的NAND闪存垃圾回收算法对磨损均衡考虑不足的问题,提出了一种基于逻辑页冷热分离的NAND闪存磨损均衡算法。算法同时考虑了无效页的年龄、物理块的擦除次数以及物理块更新的频率,采用混合模式选择回收符合条件的物理块。同时,推导了一种新的逻辑页热度计算方法,并将回收块上有效页数据按照逻辑页的热度进行了冷热分离。实验结果表明,与GR算法、CB算法、CAT算法以及FaGC算法相比,该算法不仅在磨损均衡上取得了很好的效果,而且总的擦除次数与拷贝次数也有了明显减少。

针对嵌入式远程升级面临的boot功能以及存储器的限制，重点分析了ARM7工控设备在远程升级过程中面临的升级失败问题，提出一种基于分散加载技术的“双系统”存储体系结构，并详细阐述了“双系统”存储结构解决升级失败问题的原理。最后通过一组实验数据证明了其保证远程升级安全的效果。

现有基于Bloom滤波器（BF）的对等网(P2P)检索，由于索引表的不断增长且不能确定数据量的上限，存在两个问题:一是难以确定BF向量长度；二是不能高效处理P2P多关键字Top-k查询。提出了一种基于关键词频率进行分块的分块Dynamic Bloom Filter（BDBF）以解决上述问题；并给出了相应的P2P多关键字Top-k查询模型，即当节点传送BF时先传送高频DBF，如不能满足Top-k查询则继续传送次高频的BF。实验分析发现，该结构更能适应数据量的连续增长，降低网络传输流量，并能高效处理多关键字检索中的Top-k查询问题。