基于红外相机图像的野生动物目标检测有利于研究和保护野生动物。由于不同种类的野生动物数量差别大，红外相机采集到的野生动物数据集存在种类数量分布不均的长尾数据问题，进而影响目标检测神经网络模型的整体性能提升。针对野生动物的长尾数据导致的目标检测精度低的问题，提出了一种基于两阶段学习和重加权相结合的长尾数据解决方法，并将该方法用于基于YOLOv4-Tiny的野生动物目标检测。首先，采集、标注并构建了一个新的野生动物数据集，该数据集具有明显的长尾数据特征；其次，采用基于迁移学习的两阶段方法训练神经网络，第一阶段在分类损失函数中采用无加权方式进行训练，而在第二阶段提出了两种改进的重加权方法，并以第一阶段所得权重作为预训练权重进行重加权训练；最后，对野生动物测试集进行测试。实验结果表明，在分类损失采用交叉熵损失函数和焦点损失函数下，所提出的长尾数据解决方法达到了60.47%和61.18%的平均精确率均值（mAP），相较于无加权方法在两种损失函数下分别提高了3.30个百分点和5.16个百分点，相较于所提改进的有效样本加权方法在焦点损失函数下提高了2.14个百分点，说明该方法能提升YOLOv4-Tiny网络对具有长尾数据特征的野生动物数据集的目标检测性能。

针对Web服务的组合与验证问题,在范畴理论描述框架的基础上,引入进程代数描述服务组件的外部行为,为Web服务系统的架构描述建立了一种形式化的语义模型。Web服务作为范畴理论中的对象节点,服务间的交互和组合关系作为态射,从而以范畴图表的形式来描述服务网络。在形式化定义服务接口、Web服务、服务组合等概念的基础上,进一步分析讨论了服务组合和交互过程中的语义特性,给出了Web服务可替代性和服务请求可满足性的形式化定义。实例研究表明,该框架增强了Web服务架构的语义描述能力。