针对一般手势识别算法的参数量、计算量和精度难以平衡的问题，提出一种轻量化篮球裁判手势识别算法。该算法在YOLOV5s （You Only Look Once Version 5s）算法的基础上进行重构：首先，用Involution算子替代CSP1_1的卷积算子，以扩大上下文信息捕获范围并减少核冗余；其次，在C3模块后加入协同注意力（CA）机制，以得到更强的手势特征提取能力；然后，用轻量化内容感知上采样算子改进原始上采样模块，并将采样点集中在目标区域而忽略背景部分；最后，利用以SiLU作为激活函数的Ghost-Net进行轻量化剪枝。在自制的篮球裁判手势数据集上的实验结果表明，该轻量化篮球裁判手势识别算法的计算量、参数量和模型大小分别为3.3 GFLOPs、4.0×106和8.5 MB，与YOLOV5s算法相比，分别减少了79%、44%和40%，mAP@0.5为91.7%，在分辨率为1 920×1 280的比赛视频上的检测帧率达到89.3 frame/s，证明该算法能满足低误差、高帧率和轻量化的要求。
对于低照度图像增强过程中，因图像内容重叠且部分区域亮度差异较大导致的图像细节丢失的问题，提出一个注意力机制下的多阶段低照度图像增强网络。第一阶段利用改进的多尺度融合模块对图像进行初步增强；第二阶段利用第一阶段增强后的图像信息与本阶段的输入进行级联，并将其结果作为该阶段多尺度融合模块的输入；第三阶段利用第二阶段增强后的图像信息与该阶段的输入级联，并将其结果作为该阶段多尺度融合模块的输入。这样利用多阶段的方式完成自适应的亮度提升和细节的保留。在公开数据集LOL和SICE上的实验结果表明，相较于MSR算法、灰度直方图均衡化（HE）算法和RetinexNet等算法和网络，所提网络的峰值信噪比（PSNR）的数值提高了11.0%~28.9%，结构相似性（SSIM）的数值提高了6.8%~46.5%。所提网络利用多阶段和注意力机制实现低照度图像增强，有效解决了图像内容重叠和亮度差异大的问题，得到的图像细节更丰富，纹理更清晰，主观辨识度更高。
针对深度卷积生成对抗网络（DCGAN）中的对抗训练缺乏灵活性以及DCGAN所使用的二分类交叉熵损失（BCE loss）函数存在优化不灵活、收敛状态不明确的问题，提出了一种基于仲裁机制的生成对抗网络（GAN）改进算法，即在DCGAN的基础上引入了所提出的仲裁机制。首先，所提改进算法的网络结构由生成器、鉴别器和仲裁器组成；然后，生成器与鉴别器会根据训练规划进行对抗训练，并根据从数据集中感知学习到的特征分别强化生成图像以及辨别图像真伪的能力；其次，由上一轮经过对抗训练的生成器和鉴别器与度量分数计算模块一起组成仲裁器，该仲裁器将度量生成器与鉴别器对抗训练的结果，并反馈到训练规划中；最后，在网络结构中添加获胜限制以提高模型训练的稳定性，并使用Circle loss函数替换BCE loss函数，使得模型优化过程更灵活、收敛状态更明确。实验结果表明，所提算法在建筑类以及人脸数据集上有较好的生成效果，在LSUN数据集上，该算法的FID指标相较于DCGAN原始算法下降了1.04%；在CelebA数据集上，该算法的IS指标相较于DCGAN原始算法提高了4.53%。所提算法生成的图像具有更好的多样性以及更高的质量。
矿工加入矿池是目前比特币挖矿最常见的方式。然而，比特币系统中存在矿池互相渗透攻击的现象，这将导致被攻击矿池的矿工收益减少，发起攻击的矿池算力降低，从而造成比特币系统的整体算力减小。针对矿池之间互相攻击，不合作挖矿的问题，提出自适应零行列式策略（AZD），采取"比较预期合作收益与背叛收益，选择促进高收益的策略"的思想促进矿池合作。首先，通过结合时序差分增强算法与零行列式策略的方法预测下一轮合作收益与背叛收益；其次，通过决策过程（DMP）选择策略进一步改变下一轮的合作概率和背叛概率；最后，通过迭代执行自适应零行列式策略，达到网络中矿池均互相合作、积极挖矿的目的。实验模拟表明，AZD策略与自适应策略相比，合作概率收敛为1的速度提高了36.54%；与零行列式策略相比，稳定度提高了50%。这个结果表明AZD策略能够有效促进矿工合作，提高合作收敛速率，保证矿池的稳定收益。
