单目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，在视频监控、自动驾驶等领域应用广泛。对于单目标跟踪算法，尽管已有大量总结研究，但大多基于相关滤波或深度学习。近年来，基于孪生网络的跟踪算法因在精度和速度之间取得的平衡受到研究者们的广泛关注，然而目前对该类型算法的总结分析相对较少，并且对这些算法的架构层面缺少系统分析。为深入了解基于孪生网络的单目标跟踪算法，对大量相关文献进行了总结与分析。首先阐述孪生网络的结构和应用，并根据孪生跟踪算法架构组成的分类介绍了各跟踪算法；然后列举单目标跟踪领域常用的数据集和评价指标，对25个主流跟踪算法在OTB2015数据集上分别进行整体和各属性的性能比较与分析，并列出23个孪生跟踪算法在LaSOT和GOT-10K测试集上的性能以及推理时的速度；最后对基于孪生网络的目标跟踪算法的研究进行总结，并对未来的发展方向进行展望。

命名数据网络（NDN）的独特优势使其被认为是下一代新型互联网体系架构的候选者。通过对NDN通信原理的分析以及与传统传输控制协议/网际协议（TCP/IP）体系架构的对比，阐述了该新型体系架构所具有的优势，并在此基础上总结分析了该网络体系架构设计的关键要素。此外，为更好地帮助研究人员了解这一新型网络架构，总结了NDN经过多年发展已取得的成功应用，并紧随主流技术，重点介绍NDN对前沿区块链技术的支持，且依托该支持对基于NDN和区块链技术应用的研究和发展进行了讨论和展望。

在当前多种平台崛起的互联网背景下，与传统媒体相比，网络社交媒体中的数据具有传递速度快、用户参与度高、内容覆盖全等特点，其中存在着人们关注并发布评论的众多话题，而一个话题的相关信息中可能存在更深层次、更细粒度的子话题，针对该问题进行基于网络社交媒体的子话题检测技术的研究，这是一个新兴且不断发展的研究领域。通过社交媒体获取话题及子话题信息并参与讨论，这一方式正全方位、深层次改变着人们的生活，但是该领域技术还不成熟，且相关研究在国内尚处于起步阶段。首先，简述网络社交媒体中子话题检测的发展背景和基本概念；其次，将子话题检测技术分为七大类，对每类方法均加以介绍、对比和总结；然后，将子话题检测方式分为在线检测和离线检测两种方式，并将这两种方式进行对比，列举通用技术及两种方式下的常用技术；最后，概括了该领域当前不足及未来发展趋势。

由于人类语言的复杂性，文本情感分类算法大多都存在因为冗余而造成的词汇量过大的问题。深度信念网络（DBN）通过学习输入语料中的有用信息以及它的几个隐藏层来解决这个问题。然而对于大型应用程序来说，DBN是一个耗时且计算代价昂贵的算法。针对这个问题，提出了一种半监督的情感分类算法，即基于特征选择和深度信念网络的文本情感分类算法（FSDBN）。首先使用特征选择方法（文档频率（DF）、信息增益（IG）、卡方统计（CHI）、互信息（MI））过滤掉一些不相关的特征从而使词汇表的复杂性降低；然后将特征选择的结果输入到DBN中，使得DBN的学习阶段更加高效。将所提算法应用到中文以及维吾尔语中，实验结果表明在酒店评论数据集上，FSDBN在准确率方面比DBN提高了1.6%，在训练时间上比DBN缩短一半。