边缘计算（EC）与无线携能通信（SWIPT）技术能够提升传统网络性能，但同时也增加了系统决策制定的难度和复杂度。而基于最优化方法所设计的系统决策往往具有较高的计算复杂度，无法满足系统的实时性需求。为此，针对EC与SWIPT辅助的无线传感网络（WSN），联合考虑网络中波束成形、计算卸载与功率控制问题，建立了系统能效最优化数学模型；其次，针对该模型的非凸与参数耦合特征，通过设计系统的信息交换过程，提出基于深度强化学习的联合优化方法，该方法无须建立环境模型，采用奖励函数代替Critic网络对动作进行评估，能降低决策制定难度并提升实时性；最后，基于该方法设计了改进的深度确定性策略梯度（IDDPG）算法，并与多种最优化算法和机器学习算法进行仿真对比，验证了联合优化方法在降低计算复杂度、提升决策实时性方面的优势。

随着移动互联网行业进入快速发展阶段，用户数据以及浏览数据大幅增加，所以准确把握用户潜在需求和提高广告推荐效果显得极其重要。DeepFM模型作为目前较为先进的推荐方法，可以从原始特征中抽取到各种复杂度特征，但模型没有对数据进行防护。为了在DeepFM模型中实现隐私保护，提出一种基于差分隐私的DeepFM模型——DP-DeepFM，在模型训练过程中将高斯噪声加入Adam优化算法中，并进行梯度裁剪，防止加入噪声过大引发模型性能下降。在广告Criteo数据集上的实验结果表明，与DeepFM相比，DP-DeepFM的准确率仅下降了0.44个百分点，但它能提供差分隐私保护，更具安全性。

供应链在发展过程中面临许多挑战，包括如何保证产品溯源过程中信息的真实可靠性以及溯源系统的安全性、物流运输过程中产品的安全性，以及中小企业融资过程中的信任管理等。区块链的去中心化、不可篡改、可追溯性等特点为供应链管理提供了高效的解决办法，但在实际实施过程中存在一些技术挑战。为研究区块链技术在供应链中的应用，对一些典型的应用进行讨论与分析。首先简要介绍了供应链的概念及目前面临的挑战；其次阐述了区块链在信息流、物流以及资金流这三个供应链领域中面临的问题，并对相关解决方案作了对比分析；最后对区块链在供应链实际应用中面临的技术挑战加以总结，对未来的应用进行展望。