将事件相机与传统相机结合进行车辆目标检测，既能解决传统相机在高动态范围下的过度曝光与曝光不足、运动模糊等问题，又能解决事件相机由于纹理信息缺失导致的检测精度不高的问题。现有融合算法往往存在计算复杂度高、特征信息丢失以及融合效果不佳等问题。为此，提出一种有效融合事件相机和传统相机的车辆目标检测算法。首先，提出一种基于事件计数（EF）和时间面（TS）的时空事件表示，将事件数据编码成事件帧；然后，提出一种基于通道和空间注意力机制的特征级融合模块（FCSA），对图像帧和事件帧进行特征级融合；最后，利用差分进化搜索算法优化先验框，以进一步提高车辆检测性能。此外，由于包含图像帧和事件数据的公开数据集较为缺乏，建立了一个车辆检测数据集MVSEC-CAR。实验结果表明，在公开数据集PKU-DDD17-CAR上，所提算法的平均精度均值（mAP）比次优的ADF（Attention fusion Detection Framework）提高了2.6个百分点，且获得了较高的帧率，有效提升了车辆目标检测的准确性和对光照的鲁棒性，验证了所提出的事件表示、特征融合和先验框优化算法的有效性。
针对当前林业害虫检测方法检测速度慢、准确率较低和存在漏检误检等问题，提出一种基于注意力模型和轻量化YOLOv4的林业害虫检测方法。首先构建数据集，使用几何变换、随机色彩抖动和Mosaic数据增强技术对数据集进行预处理；其次将YOLOv4的主干网络替换为轻量化网络MobileNetV3，并在改进后的路径聚合网络（PANet）中添加卷积块注意力模块（CBAM），搭建改进的轻量化YOLOv4网络模型；然后引入Focal Loss优化YOLOv4网络模型的损失函数；最后将预处理后的数据集输入到改进后的网络模型中，输出包含害虫种类和位置信息的检测结果。实验结果表明，该网络的各项改进点对模型的性能提升都有效；相较于原YOLOv4模型，新模型的检测速度更快，平均精度均值（mAP）更高，并且能有效解决漏检和误检问题。新模型优于目前的主流网络模型，能满足林业害虫实时检测的精度和速度要求。
针对基于传统区块链进行医疗数据共享时可扩展性受限制的问题，提出一种基于分片技术的区块链扩容共享方案。首先，基于跳跃一致性哈希算法进行周期性网络分片，通过随机划分全网节点大幅度降低单分片内女巫攻击的风险；其次，分片内使用可扩展的去中心化信任基础设施区块链（SBFT）共识协议以降低实用拜占庭容错（PBFT）共识协议的高通信复杂度，并且在分片的物理多链与主链的逻辑单链间采用双层架构以减小分片成员的存储压力；最后，在医疗联盟链上提出基于公钥密码体制的多关键词关联检索可搜索加密共享方案（PECKS），从而提高病人对自己敏感数据的掌控度，并实现加密情况下敏感数据的细粒度检索。通过性能分析可以看出，在并行分片结构下，区块链吞吐量随分片增加有明显增长，检索效率也得到显著提升。实验结果表明，所提方案能大幅度提升区块链系统的效率与可扩展性。
在社会影响力传播领域，社会网络作为媒介在社会个体之间相互影响、传播信息与观点方面发挥着根本性的作用。首先讨论了社会影响力的定义，以及社会影响力作为一种社会相关性的本质属性；然后分析阐述了影响力最大化问题中的独立级联模型和线性阈值模型以及能够确定具有影响力个体的贪心算法和探索式算法；最后对影响力研究的新趋势，诸如基于社区结构的影响力最大化算法以及讨论多个主题、多种行为的影响力研究进行了分析。
针对高动态范围(HDR)图像显示于普通显示设备的问题，提出一种新的基于多尺度分解的色调映射(TM)算法。首先利用局部边缘保留(LEP)滤波器对HDR图像进行多尺度分解，有效平滑了图像的细节同时保留了突出的边缘；根据分解后各层的特点和压缩的要求，提出一个带参数的动态范围压缩函数，通过变化参数以便压缩图像的粗尺度层并增强细尺度层，从而压缩图像的动态范围并增强细节；最后重组各层并恢复颜色，所得到的映射后图像具有良好的视觉效果。实验结果证明，该方法在自然度、结构保真度和整体的质量评价上都要优于Gu等(GU B, LI W J, ZHU M Y, et al. Local edge-preserving multiscale decomposition for high dynamic range image tone mapping ［J］. IEEE Transactions on Image Processing, 2013, 22(1): 70-79)和Yeganeh等(YEGANEH H, WANG Z. Objective quality assessment of tone-mapped images ［J］. IEEE Transactions on Image Processing, 2013, 22(2): 657-667)提出的方法，同时也避免了局部色调映射算法所普遍存在的光晕效应。该算法可以用于HDR图像的色调映射。
