本文研究了一种SAR雷达平面目标欺骗干扰回波信号产生的方法。为了得到平面目标欺骗干扰的数学模型。首先总结了SAR雷达点目标回波的数学模型,进而推广到了平面目标回波的数学模型,利用该回波模型即可模拟生成平面目标欺骗干扰回波信号。在仿真实验中,通过对比SAR雷达原始回波信号的成像结果和叠加了平面目标欺骗干扰信号后的成像结果,明显地可以看出后者成像结果中存在欺骗干扰,验证了本文中平面目标欺骗干扰回波信号产生方法的正确性。

基于门限值的能量检测是一种常用频谱感知技术,传统单门限能量检测方法不灵活且不准确。本文提出了一种基于双门限分簇自适应协作频谱感知算法。首先,基于噪声不确定性设置双门限值,在双门限值范围外进行硬判决,否则进行软判决。根据判决结果,基站将传感器节点划分为不同的簇。融合中心根据融合规则,设置分簇门限值,进行进一步频谱检测。仿真结果表明,该算法可以提高频谱感知的准确性,避免不必要的能量消耗。

本文简述了无线网桥在沙溪电站库区远程视频监控的应用，这种近几年广泛应用的无线网络传输技术具有投资小，设备安装方便，便于维护，信号传输稳定可靠等特点，是一种高性价比的无线视频传输方式。

因构成无线传感器网络的传感器节点采用容量有限的电池供电,其生存时间有限,限制了网络的适用范围和发展。利用充电小车给传感器充电是解决传感器网络能量不足的一种重要方法。现有研究未考虑节点能量消耗值的随机动态变化,而这是传感器节点能耗的重要特征。本文综合考虑传感器节点的距离、覆盖面积和剩余生存时间,提出了一种能使小车实现自动优化路径的多车动态传感网络的路径规划算法,仿真结果表明,所设计的算法可以有效降低充电延迟和死亡节点数,改善网络生存期等性能。

为了探究大黄鱼生长性状的分子调控机制，实验从同一个网箱内养殖的大黄鱼中选取生长速率较快的体重均值为（527.1±83.6） g的个体182尾、生长速率较慢的体重均值为（238.4±52.3） g的个体230尾，共412尾进行研究。对其肌肉组织进行总RNA提取和转录组测序，并对2组进行基因差异表达分析。以Padj <0.05、abs[log2（FoldChange）]> 1为标准，共筛选到227个差异表达基因，包括125个上调基因、102个下调基因。差异表达基因在NCBI-nr和Uniprot（Swiss-Prot）数据库的注释率分别为99.12%、81.94%。通过差异表达基因的功能注释结果，初步筛选出了可能与肌肉生长相关的候选功能基因，如gdf9、ckm、tnni2和des等。GO和KEGG分析预测出部分与肌肉生长相关的信息，如GOterm有肌动蛋白丝组织、肌动蛋白细胞骨架组织、肌动蛋白丝基过程、微管组织中心和发育生长等，KEGG通路有细胞和生长因子、脂肪酸生物合成、转化生长因子-β信号通路（TGF-β信号通路）、胰岛素信号通路和肌动蛋白细胞骨架的调控等。加权基因共表达网络分析（WGCNA）分析发现，purple模块与体重性状相关性较强，其核心基因myoz1、tpm1和tnni2可能与肌肉生长相关。本研究结果可以为后续相关基因功能的深度挖掘验证以及大黄鱼生长性状的分子调控机制解析提供参考。

5G通信技术的出现，标志着新的通信时代已经到来。去过去的通信技术相比，5G通信技术具有明显的优势，不仅兼容性更好，安全性、稳定性方面也非常令人满意。但是，5G技术在为人们带来巨大便利的同时，也存在着一定的网络安全问题，结合这些安全问题，本文提出相应的安全防护策略，旨在更好的助力于当前通信工程的建设与发展。

为解决水产养殖区遥感提取过程中近岸坑塘养殖目标和网箱养殖目标地物背景复杂，受房屋、植被、海水和船只等干扰提取精度较低等问题，提出了一种联合空间变换和置换注意力机制的近岸水产养殖区信息提取方法SA-STN-Net,选取海南省文昌市八门湾和万宁市坡头港为研究区域，先利用光谱特征和纹理特征构建水产养殖目标先验知识，然后在U-Net模型基础上联合空间变换网络(spatial transformer network, STN)和置换注意力机制(shuffle attention, SA),用于增强养殖目标空间特征、减少复杂地物的干扰并聚焦近岸水产养殖区域。结果表明：与原始U-Net模型相比，SA-STN-Net模型的总体提取精度和平均交并比提高了3.3%和5.7%;与当前较为先进的A2fpn、Swin-Transformer和Dc-Swin等深度学习分割算法相比，SA-STN-Net模型具有更好的分割性能，F1分数分别提高了6.7%、4.2%和7.2%。研究表明，本文提出的SA-STN-Net模型能适应近岸水产养殖目标地物背景复杂的情况，可对近岸养殖目标进行有效提取，本研究结果可为近岸规划与管理部门提供技术支持。

在通信量不断增加的情况下，电信无线网的传输网络优化势在必行。在实际智能网的建设中，低端用户占FBB业务的60%，因此，网络建设的费用很高，这无形中提高了网络的资本化价值，同时也提高了销售网所提供的服务的品质和安全。因此，基于电信无线网的传输网络优化是应对上述问题的最佳解决办法。

为了提高水下图像的清晰度和对比度，恢复水下图像颜色特性，提出了一种基于非监督超分辨重构的方法(SR-CycleGAN)对水下图像进行增强。该方法采用超分辨网络和退化网络学习水下图像和陆地图像之间的跨域映射函数，使用相对平均判别器，增加了内容损失函数，并将SR-CycleGAN模型与4种传统的水下图像增强模型和5种基于深度学习的模型，在同一数据集上进行增强效果比较。结果表明：本文中构建的SR-CycleGAN模型得到了最高的PSNR值(20.277)和SSIM值(0.727),与SESS-CycleGAN模型相比，PSNR和SSIM值分别提高了5.9%、13.9%,与FEATURE FUSION-CycleGAN模型相比分别提高了13.8%、71.8%,与BM-CycleGAN模型相比分别提高了5.1%、1.1%;对7类海洋生物进行识别，经过SR-CycleGAN模型增强后图像的识别准确率提高了48%。研究表明，本文中提出的SR-CycleGAN模型在校正水下图像颜色失真的同时还增强了图像清晰度，在海洋生物水下图像识别中具有一定的实用性。

利用基本粒子群算法对移动无线传感网络覆盖进行优化时，存在容易陷入局部最优问题,网络覆盖率不能达到全局最大最优值。本文从粒子群算提出了两种优化方法，一方面从算法权重自适应进行优化，另一方面从算法的粒子位置速度更新加入干扰分子进行优化。经MATLAB工具仿真，结果表明优化前后移动无线传感网络覆盖率增加6%以上，有一定的应用价值。

目的：对公立中医院应对公共卫生突发事件信息网络监测的相关问题进行研究与分析。方法：对公共卫生突发事件信息网络监测现存问题进行分析与总结，并以公立中医医院为切入点，对应对公共卫生突发事件信息网络监测的相关对策进行研究。结果：当前公共卫生突发事件信息网络监测工作中还存在着缺乏正确认识、网络尚未健全、以及预警能力低下这三个方面的问题。结论：为了能够更进一步提高对公共卫生突发事件监测信息报告管理质量与水平，面向受众提供科学且及时的防治决策信息，公立中医医院必须始终坚持以依法管理、分级负责、快速准确为基本原则，明确具体权责内容，健全传染性疾病个案，重视培训，并健全突发公共卫生事件信息监测实施细则。

为提高对虾饲料的利用率，减少养殖成本，提高养殖效益，提出了一种基于自注意力机制(self-attention, ATTN)和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)-长短期记忆网络(long short term memory, LSTM)的对虾投饵量预测模型(CNN-LSTM-ATTN),以水温、溶解氧、对虾的数量与质量作为预测模型的输入数据，通过CNN挖掘输入数据间的内在联系，提取出数据特征信息，利用LSTM的长期记忆能力保存数据特征信息，使用ATTN突出不同时间节点数据特征的重要性，进一步提升模型的性能。结果表明，本研究中提出的CNN-LSTM-ATTN预测模型的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分误差分别为0.816、0.681和0.018,均小于BP(back propagation)神经网络、LSTM和CNN-LSTM 3个基准模型，其模型预测能力和稳定性优于其他模型。研究表明，本研究中构建的模型能较好地实现对虾投饵量的准确预测，可为对虾养殖投饵量的管理调控提供参考依据。

为了探究不同养殖模式下凡纳滨对虾肠道微生物群落组成的差异，本研究采用16SrRNA扩增子测序技术对4种不同养殖模式[淡水池塘养殖模式(FWP)、海水池塘养殖模式(SP)、高位池养殖模式(HP)和生物絮团养殖模式(BFP)]下凡纳滨对虾的肠道微生物多样性和群落结构进行了研究。结果显示，FWP和HP下凡纳滨对虾肠道菌群的α多样性指数显著高于SP和BFP，4种养殖模式下凡纳滨对虾肠道微生物群落结构存在显著差异。变形菌门在SP、BFP和HP模式中具有较高的丰度，并且是造成4种养殖模式肠道菌落差异的关键贡献类群，FWP模式中蓝藻门的丰度远高于其他养殖模式。弧菌科和支原体科是4种养殖模式的共有核心微生物中最丰富的2个科。此外，不同养殖模式的指示类群并不相同，FWP模式的肠道细菌指示类群为丙酸杆菌科，BFP养殖模式的指示类群为黄杆菌科。共现网络分析结果表明，HP模式中肠道微生物的相互作用高于其他3种养殖模式，而FWP养殖模式的肠道微生物菌群最稳定。

为评估金枪鱼延绳钓系统运行质量、降低人工成本,以及从金枪鱼延绳钓系统电子监控EMS系统中提取浮球、金枪鱼数量等信息,本文提出一种基于深度学习YOLOV5网络模型的金枪鱼延绳钓电子监控系统浮球及金枪鱼目标检测方法,从HNY722远洋渔船EMS系统视频监控数据中截取包含有目标浮球和金枪鱼的15 578帧关键帧,将所有关键帧及其标记文件划分为14 178个训练数据及1 400个验证数据,基于YOLOV5s、YOLOV5l、YOLOV5m、YOLOV5x等4种YOLOV5神经网络模型,设计分组训练试验对比训练效果。结果表明:参与训练的4种神经网络模型均可完成金枪鱼延绳钓电子监控系统的目标检测任务,但网络模型的选择对广义交并比损失(GIoU loss)、目标检测损失(objectness loss)、准确率(precision)、召回率(recall)、多类别平均精度值(mAP)等参数具有显著性影响(P<0.05),对目标分类损失(classification loss)参数无显著性影响(P>0.05);检测效果表现较好的模型是YOLOV5l和YOLOV5m,二者的mAP@0.5值分别为99.1%和99.2%,召回率分别为98.4%和98.3%,但YOLOV5m网络模型在GIoU损失等表现上劣于YOLOV5l。研究表明,4种网络模型中YOLOV5l模型是最适合应用于金枪鱼延绳钓电子监控系统目标检测的网络模型。

为了精准预测水产养殖过程中最重要的两个环境参数溶解氧和氨氮,针对预测模型需要解决的有效影响因子确定、预测算法和网络结构优化等问题,将Levenberg-Marquardt（LM）神经网络、遗传算法（genetic algorithm, GA）和主成分分析（PCA）算法相结合,提出一种基于GA-LM-PCA的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测模型,即采用PCA确定影响因素,实现影响因素的去耦合降维,采用遗传算法对网络结构进行优化,确定合适的隐层节点数目和权值,采用LM训练神经网络,提高神经网络的收敛速度。为了验证GA-LM-PCA的预测效果,将GA-LM-PCA的预测效果与未用PCA方法的GA-LM预测模型进行了试验比较,并探讨了影响因素数量对预测效果的影响。结果表明:用GA-LM-PCA方法预测的溶解氧和氨氮值与实测值吻合较好,平均绝对误差和均方根误差分别为0.004 7、1.872 7×10-4（溶解氧）和0.006 5、9.428 7×10-4（氨氮）,适用于影响因素数量较多的场合。研究表明,GA-LM-PCA是一种有效的水产养殖环境溶解氧和氨氮预测工具,尤其对于影响因素复杂繁多的非线性系统效果更好。

为解决渔业标准命名实体识别任务中部分实体语料分布稀疏导致的效果不佳问题,提出了基于多元组合数据增广(data augmentation method based on multiple combination, MCA)的渔业标准命名实体识别方法,该方法融合了基于领域词典的联合替换算法(joint replacement algorithm based on domain dictionary, DDR)、基于槽点保护的随机删除算法(random deletion algorithm based on slot protection, SPD)和基于槽点保护的随机插入算法(random insertion algorithm based on slot protection, SPI)进行语料库的数据增广,首先构建"水产品名称"同类词词典和领域同义词词典,通过两个词典分别对"水产品名称"类实体和随机词进行同类词替换和同义词替换,生成新的句子,以增加目标实体数量和句子的多样性,然后在基于槽点保护的情况下对原句子分别进行随机删除和随机插入操作,在保留实体及上下文特征的情况下进一步丰富语料的多样性,提高模型的泛化能力。结果表明,采用基于融合注意力机制的BERT+BiLSTM+CRF网络模型和多元组合数据增广方法进行渔业标准命名实体识别,准确率、召回率、F1值分别达到了91.73%、88.64%、90.16%,具有较好的效果。研究表明,基于多元组合数据增广的渔业标准命名实体识别方法有效解决了部分实体样本稀疏问题,提升了渔业标准命名实体识别的整体效果。

为解决因外来海洋生物领域实体复杂且实体间存在嵌套导致命名实体识别效果较差等问题,提出基于融合注意力机制的卷积神经网络(CNN)-双向门控循环单元网络(BiGRU)-条件随机场(CRF)网络模型进行外来海洋生物命名实体识别,并构造词向量、词性特征向量等特征作为网络模型的联合输入,以提升网络模型识别效果。结果表明:使用融合多特征向量的CNN-BiGRU-CRF网络模型对外来海洋生物名称实体、时间实体、地名实体3类实体上的命名实体识别结果平均准确率达到了90.62%,平均召回率达到了89.50%,平均F1值达到了90.05%,较传统命名实体识别方法均有较大提高。研究表明,本研究中提出的网络模型可以充分提取文本特征,解决了文本的长距离依赖问题,对外来海洋生物领域的命名实体识别具有较好的识别效果。

随着互联网的普及，人们越来越多地依赖电子设备进行学习、工作和娱乐。然而，长时间的电子设备使用给眼睛健康带来了潜在的风险。本文分析了网络普及背景下爱护眼睛的必要性，并探讨了保护眼睛的有效方法，以提高工作效率和生活质量。建议通过合理使用电子设备、定期休息眼睛、注意用眼姿势等方式，注重眼睛健康，以满足现代社会的需求。

近年来，随着现代科技的发展和互联网技术的高度普及，我国开始迈入大数据时代，计算机网络日趋成熟，用户量逐渐扩大，进一步促进了国民经济增长，但在发展过程中易面临网络风险问题，导致铁路信息或关键文件被泄露，隐患较大，随着新型病毒和攻击手段不断更新，原有网络安全防御体系的适应性和防护能力已明显不足。为保证铁路信号系统的网络安全，强化铁路行车与运输安全，急需对现有网络安全防御体系的风险点进行深入分析，并提出具有针对性的纵深网络安全防御体系。

随着海洋空间规划在世界范围内的兴起与发展，跨界海洋空间规划逐渐成为了国与国之间探寻海上合作的新议题。欧洲为目前跨界海洋空间规划项目开展的集中区域，波罗的海区域又在整个欧洲跨界海洋空间规划发展中扮演着“排头兵”的角色。以波罗的海跨界海洋空间规划的实现路径为研究内容，旨在为我国今后与其他东南亚沿海国的跨界海洋空间规划合作提供参考。通过分析得出，欧盟法律政策、区域政府间合作机制、沿海国海洋空间规划制度的普遍建立、区域数据共享平台建设与欧盟资助，以及该区域网络化治理特征等因素是促成波罗的海区域跨界海洋空间规划发展与活跃的关键原因所在。