广域多点定位系统（WMPS）作为民航空中交通管理的关键设备，其网络传输性能直接影响空管数据的可靠性与实时性。针对某地WMPS-I型系统中出现的远端站点异常接收其他站点广播数据、存在网络风暴风险的问题，结合系统组网架构与数据传输特征，提出基于访问控制列表的精准优化配置方案，并给出了具体实施步骤与配置示例。实践证明，该优化方案可有效阻断无效广播数据传输，避免网络风暴发生，提升系统网络传输稳定性，对保障民航空管系统安全运行具有重要意义。
要实现藏文的高质量、快速排序，必须解决组成藏文音节的构件元素识别问题，根据构件元素的优先级进行排序。通过对藏文的文字结构、文法规则和藏文音节结构的研究，设计了一种符合现代藏文音节而与藏文音节文法无关的构件元素识别算法，构建了藏文音节的排序方法，进而构建了藏汉英语种的排序算法。实验表明，藏汉英混合语种文字的排序算法符合现代藏文词典的排序要求，且排序效率更高。
随着大数据时代的到来，多模态数据呈现爆发式增长，传统单模态语义理解方法面临处理规模大、语义稀疏、信息互补性差等挑战。多模态融合技术通过整合不同感知通道的信息，能够有效提升语义理解的准确性和鲁棒性。构建了分层式多模态融合应用架构，采用BERT、ResNet等预训练模型进行特征提取，设计跨模态注意力机制实现语义对齐，通过门控融合策略动态调节各模态权重。在分布式计算框架支撑下，应用智能采样和增量学习等优化策略提升处理效率。实验结果表明，该方案在电商、社交媒体、新闻等场景中表现优异，F1值达到87.9%，相比基线方法提升明显，验证了多模态融合在大数据语义理解中的应用价值。
本文提出一种阻容混合架构的可变增益12 bit的逐次逼近型模数转换器（SAR ADC），通过串列电阻网络对参考电压进行初次分段，利用按比例分配的电容网络进行第二次分段来达到12位分辨率。基于采样和转换阶段电容的复用设计一种全新的可调增益网络，通过不同控制实现增益的0.5、1、2、4倍放大。该设计使用0.25 μm CMOS工艺实现，仿真表明在3.3 V电源电压，2.8 V参考电压，CLK=5 MHz，Vin输入信号199.3 KHz，单位增益情况下，ADC动态特性中SNDR为70.99 dB，ENOB为11.5。静态特性表明，ADC在12位分辨率下具有单调性，INL<|0.3LSB|，DNL<|0.3LSB|。
太空环境中含有高能粒子，对正常工作的半导体器件构成威胁。与传统体硅工艺相比，SOI工艺基于氧化层-埋氧层将有源器件衬底与薄膜区隔离，使其具有抗辐射能力强、速度快、可靠性高等优点。但由于硅局部氧化隔离产生的鸟嘴效应，SOI器件抗总剂量效应能力较弱，仍需进行加固。因此，基于SOI工艺，在版图方面设计了H型栅结构，在电路方面设计了双互锁存储单元和C单元，从而降低芯片在太空环境中失效的概率。使用离子束与钴源对D触发器所在芯片开展地面辐照实验，其工作在扫描链模式时未产生单粒子翻转与单粒子闩锁，抗总剂量能力达到100 krad(Si)。
为满足图像加密的安全性与实时性需求，提出了一种基于二维混沌映射的加密算法。该算法采用双轮迭代模式，每轮依次执行正向模加扩散、动态DNA运算、Fisher-Yates置乱及逆向模加扩散。引入改进的二维Logistic-正余弦混沌系统生成伪随机序列，用于动态控制DNA编码规则、移位参数和置乱索引，可增强算法的非线性特性。正向与逆向模加扩散结构通过像素间的累积关联，有效提升明文扩散效果。理论分析与仿真结果表明，该算法密钥敏感性强、对差分攻击及统计分析具有良好抵抗能力，可保证较高的安全性，适用于数字图像的保密传输与存储。
在资源受限条件下，路径选择需同时满足低时延、高可靠性和能效优化，但入侵干扰会破坏链路稳定性，使静态权重分配无法适应动态网络状态，难以根据实时入侵情况灵活调整路由策略，导致虚警率升高，检测准确率下降，影响路由决策的可靠性。为此，提出一种考虑入侵干扰的计算机网络动态路由配置优化方法。该方法基于端到端路由探测建立入侵干扰模型，通过拓扑特征参数和检测系数量化入侵影响。结合虚警率与检测率定义的局部时间尺度，实现对路由路径的优化选择。基于路由节点评估实现任务动态分配，评估节点受干扰后的传输能力，动态分配带宽资源，确保任务由高效节点执行。多目标优化配置无线传感网络路由，设定路由配置优化目标函数融入网络体系，利用遗传算法平衡链路成本、负载与能效等关键指标，引入适应度阈值筛选最优簇头节点，实现无线传感网络路由多目标优化，确保网络在复杂环境下稳定运行。结果表明，该方法时延小于2 ms，数据包传输误码率低于0.1，有效增强了网络路由中数据传输的可靠性。
随现代无线电通信系统环境日益复杂，所需覆盖频段增多，数据处理能力要求不断提升，给多通道同步采集系统带来了严峻挑战。当前阶段的数据采集系统在采样频率上难以满足高频信号捕捉需求、系统带宽无法适配宽频谱信号传输、存储容量难以支撑长时间连续采样，且多通道同步精度无法达到精密测量标准。因此，为满足多通道同步信号的采集需求，设计了一种基于高速ADC的现场可编程门阵列多通道同步采集系统。该系统选用8颗高速ADC，采用时间交替采样系统失配误差校正技术，实现了对工作速率为5 GSPS的8路通道信号采样。其每通道数据存储深度大于40 Mpts，信噪比大于48 dB，有效位数大于7.7 bits，无杂散动态范围大于56 dBc，同步精度小于±100 ps，为多通道同步信号采集提供了有效解决方案。
果蔬目标存在多尺度特征差异，导致预测框与真实框之间的位置和尺寸关系难以精准衡量，无法准确评估预测结果与真实标签之间的差异，在训练过程中难以有效学习目标特征分布规律，检测结果不够精确。为此，本研究提出一种基于YOLOv8改进的密集果蔬目标检测方法。利用双线性插值法处理原始果蔬特征图像以保留细节信息，结合自注意力机制和一维卷积实现多尺度果蔬特征融合。采用C2f模块提取融合特征并放大果蔬特征图，生成预测框以精确定位目标位置和类别。引入EIoU损失函数优化YOLOv8模型，改善预测框与真实框的宽高及中心点匹配情况，解决CIoU在密集场景下的评估偏差问题，输出目标检测结果。结果表明，该方法能完整且准确地检测到密集草莓目标，mAP数值达到96%，检测精度较高，在实际的密集果蔬检测应用场景中具有较高价值。
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