本文定义了区块链系统设计追求的安全目标，从机制漏洞、攻击手段和安全措施三方面对区块链各层级的安全问题进行全面分析，提出了区块链的平行安全概念框架，并总结未来区块链安全问题的研究重点.本文致力于为区块链研究提供有益的安全技术理论支撑与借鉴.

本文对主流目标跟踪算法进行了综述，首先，介绍了目标跟踪中常见的问题，并由时间顺序对目标跟踪算法进行了分类：早期的经典跟踪算法、基于核相关滤波的跟踪算法以及基于深度学习的跟踪算法.接下来，对每一类中经典的跟踪算法的原始版本和各种改进版本做了介绍、分析以及比较.最后，使用OTB-2013数据集对目标跟踪算法进行测试，并对结果进行分析.

近年来随着深度学习的发展，大量基于深度学习的行人重识别方法被提出.本文先简单介绍了该问题的定义及传统方法的局限，并列举了一些适用于深度学习方法的行人重识别数据集.此外我们详细地总结了一些比较典型的基于深度学习的行人重识别方法，并比较了部分算法在Market1501数据集上的性能表现.最后我们对该问题未来的研究方向做了一个展望.

本文对深度学习在基于单幅图像的物体三维重建领域的研究进展及具体应用进行了综述.首先介绍了基于单幅图像的三维重建的研究背景及其传统方法的研究现状，其次简要介绍了深度学习并详细综述了深度学习在基于单幅图像的物体三维重建中的应用，随后简要概述了三维物体重建的常用公共数据集，最后进行了分析与总结，指出了目前存在的问题及未来的研究方向.

在未来很长一段时期内，智能汽车必然面对人机协同控制的局面，本文详细介绍了智能汽车人机协同控制中驾驶员建模及人机驾驶权动态优化控制的国内外研究现状，同时简要介绍了智能汽车测试与评价的国内外研究现状，提炼了共性问题，并对人机协同控制的发展趋势给出了一些观点.

本文致力于以区块链智能合约为研究对象，对已有的研究成果进行全面梳理和系统概述，提出了智能合约的基础架构模型并以此为研究框架阐述了智能合约的运行机制与基础架构，总结了智能合约的研究挑战与进展，介绍了智能合约的技术优势与典型应用领域，讨论了智能合约的发展趋势，以期为智能合约的后续研究提供参考.

本文介绍了迁移学习理论的研究现状，对迁移学习理论解决基于小规模数据集的物体识别与检测中遇到的主要问题的研究思路和前沿技术进行了着重论述和分析.最后对该领域的研究重点和技术发展趋势进行了探讨.

本文提出了一个比特币系统扩容问题的研究框架，包括关键技术，制约因素与衍生问题三部分，以深入探讨和研究比特币扩容问题.在该研究框架下，首先介绍链上和链下两类扩容关键技术及发展现状；其次从网络负载和节点瓶颈两方面，总结制约比特币扩容方案的宏观与微观因素；最后，探讨两类衍生问题：从系统安全性的角度，探讨比特币扩容可能引发的安全问题及解决策略；从币值、交易费与矿工收益等方面，阐述比特币扩容涉及的经济问题.

本文首先介绍了现有的多角度步态数据库，然后根据特征提取方式的不同，将当前已提出的方法分为三维模型法、视角不变性特征法、映射投影法和深度神经网络法四类，并详细阐述了每一类的原理、特点以及优缺点.最后，结合实际应用指出当前研究的局限性与发展趋势.

本文对数字孪生和平行系统技术的基本概念、技术内涵、相关应用等进行了研究与总结，对比了两者之间的异同，并分析了两者的发展趋势，预期能够给复杂系统管理与控制领域的研究人员提供一定的参考和借鉴.

本文介绍了机器人操作技能学习的主要方法及最新的研究成果.依据对训练数据的使用方式将机器人操作技能学习方法分为基于强化学习的方法、基于示教学习的方法和基于小数据学习的方法，并基于此对近些年的研究成果进行了综述和分析，最后列举了机器人操作技能学习的未来发展方向.

通过梳理近年信息融合理论的发展，分析了复杂目标跟踪系统中存在的非线性、多模式、深耦合、网络化、高维数和未知扰动输入等问题，指出现阶段目标跟踪系统中联合优化的必要性.继而，讨论了解决联合优化问题的主要方法，包括联合检测与估计，联合聚类与估计，联合关联与估计及联合决策与估计等.同时，着重介绍了变分贝叶斯辨识、估计和优化的统一框架和以其为基础的目标跟踪联合一体优化方法，并以天波超视距雷达为应用背景，给出在多路径多模式多目标跟踪场景下算法的一般性描述.最后，讨论了变分贝叶斯理论在目标跟踪领域的开放问题和未来研究方向.

机器人技能学习是人工智能与机器人学的交叉领域，目的是使机器人通过与环境和用户的交互得到经验数据，基于示教学习或强化学习，从经验数据中自主获取和优化技能，并应用于以后的相关任务中.技能学习使机器人的任务部署更加灵活快捷和用户友好，而且可以让机器人具有自我优化的能力.技能模型是技能学习的基础和前提，决定了技能效果的上限.日益复杂和多样的机器人操作任务，对技能操作模型的设计实现带来了很多挑战.本文给出了技能操作模型的概念与性质，阐述了流程、运动、策略和效果预测四种技能表达模式，并对其典型应用和未来趋势做出了概括.

本文对惯性式人体运动跟踪技术的发展历史、研究现状以及典型方法进行了较为全面的梳理和总结，主要包括人体运动学模型和生物学约束，传感器初始对准方法，传感器种类，传感器误差处理以及数据融合方法，并概述相关方法应用于实际的现状.最后，总结了该领域待解决的难点问题，并对未来的发展趋势进行了展望.

本文综述了舰载无人机自主着舰/回收制导与控制技术.概述了舰载无人机的发展历史，简单描述了舰载无人机跑道拦阻着舰、撞网回收、伞降回收、绳钩回收、天钩回收、过失速着舰、智能飞落着舰、风向筒回收、秋千式吊架回收等典型着舰回收方式.在深入分析无人机自主着舰/回收制导与控制关键问题的基础上，重点概述了无人机着舰/回收经典制导与现代制导技术，以及着舰/回收经典控制、现代控制、非线性与自适应控制、智能控制等飞行控制技术的研究现状.最后，对无人机自主着舰/回收制导与控制技术的发展状况进行总结，并对未来研究重点进行展望.

本文综述了鸡尾酒会问题相关听觉模型研究的现状与展望.在简要介绍了听觉机理的相关研究，并概括了解决鸡尾酒会问题的多说话人语音分离相关计算模型之后，本文还讨论了受听觉认知机理启发的听觉注意建模方法，认为融入声纹记忆和注意选择的听觉模型在复杂的听觉环境下具有更好的适应性.之后，本文简单回顾了近期的多说话人语音识别模型.最后，本文讨论了目前各类计算模型用于处理鸡尾酒会问题时遇到的困难和挑战，并对未来的研究方向进行了展望.

本文从单星任务调度规划为起点，对单星地面离线任务调度规划、单星星上在线任务调度规划、单星星地一体化自主任务调度规划研究现状进行梳理与分析，然后延展至多星领域，综述了多星地面离线协同任务调度规划、多星星上在线协同任务调度规划、多星星地一体协同任务调度规划研究现状.最后，对卫星自主与协同任务调度规划研究进行了总结与展望.

本文系统地综述了RGB-D行为识别领域的研究进展和展望.首先，对近年来RGB-D行为识别领域中常用的公共数据集进行简要的介绍；同时也系统地介绍了多模态RGB-D行为识别研究领域的典型模型和最新进展，其中包括卷积神经网络（Convolution neural network，CNN）和循环神经网络（Recurrent neural network，RNN）等深度学习技术在RGB-D行为识别的应用；最后，在三个公共RGB-D行为数据库上对现有方法的优缺点进行了比较和分析，并对未来的相关研究进行了展望.

人-机器人技能传递（Human-robot skill transfer，HRST）是指人将操作技能传授给机械臂使得机器人具备类人化的作业能力，以达到高效示教编程的目的.相对于传统的机器人编程技术，人机技能传递具有高效率、低成本、不依赖机器本体平台等显著优点，是人-信息-机器人融合系统（Human-cyber-robot-systems，HCRS）中重要环节之一，应当给予足够的重视.本文首先介绍了人机技能传递技术的研究背景，接着简述了该技术在人机接口、建模、仿生自适应控制等方面的发展现状，并对未来的研究方向做出了展望.

随着信息物理系统（Cyber-physical system，CPS）融合深度和融合广度的不断增加，信息物理生产系统（Cyber-physical production system，CPPS）呈现出显著的社会化趋势.通过对信息物理生产系统相关技术的研究，分析了信息物理生产系统的社会化演进历程，建立了社会信息物理生产系统（Social cyber-physical production system，SCPPS）模型；根据人与智能体的信息物理交互行为差异，基于对人类社会行为特点的分析，类比研究了智能体社会与人类社会融合的广义互联社会特点；归纳出信息物理系统的七种交互模式及其在社会信息物理生产系统中的应用；总结出社会信息物理生产系统面临标准化、人性化和安全化的挑战问题.

来源：中国知网        2020-3-25