目标定位是具有众多应用的多输入多输出（MIMO）雷达系统的一项基本任务。 在本文中，我们研究了带有电磁矢量传感器（EMVS）的双基地MIMO雷达中的定位问题。 与传统的定标器传感器不同，EMVS能够提供二维（2D）方向搜索，并且可以提供光源的附加偏振特性。 因此，双基地EMVS-MIMO雷达系统中的目标定位涉及2D离开方向（2D-DOD）和2D到达方向（2D-DOA）估计。 此外，我们可以获得目标的发射偏振特性以及偏振特性。 为了利用匹配滤波器之后的阵列测量的张量性质，开发了张量子空间算法，该算法通过叉积技术从张量子空间估计目标参数。 所提出的算法获得了用于参数估计的封闭形式的解决方案，与现有算法相比，它表现出更准确的性能。 数值仿真验证了所提算法的有效性和改进性。

情感计算是快速发展的领域之一，它激发了情感检测领域的许多应用研究。 本文简要介绍了使用公开数据进行基于 EEG 的情绪检测的相关工作以及一种检测内部情绪状态的方法。 开发了一种有监督的机器学习算法来识别二维模型中的人类内心情绪状态。 来自 DEAP 和 SEED-IV 数据库的脑电图信号被考虑用于情绪检测。 离散小波变换应用于预处理信号以提取所需的 5 个频段。 提取了功率、能量、微分熵和时域等特征。 开发通道智能 SVM 分类器并完成通道组合器以检测适当的情绪状态。 DEAP数据库的四类分类率为74%、86%、72%和84%，SEED-IV数据库的分类率为79%、76%、77%和74%。

从数据中学习结构是贝叶斯网络研究最重要的基本任务之一。 特别地，学习贝叶斯网络的可选结构是一个不确定的多项式时间（NP）难题。 为了解决这个问题，已经提出了许多启发式算法，并且其中一些在不同类型的先验知识的帮助下学习贝叶斯网络结构。 然而，现有算法对先验知识有一些限制，例如质量限制和使用限制。 这使得很难在这些算法中很好地利用先验知识。 在本文中，我们将先验知识引入了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法，并提出了一种称为约束MCMC（C-MCMC）算法的算法来学习贝叶斯网络的结构。 定义了三种类型的先验知识：父节点的存在，父节点的不存在以及分布知识，包括边缘的条件概率分布（CPD）和节点的概率分布（PD）。 所有这些类型的先验知识都可以轻松地用在该算法中。 我们进行了广泛的实验，以证明所提出的方法C-MCMC的可行性和有效性。

基于深度学习和字符嵌入的细胞穿透肽预测

研究论文-专用短波接收机射频前端预选滤波器设计与实现

使用DNN进行语音分离的卷积NMF联合优化激活系数

为方便调查宁夏全区荒漠草原植物种类及其分布，需对植物识别方法进行研究。针对YOLO v5s模型参数量大，对复杂背景下的植物不易识别等问题，提出一种复杂背景下植物目标识别轻量化模型YOLO v5s-CBD。改进模型YOLO v5s-CBD在特征提取网络中引入带有Transformer模块的主干网络BoTNet(Bottleneck transformer network)，使卷积和自注意力相结合，提高模型的感受野；同时在特征提取网络融入坐标注意力(Coordinate attention，CA)，有效捕获通道和位置的关系，提高模型的特征提取能力；引入SIoU函数计算回归损失，解决预测框与真实框不匹配问题；使用深度可分离卷积(Depthwise separable convolution，DSC)减小模型体积。实验结果表明，模型YOLO v5s-CBD在单块Nvidia GTX A5000 GPU 帧率可达140帧/s，模型体积为8.9MB，精确率P为95.1%，召回率R为92.9%，综合评价指标F1为94.0%，平均精度均值mAP为95.7%，在VOC数据集平均精度均值可达80.09%。

约束优化的分布式梯度算法在电力系统负荷分担中的应用

基于人脸表情和语音的双通道情感识别

Efficient filter design against interrupted sampling repeater jamming for wideband radar