为了解决电动汽车的车载电池体积大和里程焦虑等问题，加速电动汽车的推广应用，动态无线充电系统（DWCS）应运而生。介绍了电动汽车智能DWCS的基本框架，从电路结构及系统建模、电动汽车定位、DWCS的控制策略以及与智能电网的相互影响等方面详细阐述了国内外学者在 DWCS 方面的研究工作，然后从系统结构及优化、与无人驾驶技术的融合以及电网和交通网的协同优化策略等方面对电动汽车智能 DWCS 未来的研究方向和发展趋势进行了展望。

车辆再识别是指给定一张车辆图像，找出其他摄像头拍摄的同一车辆，可将车辆再识别问题看作图像检索的子问题。在真实交通监控系统中，车辆再识别可以起到对目标车辆进行定位、监管、刑侦的作用。随着深度神经网络的兴起和大型数据集的提出，提升车辆再识别的准确度成为近年来计算机视觉和多媒体领域的研究热点。从不同角度对车辆再识别方法进行了分类，并从特征提取、方法设计和性能表现等方面对车辆再识别技术进行了概述、比较和分析，对车辆再识别技术面临的挑战及发展趋势进行了预测。

当前的自然语言推理方法在进行词对齐时往往只关注如何利用上下文信息改善词汇的表示，而忽略了上下文相似度对词汇对齐的帮助。推理方法在融合局部判定信息进行结果预测时，通常赋予局部判定信息相同的权重，而实际上不同词汇对应的局部判定信息对最终结果具有不同的影响。因此，提出一种通过增强词对齐性能改善自然语言推理性能的方法，该方法在词对齐时同时考虑词汇的词义相似度和上下文相似度，并且利用选择门机制对不同的局部判定信息进行加权。实验表明，该方法能够获得与当前最优的模型相当的准确率，而且该方法更加符合人脑推理判定行为过程，且具有很好的可解释性。

在智能化时代，战场数据海量异构，无人平台被广泛运用，作战空间由物理域、信息域向认知域加速拓展，对指挥控制的精确性、时效性、有效性提出了更高的要求，指挥与控制智能化为大势所趋。在对典型外军智能化指挥控制系统分析的基础上，梳理了机器博弈技术的发展历程，分析了机器博弈技术应用于智能指挥控制系统面临的挑战，提出了未来指挥控制智能化在对抗训练、战法创新以及指控系统架构设计与实现等方面的设想，以期为未来指挥与控制系统的发展提供借鉴与启示。

近年来，工业互联网的发展浪潮引起了学术界与工业界的高度关注，目前工业互联网的发展中仍存在设备通用性弱、软件动态重构能力差等问题。基于上述问题，设计了一种IAP工业互联网通用平台，该平台基于数据架构驱动引擎技术（数据引擎），可实现异构平台中的数据同构化、动态化处理。同时还设计了 IAP 工业互联网通用平台测试床，通过系列实验展示了该平台的特色优势，为实现工业互联网的互联互通提供了新的技术方案。

与传统的网络安全防御手段相比，基于工艺流程的工业系统安全防护研究愈发成为工业控制安全领域的重要研究方向。提出一种改进型BC-1stM无确定度逆向云算法，通过对时间序列与工艺流程的正常状态进行建模，实现在工业系统中基于工艺攻击方式的安全防护检测与告警，并采用田纳西伊士曼化工过程平台进行验证。结果表明，该模型在进行攻击行为检测与攻击点检测方面有很高的查准率，提高了工业系统的安全防护能力。

风速-功率是风电机组发电性能的重要指标，对风电场的运行管理具有重要意义。风速-功率数据是通过安装在风电场的监视控制与数据采集（SCADA）系统采集得到的，原始数据存在大量噪声，给后续应用研究带来了很大的挑战。基于风速-功率数据的空间分布特征，将风速-功率数据分为3类，并改进了数据预处理方法bin算法，提出了基于分区域（dbin）算法的异常数据识别清洗方法及流程。实验结果表明，dbin算法识别异常数据的效率比传统算法更高，具有较强的通用性。

提出一种针对 ToF 相机的有效深度数据提取与校正算法，利用深度图和置信度图对深度信息进行校正。首先，基于核密度估计和连通域标记对测得的深度图进行自适应分割；然后使用一种改进的结构张量进行边缘检测，从而探测深度图中的无效像素和飞行像素；最后用双三次方插值或投票操作纠正或剔除这些像素，同时使用增强置信度剔除错误像素。实验结果证明了该算法的有效性，对比传统方法，本文所提算法可以剔除更多的无效像素，且保留更多的有效深度数据，对于噪声的鲁棒性也更好。

针对传统的四元数乘法运算不满足交换律的问题，介绍了一种可交换四元数，同时建立一种交换四元数神经网络（CQVNN），并对CQVNN的渐近稳定性进行研究。研究过程中，将CQVNN分解成4个实值神经网络，通过拓扑度理论、传统的李雅普诺夫稳定性理论以及不等式理论，得到CQVNN平衡点的存在唯一性条件以及其平衡点渐近稳定的充分条件。最后，给出一个数值案例，以验证所得结论的有效性。

利用信息技术手段对疫情管控措施进行评估，从而指导管控措施的实施，对疫情防控具有理论和现实意义。基于ACP方法和统计数据构建了人工城市计算实验平台，建立了针对具体疫情管控的社区、学校、工厂3类典型场所的人工社会模型，通过计算实验对新型冠状病毒肺炎疫情的管控措施进行评估。结果发现，检验检疫、自我防护管控措施只能够延缓疫情中感染人数峰值的到来，对降低总感染人数的效果不明显，只有经济代价巨大的隔离措施能够显著地抑制疫情的发展。隔离措施的良好效果表明，有效阻断“人-人”传播链是疫情控制的关键环节，因此建议综合采用检验检疫、大数据、人工智能等手段精准筛查病患及潜在感染者。