本技术涉及海面目标多模融合识别系统设计技术领域，尤其是一种用于高动态无人平台的多模融合海面目标识别系统。其特点是包括平台传感器分系统、多模特征处理与识别分系统、信息传输控制分系统和远端显控分系统；该系统结合相应的海面目标图像特征提取技术、主被动雷达信号特征提取技术、多模异构特征融合多核分类器的海面目标识别技术，实现了光学图像、SAR图像、主动雷达信号、被动雷达信号四种模态数据高效的融合识别系统，实现了高动态无人系统对海面慢动目标类型的自主判定，增强了多模特征融合利用效率，提高了目标识别精度和鲁棒性，提升了高动态无人系统自主化和智能化水平。

 本技术涉及一种基于多维特征和差分萤火虫算法的JPEG大数据可逆数据隐藏方法和系统。所述方法包括:结合DCT系数块的纹理、系数分布和空间特性，构建多维特征相似性评估模型；通过差分萤火虫算法确定最适合参与AC系数分布模型构建的DCT块数量k；利用相似性评估模型选取最相似的k个DCT块，用于系数分布模型的构建；通过拉普拉斯分布拟合，估算每个AC系数的失真值，并优先选择失真较小的系数进行数据嵌入；构建二维直方图，根据系数对的统计特性，选择最优二维直方图映射；根据最优二维映射关系嵌入秘密数据，最终得到标记的JPEG图像。采用该方法，显著提升了嵌入效率，并满足了在大数据存储、分发和信息化处理环境中对图像数据传输的安全性和完整性需求。

 本技术公开了一种利用永磁体自身辐射磁场对其进行空间定位的方法，首先建立永磁体的磁偶极子模型，再利用训练过的VIT(Vision Transformer)网络将永磁体位姿确定在一个空间范围内，在此基础上利用非线性优化算法反向优化，从而实现快速精准定位。本发明的方法区别于现有成熟的使用LM算法反向优化算法的永磁体定位技术对于传感器的误差更不敏感，有效避免陷入局部最优解。同时由于优化初始值与真实值差异不大，优化计算迭代次数很少，可以在短时间内完成，从而实现快速精准定位，在准确与快速中达到平衡。

 本技术公开了一种基于微波生物传感器的低浓度CEA浓度测定方法及系统，方法包括:利用全波电磁仿真软件设计传感器结构，并进行性能仿真，确定传感器结构及尺寸；根据确定的传感器结构、尺寸，使用光刻和湿法刻蚀法制备传感器实物并给传感器实物装配SMA接头；通过SMA接头将矢量网络分析仪与传感器实物连接，验证传感器实物性能；给符合要求的传感器实物上先滴加抗体孵育，待抗体孵育数分钟之后，将多组低浓度的CEA溶液分别滴加在孵育好抗体的传感器实物上孵育，获取传感器响应数据，建立起CEA溶液浓度与传感器参数之间的响应关系；根据响应关系，进行CEA溶液的浓度快速测定，本发明综合了频率和幅度两个参数的影响显著提升了低浓度检测的灵敏度和准确性。

 本技术涉及一种基于液体神经网络的超声波飞行时间在线校准设计。所述方法包括:选择影响超声波飞行时间的各项因素，用于构建液体神经网络训练的数据集。然后，利用构建的数据集，通过液体神经网络模型对特定影响因素下的超声波飞行时间与真实飞行时间之间的误差进行预测，最后调用已建立的液体神经网络模型，对各个影响因素对超声波飞行时间误差的影响进行分析，结果表明本发明的效果为：在原有的实验数据的基础上可以快速的对各个影响因素下的超声波飞行时间与真实飞行时间的误差值进行预测，能清晰地显示出各个影响因素对超声波飞行时间与真实飞行时间的误差值的影响程度，本发明具有高预测精度、良好的适用性和稳定性，有助于提升超声波流量计的校准效率。

 本技术公开了一种基于协同聚类的跨被试言语想象脑电意图解码域迁移方法，包括如下步骤:步骤1、获取已有的言语想象脑电数据，从而构建源域数据集并预处理；步骤2、提取预处理后的源域数据集中言语想象相关的脑电特征；步骤3、初始化样本的聚类指示矩阵和特征的聚类指示矩阵，并求解优化；步骤4、训练一个基于脑电样本和特征协同聚类的半监督言语想象意图解码模型；步骤5、采集目标域数据，并进行预处理；步骤6、确定目标域的最佳源域匹配；步骤7、调整后的系数矩阵；步骤8、在目标域上得到最终优化的样本特征耦合聚类脑电言语想象意图解码矩阵分解模型，继而，意图解码的识别标签可以转化为目标域样本的聚类指示矩阵并求解。

 本技术涉及氮化镓高电子迁移率晶体管(GaN HEMT)紧凑型建模领域，针对p‑GaN栅HEMT紧凑型模型开发的难题，提供一种基于物理引导神经网络(Physics‑guided Neural Network，PGNN)的p‑GaN栅HEMT模型建立方法，包括以下步骤:先采用TCAD仿真工具构建p‑GaN栅HEMT晶体管模型，生成模型样本并提取仿真数据；构建基于物理引导神经网络的DerivNet模型和损失函数；最后使用仿真数据进行模型训练，得到基于物理引导神经网络p‑GaN栅HEMT模型。

 一种基于机器学习的台风灾害动态风险评估及资源调度方法，属于灾害风险管理领域。该方法包括:综合考虑致灾因子、孕灾环境、承灾体和防灾减灾能力选择风险要素指标；通过相关性分析，研究台风灾害的风险要素与灾情损失之间的关系，对风险要素指标进行筛选；通过对输入特征进行标准化处理使各个特征的尺度一致；利用机器学习算法构建台风灾害动态风险评估模型，然后将动态实测致灾因子指标输入模型得出评估结果；根据各区域的风险等级划分资源分配的优先级，结合不同区域的物资需求量和资源供应量建立台风灾害下的应急资源调度方法。该方法实现对台风灾害的动态风险评估，据此有效制定合理的应急资源调度方法，为防灾减灾工作提供重要支撑。

 本技术公开了一种个人账单隐私保护记录筛选与金额统计方法，用户将个人账单中涉及到的包括账单金额、收支类别、账单描述、及发生时间等数据，进行同态加密，由用户上传至服务器；再由用户输入账单描述的关键词、账单金额的区间、及发生时间范围三个条件，服务器根据三个条件组成的与/或组合，对密文数据执行若干同态运算的组合，将结果均返回给用户，由用户进行解密恢复查询结果；最后，用户输入所需的收支类别以及发生时间范围，服务器执行同态运算，并将运算结果返回给用户，由用户执行同态解密，计算出总金额，完成金额统计并组合成最终的查询结果。本发明中，服务器只接触账单数据的密文形态，极大地提升了用户个人账单数据的隐私保护水平。

 本技术提供了一种薄微弧氧化涂层铝合金的疲劳寿命预测方法。利用机器学习的图像处理技术、Murakami和裂纹扩展理论、对抗生成神经网络以及随机森林算法，获得薄微弧氧化涂层铝合金疲劳寿命预测物理方程。该方法能准确提取陶瓷涂层微孔尺寸，精准预测涂层铝合金在小样本、不同微孔分布和循环应力载荷条件下的疲劳寿命，并适用于“空天地”装备铝合金材料微弧氧化的疲劳寿命预测，为解决涂层铝合金疲劳寿命差且可靠性低问题提供基础支撑。