摘要：在三维人体网格模型的测量和建模过程中,人体部位(如手臂,躯干)的识别是非常基础且重要的。利用网格模型特点而设计的传播算法能够快速地对人体的一些部位进行自动的识别。该方法不仅代码简单易用,而且对于残缺粗糙模型的识别率也很高。

摘要：设计了一种可用于加密的块结构低密度生成矩阵Block-LDGM码.该码的生成矩阵由一组交织子矩阵组成,且这些交织子矩阵可以用二次交织多项式来描述.以这些二次交织多项式的系数作为密钥,可实现对交织子矩阵的随机化,从而实现对Block-LDGM码的加密.基于三分图,提出多边缘置信度传播算法和滤波衰减消解方法,实现基于Block-LDGM码的低复杂度信息压缩编码.仿真结果表明:设计的可加密BlockLDGM码,具有近香农限的压缩性能,同时具有较高的保密能力.

摘要：提出一种称为高阶对称循环神经网络（ＨＤＲＮＮ），它的结构是对称循环神经网络模型的改变，在自循环神经元与正常输入之间形成由自循环神经元和附加辅助乘法组成的隐含层，由此得出一般动态度向传播算法，算法表明ＨＤＲＮＮ不仅能给出更准确辨识结果，而且以更短训练时间来获得理想精确值。

摘要：针对某些情况下紧急事件的发生,提出一种紧急求助系统设计,以便于在执法过程中及时发现紧急情况。系统由一个安卓手机应用程序连接到一个LoRa收发器,用户可以发送紧急求助,然后由其他相邻的用户接收或传播求助消息,直到找到能够处理紧急情况的救援执法人员。同时提出一个新的传播算法来缩短求助时间,对系统在大范围场景下的传播和接收紧急求助的能力进行了研究。

摘要：粒状土浅地基设计通常由沉降而非承载能力决定。所以，设计时主要关心沉降预测，它是浅地基设计的必备标准。目前，只有用众多数值模拟技术，才能准确而一致地预测出粒状土浅地基的沉降。近来，用反传播算法培训的多层感知器(MLP)已经成功地应用于预测粒状土浅地基的沉降。其缺点是培训期间获得的知识呈关联权重分布，很复杂，难以解释。