人脸表情识别作为情感计算的一个研究方向，构成了情感理解的基础，是实现人机交互智能的前提。人脸表情的极度细腻化消耗了大量的计算时间，影响了人机交互的时效性和体验感，所以人脸表情特征提取成为人脸表情识别的重要研究课题。总结了国内外近五年的人脸表情识别的稳固框架和新进展，主要针对人脸表情特征提取和表情分类方法进行了归纳，详细介绍了这两方面的主要算法及改进，并分析比较了各种算法的优势与不足。通过对国内外人脸表情识别应用中实际问题进行研究，给出了人脸表情识别方面仍然存在的挑战及不足。

在这项研究中，从日本的天然水生环境中分离并鉴定了具有广泛pH耐受性的酵母。 尽管工业需求尚未得到满足，但仅报道了一些耐碱酵母的基础和应用研究。 首先，我们调查了pH 7.6-9.4的天然水生环境中的耐碱酵母。 我们从7个属和9个物种中分离了35个在pH 9.0培养基中生长的酵母菌株：25个菌株（N1，N2，通过N6，N9，K1，K3到K19）是Rhodotorula mucilaginosa； 一株（N7）为河豚假单胞菌； 其中一株（N8）是斯氏杆菌。 其中两个（N10和N13）是异常Wicherhamonyces。 其中一个（N11）是Saberus； 一个（S1）是Candida sp .； 两个（S2和S4）是中间念珠菌； 一个（S3）是假丝酵母。 一个（K2）是隐球菌液化。 我们检查了pH对代表性酵母菌株生长的影响。 菌株K12和S4在pH 3-10下显示高生长。菌株N7，N8，N10，N11和S3在pH 3-9下显示高生长。菌株K2和S1在pH 4-8下显示高生长。该菌株具有从pH 3-5的酸性介质到pH 6-8的中和活性。我们先前从极端酸化的环境中分离了耐酸酵母（隐球菌T1

对使用混合密码算法的端到端加密短消息服务（SMS）进行设计和实现的研究的动机是，在移动设备上的短消息服务（SMS）期间观察到的数据的高度不安全性。 SMS消息是流行的通信方式之一。 因此，目的是设计一种用于端到端加密短消息服务（SMS）的软件，该软件可以使用Android操作系统上的混合密码算法在传输到另一个移动设备时隐藏消息，并将其实现为移动SMS的安全性。 混合加密结合了非对称和对称加密的组合，可以从每种加密形式的优势中受益。 已经讨论了各种加密算法。 二手资料被用来收集有用的数据。 在这项研究工作中，采用了三种方法：结构化系统分析设计方法（SSADM），面向对象的分析设计方法（OOADM）和原型设计。 借助所采用的三种加密算法-消息摘要5（MD5），河豚和里维斯特·沙米尔·阿德曼（RSA）； 实现了消息的完整性，机密性，身份验证和安全性。 由开发的应用程序加密的消息还可以抵抗暴力攻击。 实施程序用Java编码。

本文考虑了连续时间马尔可夫决策过程中平均报酬的方差优化问题。 假设状态空间是可计数的，而动作空间是Borel可测量的空间。 本文的主要目的是在确定性平稳策略空间中找到方差最小的策略。 与传统的马尔可夫决策过程不同，方差准则中的成本函数将受到未来行动的影响。 为此，我们通过引入称为伪方差的概念将方差最小化问题转换为标准（MDP）。 通过给出伪方差优化问题的策略迭代算法，推导了原始方差优化问题的最优策略，并给出了方差最优策略的充分条件。 最后，我们用一个例子来说明本文的结论。

传统的强化学习（RL）使用回报（也称为累积随机奖励的期望值）来训练代理学习最佳策略。 但是，最近的研究表明，学习学习收益的分布要比学习其预期价值具有不同的优势，如在不同的RL任务中所见。 从使用传统RL的收益期望到分配RL收益分配的转变，为RL的动力学提供了新见解。 本文基于我们最近的研究RL量子方法的工作。 我们的工作使用量子神经网络实现了分位数回归（QR）分布Q学习。 该量子网络在具有不同分位数的网格世界环境中进行了评估，说明了其对算法学习的详细影响。 还将其与马尔可夫决策过程（MDP）链中的标准量子Q学习进行了比较，这表明量子QR分布Q学习比标准量子Q学习可以更有效地探索环境。 RL中的主要挑战是有效的勘探以及开发与勘探的平衡。 先前的工作表明，可以从分布的角度采取更多有益的措施。 我们的研究结果表明了其成功的另一个原因：分布式RL的性能增强可以部分归因于其有效探索环境的卓越能力。

短波辐射（SWR）直接影响海表温度（SST）。 在本文中，SWR和SST之间的关系已经遍及东太平洋和西太平洋。 TAO / TRITON浮标数据已用于本研究。 众所周知，厄尔尼诺现象与海表温度异常有关，可以在太平洋东部观测到更暖的温度，从而导致厄尔尼诺现象强烈。 已经检查并提出了东西太平洋（WP）SST，SWR之间的关系。 月度数据已被用来找出这种关系，并讨论了El Nino和La Nina事件期间SWR和SST的年度变化。

本文着重研究海平面温度（SST）以及2015年西北太平洋（NPO）上发生的台风CHAN-HOM和Nangka造成的降雨变化。 7月7日至13日，SST降温区主要发生在两个台风轨道的中部，在CHAN-HOM和Nangka台风通过期间，最大SST下降达到4℃以上。 由于CHAN-HOM台风和Nangka的共同作用，SST冷却现象保持了约15天。 CHANHOM台风和Nangka产生了大雨，最大日降雨量分别为120毫米（7月8日）和130毫米（7月11日）。 在a1，c区域，平均气温和降雨量基本呈正相关，相关系数为0.54，而在a2区域，平均温度和降雨量的相关系数为﹣0.6。

当前的工作旨在为旋风气化炉的工程设计奠定基础，使其不仅能够以合适的精度预测其流场，而且能够在计算机资源有限的情况下研究大量的设计替代方案。 良好的单相流动模型可以作为欧拉-拉格朗日模型中多相流的基础，对于旋流气化炉内的反应流建模也必不可少。 本文提供了几种流行的湍流建模选项之间的客观比较，包括标准的k-ε和SST（带曲率校正），SSG-RSM和LES Smagorinsky模型，它们可以用作旋风分离器/气化炉内的单相流，可以作为指南。进一步研究旋风气化炉和类似设备内部的多相反应流。 给出了平均速度和速度分布的波动部分的模型和实验数据之间的详细比较。 此外，研究了湍流模型捕捉旋风气化炉中影响设计过程的物理现象的能力。

在估算风险度量时，准确地模拟干散货运输收益的经验分布极为重要。 基于几种常用的分布和替代分布，本文建立了九种不同的风险模型来预测干散货运输市场的风险价值（VaR）。 探索了几种回测以比较VaR预测的准确性。 实证结果表明，基于常用分布的风险模型具有相对较差的性能，而替代分布（即偏斜学生-T（SST）分布，斜泛广义误差分布（SGED）和双曲线分布（HYP）产生的VaR更准确测量。 实证结果表明，风险管理者在管理干散货运输市场中的极端风险时会进一步考虑更灵活的经验分布。

在本文中，我们分析了2005年至2017年浙江省月度，季节和年度盐度变化及其与海表温度（SST），降雨的关系。选择了SST和降雨作为主要影响因素。 降雨与盐度之间存在反比关系。 SST与盐度呈正相关，略有季节差异。 检查从表面到150米深度的垂直变化，建议使用50 m作为盐度变化的分隔层。 我们发现，不同深度的海水中盐度的每月变化更大。 该地区盐度的季节性变化很大。 冬Spring节气温低，蒸发量小，降雨少，盐度相对较高。 夏季和秋季频繁的台风以及来自长江的大量淡水输入导致盐度降低。 对于年度变化，我们发现整个表层和次表层都有增加的趋势。 此外，我们最初发现浙江省盐水的分层使地下盐度更高。