在智能交通监控系统中，复杂场景下的小目标车辆检测面临特征分辨率低、遮挡干扰严重、模型计算冗余及边界框回归精度不足等挑战。为兼顾检测精度与边缘设备部署效率，提出一种基于动态稀疏注意力与轻量化双分支结构的改进YOLOv8检测框架。首先设计双向路由稀疏注意力机制(ReBiAttention)，通过双层动态路由筛选关键特征，增强对小目标浅层特征的保留能力；随后结合GSConv与VoV-GSCSP模块，在减小计算量的同时动态调整多尺度特征权重；并在检测头部分引入改进型DynamicHead结构，实现多任务自适应优化；最后改进ShapeIoU损失函数，引入形状与尺度感知机制，提升定位精度。在UA-DETRAC数据集上的实验表明，改进模型较基线YOLOv8n的Precision，Recall与mAP@0.5分别提升8.739%，1.685%和7.225%，参数量减少4.3%。该方法为复杂交通场景下的小目标车辆精准检测提供了高效解决方案。

航空发动机叶片作为发动机核心零部件，其表面微小缺陷可能导致严重安全事故，传统视觉检测技术受限于运动模糊、动态范围低及背景冗余等问题。针对上述挑战，提出一种基于动态视觉传感器(DVS)的航发叶片缺陷检测方法。动态视觉传感器数据格式为异步事件流，故也被称作事件相机，具有动态范围大、高帧率和微小目标捕捉能力强等优势。首先搭建基于DVS的缺陷检测平台，探索总结了其成像特点及优势。在此基础上，构建首个基于DVS的航发叶片缺陷检测数据集(EDD-AB)，涵盖划痕、点痕、边缘损伤3类缺陷近6 000张图像，精细标注近1.2万个目标标签，数据集已开源(链接： https://github.com/NiBieZhouMei5520/EDD-AB.git)。进一步提出基于异步事件流帧聚合的多尺度缺陷检测算法(AEAF-ABDD)：通过固定时间窗的帧聚合技术实现事件流可视化；构建多分辨率自适应特征金字塔网络(MRAFPN)增强多尺度缺陷特征提取能力；引入轻量级SimAM注意力机制强化关键区域聚焦；融合星形卷积模块(StarNet)提升高维非线性特征映射效率，实现复杂曲面工件多尺度缺陷的精准检测。实验表明，AEAF-ABDD在EDD-AB数据集上的平均精度均值(mAP)达97.7%，检测速度达105帧/秒，显著优于主流算法，为高反光曲面工件的自动化质检提供了高效解决方案，推动了DVS在工业检测领域的应用。

随着建筑信息模型(BIM)技术在工程设计领域的广泛应用，由Revit平台驱动的三维正向设计在上部结构中已形成了较为成熟的解决方案。然而，独立基础作为结构的重要组成部分，其三维建模与出图仍存在效率低、信息完整性差等问题，且因主流的结构分析软件数据接口封闭，直接提取基础数据库文件的配筋信息并同步至Revit构件属性也极具挑战。为此，利用Revit API与MVVM架构模式，提出了一种基于AutoCAD图层与字段识别的独立基础参数化建模算法。将YJK结构分析软件生成的基础平面布置与配筋标注图导入至Revit平台，通过图层识别方法计算基础中心定位坐标与平面尺寸，再根据基础与配筋标注的相对位置关系，建立两者间的匹配逻辑，进而利用字段识别获取基础对应标注中的编号、高度及配筋信息，并将其自动写入模型的族属性中。此外，通过提取模型属性与几何面参照，还实现了基础尺寸与配筋自动标注等功能。最后，以某冷柜自制厂房为工程案例开展了独立基础参数化建模及出图应用实践，并与常规方法进行了对比。结果表明，该算法能显著提高独立基础三维建模与标注出图效率，且对PKPM软件导出的计算文件具有良好的适配性。

随着大模型规模的不断增长，模型推理的内存占用和计算开销成为重要挑战。模型量化是降低模型资源消耗的有效方法，但现有方法在权重量化过程中存在离群点处理不足、量化精度损失显著以及内存访问效率低下等问题。为此，提出一种内存对齐的大模型混合精度量化方法，通过将模型参数表示成不同位宽的量化参数实现混合精度量化方法，在降低模型存储的同时缓解量化带来的精度损失问题。具体来说，基于小组显著性分析划分权重离群点，将模型参数按单指令多数据流(SIMD)单元对齐分组，并依据显著性对不同小组采用8 bit或2 bit量化；针对2 bit量化可能导致的精度损失，引入分块量化补偿策略。此外，设计了一种高效的混合精度权重打包与存储方案，通过位图(Bitmap)记录数据块位宽类型，支持随机访问。实验结果表明，该方法在保证模型精度的同时，显著降低了内存占用并提升了计算效率。通过在Llama2-7 B，13 B和70 B上进行验证，相比最先进的方法，在WikiText2和C4数据集上的困惑度(PPL)分别下降8.13，2.84，1.37及5.80，并且量化后的70 B模型相对BF16权重存储约减87%。此外在7个QA数据集上平均准确率提升6.24%。其结果表明，基于内存对齐的大模型混合精度量化方法能够同时提升压缩率、访存效率与模型性能。

肝脏局灶性病变(FLLs)检测对疾病诊断和治疗至关重要。传统检测方法面临诸多挑战，深度学习技术的应用为其带来新契机。鉴于此，系统综述了基于深度学习的FLLs检测方法，通过深入分析相关技术的优势与不足，为FLLs检测技术的发展提供了具体的研究方向。首先对肝脏放射影像的公开数据集进行了整理归纳，阐述数据预处理对提升模型性能的关键作用。其次，对比分析了基于卷积神经网络、Transformer以及知识蒸馏等技术的2D与3D检测算法，揭示了从局部特征建模到全局时空关联的技术演进路径。此外，深入探讨了针对多期相影像的时序特征融合方法，为动态病变表征提供了新思路。研究表明，现有方法在检测精度与效率上取得突破，但仍面临小病灶敏感性不足、跨设备泛化性弱及临床验证缺乏等挑战。未来研究需通过多中心数据协同、轻量化算法设计及可解释性增强等途径，加速深度学习在肝脏病变辅助诊断中的临床转化与应用。

施工现场的组织管理是工程管理的关键环节，但传统的人力监管方法限制多、效率低。近年国家多部委发布有关政策，呼吁促进人工智能与实体经济深度融合，以人工智能推动经济高质高效发展。计算机视觉(CV)技术的准确性、高效性和自动化等优点使CV技术在施工监理领域的应用逐渐广泛，特别是无人机能高效获取复杂多变的施工场景视觉数据的特性显示出其在基于CV技术的施工监管任务中的应用潜力。但当前基于无人机的施工场景目标检测研究有限，且稀缺的无人机视角下的施工场景图像数据集限制着有关研究的深入发展。因此，采用大疆Mavic 3T无人机用于获取施工现场图像，以建立开源的施工场景俯拍图像数据集UB-CSD。选用多种先进目标检测算法在UB-CSD数据集上进行对比实验，从模型流程设计、计算原理和任务场景特性等维度分析各算法性能差异原因。各算法的mAP检测结果为YOLOv8和YOLOv10 (96.1%)，YOLOv9 (96.0%)，YOLO11 (95.7%)，DETR (95.3%)，Faster-RCNN (76.3%)和RetinaNet (72.1%)。分析结果表明，YOLO系列算法是基于无人机的施工场景目标检测任务算法的最优选。通过构建全新的开源专用数据集和开展对比实验得出的以上数据及结论，将为建筑业安全生产管理与日后相关检测研究提供有效数据与实验案例。

针对现有图像匹配方法在大视角变换场景中匹配精度和匹配数量显著下降的问题，提出了一种改进的E-LoFTR图像匹配方法。首先，采用先视角调整后精细匹配策略，提出了一种新颖的双阶段SIFT视角矫正模块，该模块结合了尺度不变特征变换(SIFT)算法的视角不变性与单应性变换(homography)的几何对齐能力，提高了模型对大视角变换的适应能力。然后，设计了方向感知门控注意力机制，使用多方向卷积和动态门控的级联结构提取查询(Q)、键(K)、值(V)，注入的几何先验显著提升了模型的鲁棒性。最后，为了避免特征融合过程中的信息损失问题，使用Fusion-DySample上采样模块提升匹配性能。在公开数据集MegaDepth上的实验结果表明，所提出的方法在旋转误差阈值为5°，10°和20°下的相对位姿估计累计曲线下面积分别为57.1%，72.7%和83.9%，较E-LoFTR分别提升0.7%，0.5%和0.4%；在基于MegaDepth构建的全新数据集NewMega和私有工业数据集上，匹配点对数量和匹配正确率均显著提升。

复杂成形装备的传统研制方式通常采用基于文档的系统工程(DBSE)方法开展，存在需求分析不完善导致研发缓慢、文本二义性导致需求覆盖不全、装备进展落后于技术迭代等问题，造成设计出的复杂成形装备存在设计指标不满足使用要求、反复修改致使设计效率低下等问题。因此，在复杂成形装备概念设计阶段，参考美国国防部体系结构框架(DoDAF)，结合基于模型的系统工程(MBSE)，提出了基于MBSE的复杂成形装备概念设计方法。并以全景、能力、运行、系统及标准共5类视角作为复杂成形装备概念设计的切入点，通过多类视角切入分析开展复杂成形装备顶层需求获取、需求细化分析、功能分析及系统建模共4层级设计，并使用系统建模语言(SysML)建立起11种模型，实现复杂成形装备概念设计阶段的数字化和流程化表达。最后，以超塑成形装备作为典型实例进行设计方法的应用演示。通过实际应用解决了传统设计方式痛点问题，表明了方法对复杂成形装备的正向研制有良好的指导作用。

现有的多视点立体视觉研究利用深度估计算法，通过建立物理世界与数字世界的映射关系来实现立体表征。基于有监督学习的神经网络算法通过训练能够取得准确且高保真的三维重建结果。然而，由于缺乏深度先验信息且图像具备大视场的特性，面向自然场景的视觉重建仍然具有挑战性。研究应用无监督学习网络和基于语义优化的神经辐射场(NeRF)渲染，在没有先验信息的情况下实现对自然采集的多视点图像的深度估计。首先通过无监督学习无参考地生成多视点图像初步的深度信息，进一步在独立的NeRF模型中，利用扩散模型建立表面语义渲染损失来实现细粒度的三维表征。在基准数据集上的实验结果表明，该方法与其他最先进的方案相比整体重建的指标平均提高了24.6%；在宽基线数据集的泛化性能验证中，该方法将现有方法测得的重建误差最多降低了40.8%。

传统3D点云分类方法在小样本类增量学习(FSCIL)场景下容易出现泛化能力不足和灾难性遗忘等问题。预训练语言-图像模型(CLIP)因具备丰富的2D形状先验知识，被证明能够有效提升3D FSCIL性能，但现有基于CLIP的框架在多模态特征提取与融合过程中仍缺乏灵活性与自适应性，导致增量阶段的分类准确率受限。为解决这些不足，提出了一种深度融合多模态特征的3D FSCIL方法，通过引入基于门控单元与残差块的自适应适配器实现多尺度特征对齐与冗余信息抑制，并设计基于自注意力机制的多模态全局特征动态融合模块，根据不同样本特性自适应调整多路特征的权重分配，从而获得更加一致且互补的融合表示。具体地，将点云渲染为多视角深度图，分别利用原始CLIP视觉编码器与在深度图上预训练的CLIP编码器提取特征，并结合点云几何特征，经自适应适配器处理后送入注意力融合模块，与CLIP文本编码器提取的语义特征对齐进行分类。此外，结合对比学习损失、多视角与几何扰动数据增强策略以及记忆回放机制，有效缓解小样本条件下的过拟合与遗忘问题。在ShapeNet、ModelNet及CO3D数据集上的实验结果表明，与现有主流3D FSCIL方法相比，该方法在各增量阶段均取得更高的准确率，且相对准确度下降率与最大阶段跳变率显著降低。