实现制作高性能、低成本电池器件的目标而采用简式构型器件新思路的系列研究，论文第一作者为程春课题组博士生黄毓岚。 课题组总结了传统钙钛矿太阳能电池（PSCs）在降低缺陷密度和优化能级方面的常用方法，以简化其结构。此外，课题组对不同的无电子传输层或者无空穴传输层PSCs的发展进行了分类和讨论，包括它们的工作原理、实现技术、尚存的挑战和未来的展望。

本发明公开了一种前视雷达成像海面目标关键点检测识别方法，所述方法包括：将雷达回波数据量化为灰度图像；对灰度图像提取感兴趣区、分割，得到目标区域分割图像；利用雷达回波数据和图像感兴趣区，得到目标区域峰值点信息矩阵；对目标区域分割图像和目标区域峰值点信息矩阵进行信息融合，统计融合结果中目标区域内峰值点数目 K，选取前 K 个峰值点作为目标有效峰值点，二值化为目标有效峰值点图像，提取目标轴向特征，确定目标位置；计算目标能量

本发明公开了一种红外目标投影模型指导的飞机感兴趣区测谱方法，包括：(1)建立投影姿态数据库；(2)对实测飞机目标红外图像进行测谱，包括：(2.1)实测获得飞机目标红外图像；(2.2)获得目标各感兴趣区域轮廓；(2.3)将投影姿态数据库与实测的目标各感兴趣区域轮廓进行比对，确定飞机的姿态以及在此种姿态下的各感兴趣区域的对应几何关系；(2.4)根据整体轮廓与各个感兴趣区域之间的相互关系，确定各感兴趣区域的具体坐标；(2.

本发明公开了一种基于极化毫米波辐射的获取目标表面方位信息的方法；通过在无极化辐射环境中分别以三种不同的天线极化旋转角度对包含目标的场景进行成像，得到目标的亮温图像；再计算每个表面的平均亮温值；然后将每个表面的三种不同天线极化旋转角度及其相应的平均亮温值代入曲线方程中，求解出每个表面的表面方位信息角；最后根据表面方位信息角再次对目标进行成像，得到新的亮温图像，进而结合表面方位信息角的终边方向上的亮温变化趋势以及判断原则，得到每个表面的法向量的方位角。本发明能非接触、被动、高精度地获取目标表面的方位角信息，为目标的检测与识别提供更多的有用信息。

本发明涉及一种跨比例尺矢量地图水网数据同名目标匹配方法：1.导入具有相同投影坐标系的两份 同区域不同比例尺版本的待匹配水网数据，将小比例尺数据设置为匹配层，大比例尺数据设置为参考层； 2.分别对匹配层和参考层水网数据进行几何维度一致化处理，使之统一表达为结点—弧段的线状水网结 构；3.引入概率松弛模型依据距离关系指标进行结点匹配，4.基于结点匹配关系以及距离、长度指标进 行弧段匹配；5.由线状水网结构间的弧段及结点匹配关系，导出原始匹配层水网数据与参考层水网数据 间的同名目标匹配关系。本发明克服了不同比例尺版本水网数据目标表达存在维度差异的难点，能够准 确高效地建立不同比例尺版本水网数据同名目标匹配关系。 

本发明公开了一种基于车载双目相机道路场景的行人车辆快速检测方法。方法通过构建道路场景柱状模型，在柱状模型限定范围内对行人车辆目标搜索检测。同时，对前后帧左右帧的检测结果进行匹配，利用前后匹配对、左右匹配对对当前帧左幅图像的检测结果进行优化。本发明针对基于单目方法的行人车辆检测不够准确的问题，利用前后帧与左右帧的匹配结果，优化检测结果。针对基于双目图像的行人车辆检测不能够实时的问题，利用道路场景的柱状模型，减少检

本发明公开了一种基于单频网外辐射源雷达的飞机目标识别方法，利用飞机目标旋转部件（旋翼、 螺旋桨、或喷气式引擎）产生的微多普勒调制特征进行目标识别。首先对参考通道和监测通道信号进行 二维互相关处理，据此实现对目标的检测；接着从距离多普勒谱上不同距离单元位置提取各个发射站所 对应的微多普勒特征；最后利用信息融合技术对多角度特征进行决策级融合识别。本发明组合了单频网 中各个发射站同时提供的微多普勒特征，减少了目标微多普勒特征的姿态敏感性，从而提高识别

本发明公开了一种动目标多尺度多维度红外光谱特征测量方法及系统，属于图像处理、红外光谱测量领域。本发明主要为解决对动目标红外光谱特征测不到，测不准的问题。本发明方法包括：(1)建立目标红外光谱多维度多尺度特征表示公式，从中提取目标红外光谱精确模型。(2)从中提取感兴趣区域精确定位方法，识别感兴趣区域各部件位置信息。(3)从中提取多框架伺服控制方法，解决目标红外光谱测不到问题。本发明将红外光谱数据及图像数据结合进行处理，

移动互联网将移动通信和互联网二者结合起来，成为当今世界发展最快、市场潜力最大、前景最诱人的产业发展方向。最新数据统计，中国移动互联网用户已达到 4.64 亿。各大应 用市场如 Google Play 有百万种应用，国内机锋市场、天翼等平台也具有大量的安卓应用。 这些应用在给人们带来巨大便利的同时，也带来巨大的信息安全隐患和风险。据统计，超过 九成的应用软件涉嫌窃取用户隐私、恶意扣费、恶意推广、恶意捆绑植入病毒/木马等恶意 行为。这些恶意行为不仅给用户带来经济损失，甚至涉及人身安全问题。因此迫切需要快速、 准确地自动化检测如此庞大的应用程序的恶意行为。传统手机杀毒软件基于 PC 时代检测特征序列的方式识别恶意软件/恶意行为，虽然这种 方式高效、易于同步检测，但是存在只能查杀已知威胁、反馈周期长、易于绕过等诸多问题。 为了解决上述问题，我们设计并实现一个 Android 应用恶意行为自动化检测系统。本系统提 供一个基于行为查杀的完整解决方案，可服务于第三方管控部门、高级大型企业(如电信运 营商)、Android 工程师与普通用户等三大类用户。本系统结合静态分析、动态追踪、网络 流量定位三种方法实现“数据流、控制流、网络流”三流融合分析技术，可提供自动化应用 软件爬取、自动化检测分析、自动化特征库更新、自动化恶意行为挖掘、恶意攻击训练、证 据留存等多项服务，达到爬取自动化、处理高效化、分析智能化、信息安全化的设计目标。 本系统主要的特点如下: 全平台部署更实用:跨平台语言设计，多重角度防护，可部署于 Windows XP/WIN7/WIN8 以及 Linux 主流版本。 自学习、更新更方便: 应用图论分析技术、自动化行为特征挖掘等技术，挖掘具有通用性的恶意行为链，无需频繁升级模型库。 智能网络爬虫更高效:针对第三方监控需求，本系统提供自动化网络爬取功能，可实现最优监控部署、最优更 新策略。 “3x3”立体更高维:“静态分析、动态追踪、网络流量三维度”，“数据流、控制流、网流”三层面，智能立 体分析模式，无懈可击的安全检测。 11类41种恶意行为检测更全面:可有效对隐私窃取、系统破坏、信息破坏等 41 种恶意行为进行检测，分类图如下图所示。 层级分析更迅速:系统依据层级分析结构，快速定位，快速甄别，快速分析。 “三流融合”更细致:本系统结合底层 API HOOK、动态污染分析、静态行为链识别、网络流量检测等方式，可分析恶意软件的函数调用关系、数据传播定位、恶意行为网络数据包。  恶意特征自动统计挖掘更可靠: 特征自动挖掘更节省人力与计算资源，标准处理流程无死角分析。  恶意攻击模拟更实战: 对官方发布系统与软件攻击模拟，自动化挖掘存在漏洞和风险。 分析数据更可观:行为统计、时间轴建模、应用权限分析、敏感函数展示、敏感数据分析、行为记录、运 行截图等多项数据展示，并支持数据导出功能。 测试项目更全面:课题组具有大量软件自动化测试经验，可支持适配测试、功能测试、可靠性测试、安全 性测试、环境测试、安全测试需求。性能参数: 准确性高，超过 97%的正确识别率; 完成一次普通测试任务不足30分钟，测量时间短，重现性好。

本实用新型提供了一种支撑智能设备的移动机器人，包括带有智能设备安装位置的机身以及运动机构，其特征在于，所述运动机构包括：四个弧形支撑腿，分为两组，对称分布在机身两侧，每个弧形支撑腿的弧形凸起面朝下作为支撑面，所述弧形支撑腿的主体采用柔性材料，所述弧形支撑腿远离支撑面的一端通过转轴与机身连接，同一侧的两个弧形支撑腿的转动面相互平行；转动动力源，安装在机身上驱动四个弧形支撑腿绕转轴转动，四个弧形支撑腿共同转动带动机身运动；本实用新型的移动机器人的支撑脚采用弧形的构造，且材料是柔软的，使得机器人在十分崎岖的路面或柔软的平面具有很好的移动能力，并有效减轻智能设备的磨损和运动中受到的振动。