智能驾驶等智能交通服务对时延要求高，在车辆本身算力不足的情况下，车辆需要周围车辆和路旁边缘计算单元帮助其一起完成任务的计算处理．本文在既有车联网边缘计算卸载策略基础上，考虑了蜂窝车联网系统5G-NR接口与PC-5接口链路的特征差异，提出了一种基于Q学习的PC-5/Uu接口联合边缘计算卸载策略．在对蜂窝车联网PC-5链路传输成功率进行建模的基础上，推导了PC-5链路的传输速率表征方法．以最小化蜂窝车联网任务处理时延为目标，以任务车辆发射功率与边缘计算车辆的计算能量损耗为约束，构建了系统时延最小化的有约束马尔科夫决策过程．通过拉格朗日方法，将有约束马尔科夫决策过程问题转化为一个等价的极小极大的无约束马尔科夫决策过程，引入Q学习设计卸载策略，进而提出基于Q学习的蜂窝车联网边缘计算系统卸载策略．仿真结果表明，与其他基线方案相比，本文提出的算法可以降低系统时延27.3%以上．
为解决全空间超表面的多通道串扰问题，提出了一种基于双几何相位超表面的三频段透射-反射-透射全空间波前调控方法.采用频率选择表面与多层超表面子结构级联来获得三个频段的独立调控，并基于双几何相位原理实现了透、反射全空间幅相同调.为验证该方法的有效性，设计、加工并测试了一款工作于C，X，Ku三频段的圆极化全空间多功能超表面器件.仿真和实验结果均显示左旋圆极化波激励下该器件在7 GHz和10.2 GHz分别产生了沿y轴和x轴的透、反射双涡旋波束，而在15.7 GHz实现了双焦点透镜功能.该全空间多频幅相同调方法为新型多功能器件和集成电磁波调控提供了新思路，在大容量通信领域有广阔的应用前景.
本文研究了框架结构（Frame）对薄膜体声波谐振器（Film Bulk Acoustic Resonator，FBAR）提升性能的作用，从两种Frame结构对体声波能量的反射匹配基础理论出发，针对其功能特点，以实验的方式确定了低频和高频多组框架微结构的组合，对多组FBAR进行了版图绘制以及光刻流片，最终通过片上测试得到了所有分组的谐振器性能．对测试得到的性能进行了分组统计筛选，从测试结果来看，经过优选之后的Frame结构分组无论是对低频还是高频FBAR谐振器都具有提升性能的作用．对低频（1.7 GHz附近）FBAR来说，并联谐振品质因数可以提升1 000以上．对高频（5.5 GHz附近）FBAR来说，并联谐振品质因数可以提升300以上．对横向寄生模式较强的高频FBAR，优选的Frame结构可以提升谐振器的横向寄生模式抑制，使串联谐振频率之下的阻抗相位波动减少5°以上．
回旋电子辐射涡旋电磁波量子的理论模型是量子态涡旋电磁波技术的关键.本文是“论回旋电子与涡旋电磁波量子”系列论文的第一部分，建立了“涡旋电子波包”相关理论模型.能级跃迁辐射是涡旋电子最自然的辐射之一.为了给出单个涡旋电子回旋辐射产生涡旋电磁波量子机理，本文根据磁场中电子的守恒量推导了恒定磁场中涡旋电子波函数，对相对论电子波包的运动情况做出分析，并通过求解狄拉克方程解释了自旋角动量和轨道角动量在本质上不可分割的情况.另外，在求解过程中根据相对论能量本征方程得到回旋电子在磁场中的横向能级分布，即朗道能级，并仿真得到电子具有确切轨道角动量数时的朗道能级形状.
设计了一种覆盖整个特高频（Ultra-High Frequency，UHF）频段的超宽带吸波结构.利用了磁性材料的磁导率随频率减小而增大的特性，降低了吸波结构性能对频率的敏感性；结合等效电路方法，引入电损耗，进一步改善了吸波结构的低频性能.在整个UHF频段测量了羰基铁粉的介电常数和磁导率，采用遗传算法优化了等效电路参数，采用全波仿真软件优化了结构参数，在低频端对所加工的吸波结构的反射系数进行了测量.测量结果、仿真结果和等效电路结果吻合良好.所设计的吸波结构的相对带宽超过164%，厚度为最低工作频率波长的2.9%.
非位置概率数的计算机制已经成为边缘计算片上系统的新范式.本文介绍了概率计算（stochastic computing）的起源、发展和目前国内外的研究现状.针对传统概率计算存在诸如计算时延长、脉冲串信息携带效率低等问题，本文提出了二进制数-概率脉冲串混合编码的混合概率数概念，并从数的表示机理上阐释了二进制数、概率数和混合概率数的数理关系，进而揭示了混合概率计算所具备的低时延、高算力和高能效比的计算特点.本文基于40 nm CMOS工艺设计混合概率深度神经网络，该神经网络芯片在内核面积仅0.73 mm × 0.73 mm的条件下，设计4 544个乘累加（MAC）单元.在时钟频率400 MHz条件下，总功率为102.3 mW，其中动态功耗仅97 μW.通过ASIC芯片的实验测试表明，混合概率计算作为一种全新的颠覆性计算范式，与其他确定性、可扩展和全并行等概率计算方案相比，其能效比分别提高了50倍、2.5倍和3.26倍.
区块链技术近年来受到了广泛关注.区块链技术驱动的加密货币市场复杂且不稳定，容易受到政治、经济、社会等各方面因素的影响.现有的研究工作集中于原生加密货币，如比特币和以太坊币.然而，加密货币市场中存在大量基于ERC-20智能合约的代币.ERC-20代币占据大量市值，吸引了许多投资者的关注.本文提出了TokenVis可视分析系统，用于辅助用户分析不同ERC-20标准代币的演变模式并提供解释.TokenVis集成了一个不同时间粒度的可视分析框架，提出了针对时间序列的切分排序可视化以及基于时间约束的优化算法构建的新闻分布布局，建立了演变模式与新闻之间的关系进而解释了代币演变模式.本文还介绍了与领域专家合作开展的分析案例，包含不同类型代币的演变模式，验证了TokenVis可视分析系统的有效性与可用性.
在格基抗量子公钥密码算法的基础运算中，多项式乘法在硬件实现上消耗大量的时间.为提高实际运算性能，本文通过分析多项式乘法运算中数论变换的快速实现算法，提出一种面向CRYSTALS-Kyber算法、适应硬件实现的2n次单位根预处理型快速数论变换算法架构，利用小位宽数论变换的并行处理与复杂度低的计算形式来减少运算时间.整体运算架构在结合算法特殊性质后，确定了32路并行的设计模型.在此基础上，设计了一种与该架构匹配的统一化运算单元和数据读写不冲突、地址分配最优的存储单元.实验结果表明，在65 nm的互补金属氧化物半导体（CMOS）工艺下，97 ns完成一组项数为256、模数为3 329的多项式乘法运算，花费108个周期，最高工作频率可达到1.1 GHz，面积时间积为20.7 .
针对气象变化对自由空间光（Free Space Optical，FSO）通信链路和毫米波射频（Radio Frequency，RF）通信链路可用率的影响问题，采用马尔科夫建模与稳态概率求解计算方法，分析不同天气条件下FSO/RF混合链路的双接收站分集与中断概率性能.基于FSO链路和RF链路的信道模型，采用有限状态马尔科夫链（Finite State Markov Chain，FSMC）分别对单双站FSO/RF混合链路的切换选择进行建模，推导得出不同参数和天气情况下系统稳态的中断概率表达式.数值计算结果表明，当中断概率达到10-6，雨雾天气链路距离为1~7 km时，双站FSO/RF混合链路相比单站可获得4~25 dB的增益.
该文提出了一种加载超表面（MetaSurface，MS）的宽带低剖面双极化交叉偶极子天线.天线由三部分结构组成：1对交叉偶极子、4个寄生贴片和超表面结构.交叉偶极子用于实现天线的双极化特性.通过在交叉偶极子上方加载寄生贴片和在偶极子臂处开槽，扩展了天线的阻抗带宽.同时将交叉偶极子下方的金属反射板替换为超表面，实现了天线的低剖面.为了提高馈电端口间的隔离度，引入了4个金属短路柱.仿真和测试结果表明，天线 dB的阻抗带宽为42.5%（2.26~3.48 GHz），在带宽范围内端口隔离度和交叉极化分别大于21 dB和小于-31 dB，天线的整体尺寸只有 （ 为工作频率2.9 GHz时对应的自由空间的波长）.
针对传统单斜式模数转换器（Analog-to-Digital Converter，ADC）和串行两步式ADC在面向大面阵CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor）图像传感器读出过程中的速度瓶颈问题，本文提出了一种用于高速CMOS图像传感器的全并行ADC设计方法．该方法基于时间共享和时间压缩思想，将细量化时间提前到粗量化时间段内，解决了传统方法的时间冗余问题；同时采用插入式时间差值TDC（Time-to-Digital Converter），实现了全局低频时钟下的快速转换机制．本文基于55-nm 1P4M CMOS工艺对所提方法完成了详细电路设计和全面测试验证，在模拟电压3.3 V，数字电压1.2 V，时钟频率250 MHz，输入电压1.2~2.7 V的情况下，将行时间压缩至825 ns，ADC的微分非线性和积分非线性分别为 LSB和 LSB，信噪失真比（Signal-to-Noise-and-Distortion Ratio，SNDR）为68.271 dB，有效位数（Effective Numbers Of Bits，ENOB）达到11.048 9 bit，列不一致性低于0.05%．相比现有的先进ADC，本文提出的方法在保证低功耗、高精度的同时，ADC转换速率提高了87.1%以上，为高速高精度CMOS图像传感器的读出与量化提供了一定的理论支撑．
针对当前路网交通流量预测方法中存在的挖掘复杂的动态时空特性和长距离的空间依赖性能力不足等问题，基于多头自注意力网络构建一种新型的交通流预测模型.考虑到交通流在不同周期尺度下呈现出的高度相似性，以及静态时空特征，引入日和周这2种周期尺度下的数据张量作为模型输入，来表达交通流数据的时间相似性，并通过输入数据的时空位置编码获取其静态时空特征.考虑到交通流的动态时空特性和长距离的空间依赖性，主体模型基于多头自注意力机制分别设计时间多头注意力模块和空间多头注意力模块.时间多头注意力模块利用一个图掩码矩阵获得局部注意力，并将其融合到一个多头自注意力中，以提取交通流的动态时间特征.空间多头注意力模块利用两个图掩码矩阵获得局部注意力和全局注意力，并将其融合到一个多头自注意力中，以提取路网节点的动态空间特征和长距离的空间依赖性.最后，设计一个门控融合模块自适应地融合交通流数据的时空相关性特征.在三个真实交通流基准数据集PEMS04，PEMS07和PEMS08上进行模型的有效性验证，结果表明，所建模型在3个数据集上的3个预测精度指标与其他精度最高模型相比，平均提高了4.437%，2.930%，4.275%.
针对车载调频连续波雷达存在相互干扰的实际情况，本文提出了一种基于三阶互累积量的多目标波达方向超分辨估计方法.该方法利用同步采集的阵列信号并根据回波信号和干扰信号的非相关特性，构造三阶互累积量矩阵，随后根据子空间方法获得二维空间谱，实现距离和方位的联合估计.计算机仿真结果表明，本文所提方法能够在抑制强干扰影响的同时实现3°以内多目标识别，与现有超分辨法和重构法相比，具有更高的角度分辨率和估计精度.
为解决传统数字滤波器在有限精度实现时因有限字长（Finite Word Length，FWL）效应导致滤波器性能下降的问题，提出一种L 2灵敏度最小化的数字滤波器状态空间实现稀疏化方法.推导前向差分算子数字滤波器结构传输函数及其等效状态空间实现，根据可控及可观格莱姆矩阵得到基于相似变换矩阵的L 2灵敏度表达式，并进行稀疏化校准，将L 2灵敏度最小化问题转换为凸函数求最值问题，求导得到L 2灵敏度最小化表达式，代回即得前向差分算子数字滤波器的稀疏化状态空间实现.仿真结果表明，所提方法设计的数字滤波器具有更好的抗FWL效应.
三维多目标追踪是自动驾驶系统中的关键模块之一，其结果的优劣主要取决于追踪模块中数据关联过程的准确度.现有的追踪方法大多从外观特征或运动特征出发计算两帧之间物体的相似度，而基于运动特征的方法通常根据当前帧和历史帧三维包围框之间的交并比（Intersection over Union，IoU）进行关联，然而这种方式在观测点物体自身运动时存在严重缺陷.在观测点物体自身进行运动时，观测到的两帧数据将处于不同的局部坐标系，导致无法使用运动模型准确预测已追踪物体在下一帧中的位置.本文针对上述问题，通过引入观测点自身的惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）或全球定位系统（Global Positioning System，GPS）数据，在一帧数据到达之后计算当前帧局部坐标系与上一帧局部坐标系之间的旋转和平移关系，并对已追踪的物体状态按得到的坐标变换关系进行运动补偿，使其抵消因观测点自身运动造成的偏移量.这种运动补偿增强了追踪模块的数据关联环节，提高追踪时三维包围框的关联成功率，降低误关联数量，改善三维多目标追踪的精度.在相关追踪框架及KITTI数据集上的原型验证表明，所提的运动补偿优化方法实现了1%左右的精度提升.
SM2签名算法自提出后得到了广泛的应用，其中电子合同是一个典型的应用场景.用户在使用电子合同服务签约时，由于单个用户抗攻击能力较弱，存在严重的私钥泄露风险，因此往往将私钥托管在服务商的云端服务器上.但是这又涉及对服务商的信任问题，甚至直接影响电子合同的合法性.为了解决这个两难问题，我们基于同态加密的思想提出了一种两方协同SM2签名协议，用户和服务商协同生成并保存各自的私钥分片，在使用时通过线上交互的方式合作生成签名，从而同时解决安全和信任问题.我们发现，现有的两方协同SM2签名协议的安全性都存在问题或者错误，就我们所知，本协议是第一个严格可证明安全的两方协同SM2签名协议.
在联合到达时间/到达频率的无线定位体制中，除了TOAs/FOAs（Time-Of-Arrivals/Frequency-Of-Arrivals）估计误差与传感器位置/速度先验观测误差以外，收发两端的传感器时钟同步误差也是影响定位精度的重要因素.为了抑制时钟同步误差和各类观测误差的影响，本文针对非相关多运动辐射源定位场景，提出一种基于加权多维标度分析的TOAs/FOAs多辐射源协同定位方法.文中首先通过构造两组标量积矩阵推导定位关系式，然后基于一阶误差分析方法得到该关系式中的误差渐近统计特性，并进而构建联合定位与时钟同步误差校正的优化准则.针对此优化模型，本文提出一种基于正交投影矩阵数学性质的参数解耦合优化算法，可实现对多运动辐射源位置/速度参数与同步误差参数的分步估计，显著降低了参与优化迭代的变量维数.此外，文中还在收发未精确同步条件下推导TOAs/FOAs多辐射源协同定位模型的克拉美罗界，定量证明多辐射源协同定位可以带来性能增益，并且利用一阶误差分析以及正交投影矩阵数学性质证明新方法的渐近统计最优性.仿真实验结果验证所提出的协同定位方法的优越性.
近年来，物理世界中的对抗补丁攻击因其对深度学习模型安全的影响而引起了广泛关注.现有的工作主要集中在生成在物理世界中攻击性能良好的对抗补丁，没有考虑到对抗补丁图案与自然图像的差别，因此生成的对抗补丁往往不自然且容易被观察者发现.为了解决这个问题，本文提出了一种基于引导的扩散模型的自然对抗补丁生成方法.具体而言，本文通过解析目标检测器的输出构建预测对抗补丁攻击成功率的预测器，利用该预测器的梯度作为条件引导预训练的扩散模型的逆扩散过程，从而生成自然度更高且保持高攻击成功率的对抗补丁.本文在数字世界和物理世界中进行了广泛的实验，评估了对抗补丁针对各种目标检测模型的攻击效果以及对抗补丁的自然度.实验结果表明，通过将所构建的攻击成功率预测器与扩散模型相结合，本文的方法能够生成比现有方案更自然的对抗补丁，同时保持攻击性能.
时空动作检测依赖于视频空间信息与时间信息的学习.目前，最先进的基于卷积神经网络（Convolutionsl Neural Networks，CNN）的动作检测器采用2D CNN或3D CNN架构，取得了显著的效果.然而，由于网络结构的复杂性与时空信息感知的原因，这些方法通常采用非实时、离线的方式.时空动作检测主要的挑战在于设计高效的检测网络架构，并能有效地感知融合时空特征.考虑到上述问题，本文提出了一种基于时空交叉感知的实时动作检测方法.该方法首先通过对输入视频进行乱序重排来增强时序信息，针对仅使用2D或3D骨干网络无法有效对时空特征进行建模，提出了基于时空交叉感知的多分支特征提取网络.针对单一尺度时空特征描述性不足，提出一个多尺度注意力网络来学习长期的时间依赖和空间上下文信息.针对时序和空间两种不同来源特征的融合，提出了一种新的运动显著性增强融合策略，对时空信息进行编码交叉映射，引导时序特征和空间特征之间的融合，突出更具辨别力的时空特征表示.最后，基于帧级检测器结果在线计算动作关联性链接.本文提出的方法在两个时空动作数据集UCF101-24和JHMDB-21上分别达到了84.71%和78.4%的准确率，优于现有最先进的方法，并达到73帧/秒的速度.此外，针对JHMDB-21数据集存在高类间相似性与难样本数据易于混淆等问题，本文提出了基于动作表示的关键帧光流动作检测方法，避免了冗余光流的产生，进一步提升了动作检测准确率.
新冠肺炎（COVID-19）自爆发以来严重影响人类生命健康，近年来残差神经网络广泛应用于COVID-19识别任务中，辅助医生快速地诊断COVID-19患者，但是COVID-19图像病变区域形状复杂、大小不一，与周围组织的边界模糊，导致网络难以提取有效特征.本文针对上述问题，提出一种M3 Res-Transformer的新冠肺炎胸部X-ray图像识别模型，采用Res-Transformer作为模型的主干网络，结合ResNet和ViT，有效地整合局部病变特征和全局特征；设计混合残差注意力模块（mixed residual attention Module，mraM），同时考虑通道和空间位置的相互依赖性，增强网络的特征表达能力；为了增大感受野，提取多尺度特征，通过叠加具有不同扩张率的扩张卷积构造多尺度扩张残差模块（multi-scale dilated residual Module，mdrM），根据不同层次特征尺度的差异，使用3个逐渐收缩尺度的mdrM进行多尺度特征提取；提出上下文交叉感知模块（contextual cross-awareness Module，ccaM），使用深层特征中的语义信息来引导浅层特征，然后将浅层特征中的空间信息嵌入深层特征中，采用交叉加权注意力机制高效聚合深层和浅层特征，获得更丰富的上下文信息.为了验证本文所提模型的有效性，在新冠肺炎胸部X-ray图像数据集上进行实验，与先进的CNN分类模型、融合不同注意力机制的ResNet50模型、基于Transformer的分类模型对比以及消融实验.结果表明，本文所提模型的Acc、Pre、Rec、F 1-Score与Spe指标分别为96.33%、96.36%、96.33%、96.35%与96.26%，在COVID-19胸部X-ray图像识别任务中有效提升了识别精度，并通过可视化方法对其进行进一步验证，为COVID-19的辅助诊断提供重要的参考价值.
针对SAR（Synthetic Aperture Radar）舰船成像仿真应用中电磁散射特性计算效率低下的问题，在现有SBR（Shooting and Bouncing Rays）算法的基础上，本文提出两方面改进.一是基于叶节点空间邻域编码搜索的射线管相交面元检测算法，通过只追踪射线管中心射线并搜索叶节点空间周围潜在相交面元，在有效提升相交检测速度的同时避免遗漏相交面元；二是射线管三角剖分快速分裂算法，将射线管和相交面元投影至射线管虚拟孔径面，利用Delaunay三角剖分算法自适应地将射线管快速分裂成连续的子射线管.对典型舰船目标进行RCS（Radar Cross Section）计算及SAR成像仿真实验，结果表明，在保证计算精度的前提下，本文方法计算效率比Kd树（K-dimension tree）加速SBR方法提升14倍以上，比经典自适应射线管分裂SBR方法提升3倍以上，计算效率显著提高.
针对室内穿墙场景下目标状态差异而导致的信道状态信息（Channel State Information，CSI）功率谱密度在时序发生相应变化规律的不同，本文提出了一种基于图卷积神经网络（Graph Convolutional Neural，GCN）的室内穿墙无源目标检测算法．不同于传统的基于CSI的统计特征实现目标检测的相关系统，该算法从CSI的图域出发，基于CSI时频图特征构建得到GCN图结构后，使用可实现对复杂图中各节点进行分类的GCN作为分类器，提高了室内复杂环境下目标检测的性能．该方法在对原始CSI进行异常值去除和小波阈值去噪的基础上，利用短时傅里叶变换得到每个子载波上CSI幅值的时频图；然后根据各子载波CSI时频图特点，将存在能量的频率平均分为5个频段，再计算每个频段的平均功率谱密度，并在每个时序对其进行排序；最后基于对平均功率谱密度排序后各频段索引的变化规律构造GCN图，并将其邻接矩阵和特征矩阵输入GCN网络中进行训练，最终实现图节点特征与目标状态的一一映射．实验结果表明，在玻璃墙和砖墙场景下，本文提出的算法能够很好地刻画目标状态不同而导致的CSI功率谱密度变化规律的差异，且其平均检测准确率均高于现有的R-TTWD（Robust device-free Through-The-Wall Detection）和TWMD（The-Wall Moving Detection）目标检测算法．
量子元胞自动机（Quantum-dot Cellular Automata，QCA）以其功耗低、纳米级设计、运算速度高等特点被认为是一门新兴技术，在不久的将来有望取代CMOS工艺，用于量子计算机的电路设计.近年来，在QCA电路中有很多使用三输入择多门（M 3）和三输入异或门（XOR3）设计的全加器（Full Adder，FA）.本文以这两种逻辑门为基础，结合QCA电路特有的时钟特点，设计了三种新型的n位全加器（FA1，FA2，FA3）.FA1只使用了一个1位全加器，它的元胞的数量和电路面积比已发表的8位全加器至少减少了78%和90%，但一个时钟周期只能完成1位计算，延迟较大；FA2的元胞的数量和电路面积比已发表的8位全加器至少减少了47%和63%，可以在一个时钟周期内完成2位计算；FA3在一个时钟周期内可以进行4位计算，延迟最小.FA1、FA2和FA3作为n位全加器，随着全加器位数的增加，它们的元胞的数量和电路面积是不会改变的，这是以往设计所不能实现的.
近年来，以ChatGPT为代表的能够适应复杂场景、并能满足人类的各种应用需求为目标的文本生成算法模型成为学术界与产业界共同关注的焦点.然而，ChatGPT等大规模语言模型（Large Language Model，LLM）高度忠实于用户意图的优势隐含了部分的事实性错误，而且也需要依靠提示内容来控制细致的生成质量和领域适应性，因此，研究以内在质量约束为核心的文本生成方法仍具有重要意义.本文在近年来关键的内容生成模型和技术对比研究的基础上，定义了基于内在质量约束的文本生成的基本形式，以及基于“信、达、雅”的6种质量特征；针对这6种质量特征，分析并总结了生成器模型的设计和相关算法；同时，围绕不同的内在质量特征总结了多种自动评价和人工评价指标与方法.最后，本文对文本内在质量约束技术的未来研究方向进行了展望.
气湿传感器在环境检测、工农业生产以及医疗健康等领域应用甚广，然而主流的电阻、电容、光电气湿传感器需要外部供能工作，一方面电池的频繁更换与维护增加了泄露引起的环境污染，另一方面传感器对外界能源过于依赖将限制其在缺乏能源的场合中正常工作.鉴于此，通过赋予气湿传感器自发收集外界环境能量并转化成电能的能力，以实现长期自主工作的自供能气湿传感器的理念应运而生.摩擦纳米发电机（TriboElectric NanoGenerator，TENG）作为一种新型能量俘获装置，由于其成本低、可结构设计且能量转换效率高等优势，在机械能收集与自供能传感器等领域应用广泛.进一步赋予TENG外界信息感知的能力，可实现单一器件兼具能量收集与气体敏感的功能，这种一体化摩擦电自供能传感器是目前传感器领域发展的一个热点方向.本文对一体化摩擦电自供能气湿传感器的研究现状与最新进展进行了综述，可从以下三个方面进行概括.（1）一体化摩擦电气湿传感器工作原理与气敏机理，并基于TENG的等效电路模型论述了影响敏感性能的参数—介电层摩擦电荷密度、介电层介电常数与电极层电导率；（2）一体化摩擦电气体传感器的研究进展，根据检测对象将其主要分为氨气（Ammonia，NH3）、乙醇以及其他有机挥发化合物（Volatile Organic Compound，VOC）气体传感器，介绍了其在呼出气、食品变质以及尾气排放检测场合的应用；（3）一体化摩擦电湿度传感器的研究进展，根据湿度对输出电信号幅值影响的不同将其主要分为电信号下降型传感器与电信号上升型传感器，介绍了其在非接触开关、皮肤湿度与尿不湿检测场合的应用.最后对一体化摩擦电气湿传感器的研究现状与面临的问题挑战进行了总结，并对其未来的发展方向进行了展望，可为相关研究提供参考.
集成电路技术作为信息科技的核心，不仅是经济发展的基石，更关乎国家安全和战略竞争地位.国家自然科学基金委支持我国集成电路领域基础研究，逐渐形成了多层次科学基金资助体系.本文分析了近十年（2014—2023）“集成电路设计”（F0402）与“集成电路器件、制造与封装”（F0406）代码下各类型项目的研究方向、资助项目数量、经费等情况，旨在通过对历年资助项目研究方向的分析，了解我国集成电路研究的热点及研究特点，探讨集成电路研究领域未来研究发展趋势，为科研院所、高校及企事业单位了解该领域的研究热点、未来发展方向及路径提供借鉴.
